


Python-Beispielcode zum regelmäßigen Ändern der Datenbank_python
In diesem Artikel wird hauptsächlich der Beispielcode für die regelmäßige Änderung der Datenbank in Python vorgestellt. Der Herausgeber findet ihn recht gut, daher werde ich ihn jetzt mit Ihnen teilen und als Referenz verwenden. Folgen wir dem Editor und werfen wir einen Blick darauf.
Wenn wir die Datenbank regelmäßig ändern müssen, entscheiden wir uns normalerweise dafür, einen geplanten Prozess zum Ändern der Datenbank zu starten. Wenn diese Art von geplanten Aufgaben in das Unternehmen geschrieben und als Schnittstelle geschrieben wird, erscheint Ihnen der geplante Prozess etwas unangemessen? Wenn Sie die Datenbank regelmäßig 100 Mal ändern müssen, werden mit der herkömmlichen Methode 100 Prozesse gestartet. Obwohl dieser Prozess sehr einfach ist, fühlt er sich dennoch unangenehm an. Tatsächlich können wir threading.Timer verwenden, um entsprechende Threads zu erstellen, um Bibliotheksänderungsvorgänge durchzuführen, und die Idee ist relativ einfach.
1. Übergeben Sie update_time, die Zeit, zu der der Datenbankänderungsvorgang ausgeführt wird, und verwenden Sie die Subtraktionsmethode zwischen update_time und der aktuellen Zeit, um die time_delay bis zum Datenbankänderungsvorgang zu erhalten. Um den Zeitunterschied zwischen zwei Standardzeitformatzeichenfolgen zu ermitteln, können Sie die Zeit mit datetime.datetime.strptime() formatieren. Die formatierte Zeit kann direkt subtrahiert und das Ergebnis durch Ausführen von .seconds()
2. Kapseln Sie den Bibliotheksänderungsvorgang in die Methode update() und übergeben Sie dann die Aktualisierung und die Zeitdifferenz an den von threading.Timer erstellten Thread =[], kwargs={}) Thread-Instanz, Intervall ist die verzögerte Ausführungszeit, die Einheit ist Sekunden, und dann wird start() ausgeführt. Der Timer ist nicht blockierend und kann mehrere Threads erstellen, ohne sich gegenseitig zu beeinflussen. Der Code lautet wie folgt#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- from model import Table from handler.base_handler import BaseHandler from threading import Timer import datetime class TimeHandler(BaseHandler): def do_action(self): update_time = "2018-04-07 18:00:00" ads_id = "test_1" t_online = datetime.datetime.strptime(update_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') t_now = datetime.datetime.strptime(now, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') time_delay = (t_online - t_now).seconds t1 = Timer(time_delay, self.update, (ads_id, )) t1.start() self.result = "success" return def update(self, ads_id): self.db.dsp.query(Table).filter(Table.ads_id == ads_id).update({Table.is_del: 0}) self.db.dsp.commit()
Detaillierte Erklärung zum Lesen und Schreiben von Dateien in Python
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Beispielcode zum regelmäßigen Ändern der Datenbank_python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.

VS -Code kann nicht nur Python ausführen, sondern bietet auch leistungsstarke Funktionen, einschließlich: automatisch Identifizieren von Python -Dateien nach der Installation von Python -Erweiterungen, Bereitstellung von Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung, Debugging und anderen Funktionen. Erweiterungen stützen sich auf die installierte Python -Umgebung und dienen als Bearbeitung von Brückenverbindungen und Python -Umgebung. Zu den Debugging-Funktionen gehören das Einstellen von Haltepunkten, das Schritt-für-Schritt-Debugging, das Anzeigen von Variablenwerten und die Verbesserung der Debugging-Effizienz. Das integrierte Terminal unterstützt das Ausführen komplexer Befehle wie Unit -Tests und Paketverwaltung. Unterstützt erweiterte Konfiguration und verbessert Funktionen wie Codeformatierung, Analyse und Versionskontrolle.
