sql池实现
cuttlepool的Python项目详细描述
##########
cuttlepool
它的主要功能是：
由池外的任何对象引用的nger
将返回到池中。这有助于
在资源未显式返回到
池且资源包装器被垃圾回收时防止池耗尽。
资源队列
如果所有其他操作都失败，并且无法立即找到或生成资源，则
池将等待指定数量的在引发异常之前要将资源返回到池的IME。
如何指导使用cuttlepool需要使用用户定义的方法normalize resource（）和ping（）对"cuttlepool"对象进行子类化。下面的示例使用
``sqlite3``连接作为资源，但是cuttlepool不限于
连接驱动程序。：
>；>import sqlite3
>；>from cuttlepool import cuttlepool
>；>class sqlitepool（cuttlepool）：
…定义规范化资源（自我，资源）：
…resource.row_factory=无
…def ping（self，resource）：
…尝试：
…rv=resource.execute（'select 1'）.fetchall（）
…返回（1，）在rv中
…除了sqlite3。错误：
…return false
>；>；pool=sqlitepool（factory=sqlite3.connect，database='ricks_lab'）
让我们逐行分解这个模块。
首先，导入"sqlite3"模块。`` sqlite3.connect``将是
底层资源工厂。
``cuttlepool`被导入并子类化。"`normalize\u resource（）``
方法接受一个资源，在本例中是一个由``sqlite3.connect``创建的``sqlite3.connection``实例作为参数并更改其属性。这一点很重要，因为资源在池外时可以修改，并且在此期间所做的任何修改都将持续；这可能会在以后从池中检索资源时产生意外的结果。ch还将与"normalize\u resource（）"相同的资源
作为参数。`` ping（）``确保
资源正常工作；在本例中，它检查``sqlite3.connection`
实例是否打开。如果资源是功能性的，``ping（）``返回``true`
否则返回``false``。在上面的示例中，执行一个简单语句
，如果返回预期结果，则表示资源已打开，并返回
``true`。这个方法的实现实际上依赖于池创建的资源，甚至可能不需要。"`sqlite3.connect`"方法是与数据库名称一起传递给实例的。
pool对象接受与资源工厂无关的对象。`` capacity``设置池
在任何给定时间将保留的最大资源数。`` overflow``设置池耗尽时将创建的附加资源的最大数量。如果池具有容量，则所有溢出资源都将从池中删除。`` timeout``设置当请求资源时池
耗尽时池等待资源释放的时间量（秒）。
池中的资源可以与传递给池的资源工厂创建的实例一样对待。在我们的示例中，资源可以像"sqlite3.connection"实例一样使用
。：
>；>；con=池。获取资源（）
>；>；cur=con.cursor（）
>；>；cur.execute（'插入车库（发明名称、状态）'
…'值（%s、%s）、（"太空巡洋舰"、"损坏的"）
>；>；con.commit（）
>；>；cur.close（）
>；>；con.close（）
但不必调用"close（）"。池使用：class:`weakref.ref`跟踪
资源，因此将收集所有未引用的资源并将
返回到池中。不过，调用"close（）"仍然是个好主意，因为显式优于隐式。注意：
一旦对资源对象调用了"close（）"，就会使
对象无用。从池中接收到的资源对象是一个包装器
，它围绕实际的资源对象调用"close（）"，返回
资源到池中，并有效地将其从包装器中移除
留下一个空外壳来进行垃圾收集。
faq
===
如何安装？
---------
``pip install cuttlepool`
contribution
---------
强烈建议在virtualenv中开发。
fork the repository.
克隆存储库：：
git clone https://github.com/<；您的用户名>；/cuttlepool.git
以可编辑模式安装包：：
有关运行测试的信息，请参见下一节。
---------
如果您还没有阅读以上指南，请先阅读。否则，
请检查"问题跟踪程序"https://github.com/smitchell556/cuttlepool/issues>；` ` `.
您的问题可能会在那里得到解决，如果不是，请提交问题：）
cuttlepool
它的主要功能是：
由池外的任何对象引用的nger
将返回到池中。这有助于
在资源未显式返回到
池且资源包装器被垃圾回收时防止池耗尽。
资源队列
如果所有其他操作都失败，并且无法立即找到或生成资源，则
池将等待指定数量的在引发异常之前要将资源返回到池的IME。
如何指导使用cuttlepool需要使用用户定义的方法normalize resource（）和ping（）对"cuttlepool"对象进行子类化。下面的示例使用
``sqlite3``连接作为资源，但是cuttlepool不限于
连接驱动程序。：
>；>import sqlite3
>；>from cuttlepool import cuttlepool
>；>class sqlitepool（cuttlepool）：
…定义规范化资源（自我，资源）：
…resource.row_factory=无
…def ping（self，resource）：
…尝试：
…rv=resource.execute（'select 1'）.fetchall（）
…返回（1，）在rv中
…除了sqlite3。错误：
…return false
>；>；pool=sqlitepool（factory=sqlite3.connect，database='ricks_lab'）
让我们逐行分解这个模块。
首先，导入"sqlite3"模块。`` sqlite3.connect``将是
底层资源工厂。
``cuttlepool`被导入并子类化。"`normalize\u resource（）``
方法接受一个资源，在本例中是一个由``sqlite3.connect``创建的``sqlite3.connection``实例作为参数并更改其属性。这一点很重要，因为资源在池外时可以修改，并且在此期间所做的任何修改都将持续；这可能会在以后从池中检索资源时产生意外的结果。ch还将与"normalize\u resource（）"相同的资源
作为参数。`` ping（）``确保
资源正常工作；在本例中，它检查``sqlite3.connection`
实例是否打开。如果资源是功能性的，``ping（）``返回``true`
否则返回``false``。在上面的示例中，执行一个简单语句
，如果返回预期结果，则表示资源已打开，并返回
``true`。这个方法的实现实际上依赖于池创建的资源，甚至可能不需要。"`sqlite3.connect`"方法是与数据库名称一起传递给实例的。
pool对象接受与资源工厂无关的对象。`` capacity``设置池
在任何给定时间将保留的最大资源数。`` overflow``设置池耗尽时将创建的附加资源的最大数量。如果池具有容量，则所有溢出资源都将从池中删除。`` timeout``设置当请求资源时池
耗尽时池等待资源释放的时间量（秒）。
池中的资源可以与传递给池的资源工厂创建的实例一样对待。在我们的示例中，资源可以像"sqlite3.connection"实例一样使用
。：
>；>；con=池。获取资源（）
>；>；cur=con.cursor（）
>；>；cur.execute（'插入车库（发明名称、状态）'
…'值（%s、%s）、（"太空巡洋舰"、"损坏的"）
>；>；con.commit（）
>；>；cur.close（）
>；>；con.close（）
但不必调用"close（）"。池使用：class:`weakref.ref`跟踪
资源，因此将收集所有未引用的资源并将
返回到池中。不过，调用"close（）"仍然是个好主意，因为显式优于隐式。注意：
一旦对资源对象调用了"close（）"，就会使
对象无用。从池中接收到的资源对象是一个包装器
，它围绕实际的资源对象调用"close（）"，返回
资源到池中，并有效地将其从包装器中移除
留下一个空外壳来进行垃圾收集。
faq
===
如何安装？
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``pip install cuttlepool`
contribution
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强烈建议在virtualenv中开发。
fork the repository.
克隆存储库：：
git clone https://github.com/<；您的用户名>；/cuttlepool.git
以可编辑模式安装包：：
有关运行测试的信息，请参见下一节。
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如果您还没有阅读以上指南，请先阅读。否则，
请检查"问题跟踪程序"https://github.com/smitchell556/cuttlepool/issues>；` ` `.
您的问题可能会在那里得到解决，如果不是，请提交问题：）
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