Python使用数据库连接池管理MySQL，提高效率 (python中的mysql数据库连接池)
由于 Python 语言开发的应用程序逐渐被广泛应用于数据处理、Web 应用程序、科学计算、等领域，因此在处理数据时，Python 越来越需要使用数据管理工具，而 MySQL 是其中非常常用的一种。
然而，在 Python 中使用 MySQL 时，会引发一些常见的性能问题，如瓶颈连接，使用不当的语句等等。为了解决这些问题，我们可以使用连接池技术来提高 Python 程序对 MySQL 的性能。
连接池是一组已经连接到数据库的连接对象，这些对象可以被程序使用，而不需要每次操作数据库时，重新创建一个新的连接；结束后，将连接返回到池中，以便下次使用。
Python 提供了一些库能够方便地在程序中使用池技术管理数据库连接。一个常用的库是 PyMySQL，这个库可以在 Python 中使用 MySQL 的操作，而 MySQL-Connector 也是一个流行的连接器，它兼容 MySQL 的 API，更容易使用。
下面我们将以 PyMySQL 为例，来演示连接池如何在 Python 中实现。
之一步：导入必要的库
我们需要在 Python 中导入 pymysql 和 dbutils，这两个库提供了连接池的支持。
“` python
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB
“`
第二步：创建连接池
接着，我们需要创建一个连接池对象。PooledDB() 构造函数接受多个参数来配置连接池。下面是一些常用的选项：
“` python
# 数据库连接设置
DBHOST = ‘localhost’
DBPORT = 3306
DBUSER = ‘root’
DBPASSWD = ‘yourpassword’
DBNAME = ‘yourdatabase’
# 连接池配置
pool = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用 pymysql 的连接实例
mincached=5, # 最小空闲连接数
maxcached=20, # 更大空闲连接数
maxshared=5, # 更大共享连接数
maxconnections=50, # 更大连接数
blocking=True,
host=DBHOST,
port=DBPORT,
user=DBUSER,
passwd=DBPASSWD,
db=DBNAME,
)
“`
这里，我们使用了 pymysql 的连接实例，设置了最小空闲连接数（5），更大空闲连接数（20），更大共享连接数（5）和更大连接数（50）等属性。如果连接库达到更大限制，则新的请求将被阻塞，直到一个连接变得可用。
第三步：从连接池获取连接
使用连接池获取连接非常简单，只需要调用 pool.connection() 函数即可。例如：
“` python
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor()
“`
这段代码创建了一个新的连接并返回指向新连接的游标。当我们完成查询时，可以使用 cursor.close() 来关闭游标，并且使用 conn.close() 将连接返回给池。
“` python
cursor.close()
conn.close()
“`
这样，连接池可以管理连接的创建和销毁，而不是每次都在需要的时候重新创建新的连接。
第四步：操作数据库
有了连接和游标，我们就可以开始执行数据库查询了。下面是一个查询示例：
“` python
sql = ‘SELECT * FROM mytable’
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
print(results)
“`
执行完毕后，不要忘记关闭游标和连接以返回到池中。
第五步：完整的示例
下面是一个完整的 Python 示例，演示了如何使用连接池从 MySQL 中查询数据：
“` python
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB
# 数据库连接设置
DBHOST = ‘localhost’
DBPORT = 3306
DBUSER = ‘root’
DBPASSWD = ‘yourpassword’
DBNAME = ‘yourdatabase’
# 连接池配置
pool = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用 pymysql 的连接实例
mincached=5, # 最小空闲连接数
maxcached=20, # 更大空闲连接数
maxshared=5, # 更大共享连接数
maxconnections=50, # 更大连接数
blocking=True,
host=DBHOST,
port=DBPORT,
user=DBUSER,
passwd=DBPASSWD,
db=DBNAME,
)
def query():
# 获取连接和游标
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor()
# 执行查询
sql = ‘SELECT * FROM mytable’
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
return results
# 执行查询
results = query()
print(results)
“`
数据库池技术对 Python 应用程序的开发非常有用，它可以显著提高程序对数据存储设备的访问速度，同时，通过管理连接池，可以有效地避免潜在的瓶颈连接、资源滥用等问题。虽然 Python 数据库池技术的实现有许多库可用，但 PyMySQL 库是一个简单、易于使用的库，它是我们在项目中实现连接池技术时的首选。
相关问题拓展阅读：
python爬虫简历怎么写
python爬虫简历怎么写？
python爬虫简历如下：
1. 基本信息
求职岗位：Python爬虫工程师（全职）
期望薪资：15000以上
姓名：xx
手机号码：x
邮箱：
毕业院校：厦门大学软件学院
2.掌握技能
1.Python中8种
数据类型
的精通使用
2.Python匿名函数、列表推导式、装饰器的熟练使用
3.Python中re、requests、beautifulSoup等库的熟练使用
4.Python爬虫框架Scrapy的熟练使用
5.Python爬虫伪装中
代理IP
、UserAgent的熟练使用
6.Python与scrapyt-redis分布式爬虫的基本使用
7.Python操作Mysql数据库增删改查
8.Python操作MongoDB数据库增删改查
9.Python建立
数据库连接池
提高效率
10.团队协作开发工具git的熟练使用
11.熟悉Linux日常工作环境，熟练掌握常用命令和调优监控手段
12.python机器学习库scikit-learn库的熟练使用
13.python科学计算库numpy、scipy和数据分析库pandas的熟练使用
3.项目经验
1.基于Selenium的12306自动刷票软件
2.基于Scrapy爬取伯乐在线网站存入mysql数据库
3.基于GradientBoosting模型的厦门市房价预测系统
4.个人特质
1.思维清晰，优化代码，解决Bug，能够独立完成项目
2.逻辑推理能力较强，理解能力较强
3.代码可读性强，代码可复用性高，变量命名规范。
4.喜欢写博客分享心得，个人博客：x
5.接受996工作制
5.其他
可能对贵司有用的个人相关信息:
1.有硬件维护实施经验，能够部署服务器和局域网。
2.个人期望在大城市发展，以后往数据科学家方向发展。
3.有队伍管理经验，大学期间任龙舟队队长，培训班级任班长协助老师给同学解决问题。
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python爬虫简历怎么写的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
python基础都有哪些内容呢_python基础是什么
java所需要的学习的知识点很多，可以大致分为以下几个阶段：一、预科学习：
HTML5：HTML5标签入门、HTML5表格、表单
CSS3：CSS3选择器和简单属性、CSS3定位和布局、CSS3复杂选择器和高级属性
数据库：mysql数据库安装和数据操作、约束和简单查询、复杂查询、数据库设计、oracle的安装与数据操作、oracle与mysql的对比学习
二、JavaSE
Java语言基础、程序逻辑：环境配置和之一个语言程序-HelloWorld变量运算符条件和循环方法和数组
Java面向对象：面向对象入门面向对象应用_管理系统类Java常用类、String相关、算法相关面向对象深入（重载、this、static）继承（重写、super、初始化顺序）多态（抽象类和接口、final、克隆和比较接口设计模式、对象和类的生命周期）
API：异常、日志工具类和泛型IOJDBC基础线程网络编程反射NIOJunit
Java面向对象思想：设计模式面向对象原则
Java底层理论：底层性能监控工具反编JUC
三、Javaweb
web基础：TOMCAT/WEB程序结构/HTTP协议Servlet基础入门、servlet作用域（cookie、session、）、Cookie和Session、Servlet的交互/P原理及运用、JavaBean/EL/TL/MVC思想、PServletJDBC综合练习、Session购物车案例/验证码/防止表单重复提交、监听器过滤器等
第三方工具包：连接池、事务、分页、文件上传下载、Dom4j/Log4j/Logback
JavaScript和jQuery框架技术：入门和DOM基础、DOM模型深入、jQ基础、jQ操作
MVC动态Web开发技术：自定义MVC框架、DAO框架、前端框架（layUI）
Web开发高级运用：tomcatserver服务器配置、nginx使用、jetty配置
网络编程：网络原理、HTTP协议基础、Linux操作系统、云服务搭建
四、S框架
Spring框架、SpringMVC框架、MyBatis框架：mybatis入门、配置文件详解和动态sql的使用、mybatis管理关系映射和延迟加载、查询缓存和逆向工程、Spring入门和集成、myBatisSpringMVC入门、S集成、Spring配置详解、SpringAOP、Spring事务配置、SpringMVC高级功能、SpringMVC原理
五、前沿技术
高可用、高并发、高扩展：SpringBoot、缓存、分布式、全文索引、服务中间件、myCat、云服务、人脸识别、语言识别、JVM底层优化
在java的学习中，最重要的表示实践，任何一个大牛都是敲出来的，光有理论知识，没有实际动手能力也是不行的。
对java有兴趣的小伙伴们，不妨先从java入门开始！B站上有很多的java教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
Python课程内容都学习什么啊？
以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\学习、DOM操作、ONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、丛念衫XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、Phantom模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写高哗示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略渗腔、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
贺圣军Python轻松入门到项目实战（经典完整版）（超清视频）百轿早毕度网盘
链接:
提取码: ja8v 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
若资源有问题欢迎追问~ 闭芹睁物
这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：
之一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件袜指有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，ON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，ON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化御州和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握镇好蔽数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
Python课程内容挺多的，整理如下：
Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。
Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
Python web开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。
Linux运维自动化开发：庆兆主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开迹差配发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安姿指全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。
Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法旁激、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法运判袜、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信冲神息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
关于python中的mysql数据库连接池的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
