队列，线程池，视图

队列

# 创建队列(可以指定长度)，把任务往池里放，扔是一个线程，取是一个线程，下面代码里的数字是任务数
from random import randint
from queue import Queue
from threading import Thread
​
my_q = Queue(10)  # 容量  maxsize 队列大小(队列长度)
def f(my_que):                      f是放，f1是取 如果是for i in range(100):，就     for i in range(10):             10个10个放，用完这10个再放10个    
        num = randint(0,1000)
        my_que.put(num)    #put是放
         print("添加数据{}".format(num))
def f1(my_que):
    for j in range(5):
        num = my_que.get()  #取
        print(num)
        print("f1提取到的数据{}".format(num))
def f2(my_que):
    for k in range(5):        #如果取的大于池子里的，它就不会结束，一直卡在那
        num = my_que.get()  #取
        print(num)
        print("f2提取到的数据{}".format(num))
t0 = Thread(target=f,args=(my_q,))  #元组(my_q,)
t1 = Thread(target=f1,args=(my_q,))   #子线程
t2 = Thread(target=f2,args=(my_q,))
t0.start()
t1.start()
t2.start()
t0.join()
t1.join()
t2.join()
:
添加数据485
添加数据343
添加数据358
添加数据439
添加数据332
添加数据702
添加数据117
添加数据346
添加数据89
添加数据69
485
f1提取到的数据485
343
f1提取到的数据343
358
f1提取到的数据358
439
f1提取到的数据439
332
f1提取到的数据332
702
f2提取到的数据702
117
f2提取到的数据117
346
f2提取到的数据346
89
f2提取到的数据89
69
f2提取到的数据69
​
my_q.put()   # 添加任务
​
my_q.qsize() # 判断队列中还有几个任务没有被取走
print(my_q.qsize())
2
​
my_q.get()   # 取任务
​
my_q.empty() # 是否为空
​
my_q.full()  # 是否为满
​
生产者 消费者模式 场景
一个只负责生产  一个负责只消费   好处:实现解耦
Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件
nginx 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器
​
lifoQueue后进先出的队列
priorityQueue优先级队列
引用方式与上面一样

线程池

更好的利用多线程 出现池 从而提高利用率 可以方便的管理线程，也可以减少内存的消耗。
​
主线程  给任务
子线程  处理任务
​
线程池里面有线程     任务队列里面有任务
一个任务用一个线程进行装载
------------------------------------------------------------------------
​
​
from queue import Queue
from threading import Thread
import time
​
class TheradPool(object):
    '''
    创建指定数量的线程池，线程池是自己创建的
    '''
    def __init__(self,n):   #n是线程的数量
        self.q = Queue()    #放任务的队列
        for i in range(n):   #循环创建线程
            Thread(target=self.worker,daemon=True).start()  #开启线程
                #worker是取，因为下文worker是取，daemon=True是设置守护线程
​
    def worker(self):   #取任务来执行
        while True:     #死循环，一直取
            func= self.q.get()   #取出任务
            func()   #执行函数
            self.q.task_done()  #执行完毕   如果去掉的话就不会结束，一直等待
​
    def put_q(self, func):  #放任务
        self.q.put(func) 
​
    def join_q(self):   #阻塞
        self.q.join() 
​
def task1():
    print('1go....')
    time.sleep(3)
    print('1end....')
​
def task2():
    print('2go....')
    time.sleep(3)
    print('2end....')
​
def task3():
    print('3go....')
    time.sleep(3)
    print('3end....')
    
if __name__ == '__main__':
    pool = TheradPool(2)  #创建两个线程进入阻塞，等待任务（实例化，传n）
    pool.put_q(task1)  #发布任务
    pool.put_q(task2)  #发布任务
    pool.put_q(task3)  #发布任务
    print('完成')
    pool.join_q()    #阻塞
    print('都OK')
:
完成1go....
2go....
#三秒
1end....
3go....
2end....
#三秒
3end....
都OK
----------------------------
#如果去掉阻塞，且守护线程为False:
完成1go....2go....
​
都OK
​
1end....2end....
一直等下去不会结束，我们叫僵尸线程或者孤儿线程
------------------------------------------------------------------------------
#带参数的线程池
以task1为例
from queue import Queue
from threading import Thread
import time
​
class TheradPool(object):
    '''
    创建指定数量的线程池，线程池是自己创建的
    '''
    def __init__(self,n):   #n是线程的数量
        self.q = Queue()    #放任务的队列
        for i in range(n):   #循环创建线程
            Thread(target=self.worker,daemon=True).start()  #开启线程
                   #worker是取，因为下文worker是取，daemon=True是设置守护线程
    
    def worker(self):   #取任务来执行
        while True:     #死循环，一直取
            func,args,kwargs= self.q.get()   #取出任务
            func(*args,**kwargs)   #执行函数
            self.q.task_done()  #执行完毕   如果去掉的话就不会结束，一直等待
    
    def put_q(self, func,*args,**kwargs):  #放任务
        self.q.put((func,args,kwargs)) 
    
    def join_q(self):   #阻塞
        self.q.join() 
​
def task1(*args,**kwargs): #####func(*args,**kwargs)相当于task1(*args,**kwargs)
    print('1go....')
    print('============',args,kwargs)
    time.sleep(3)
    print('1end....')
​
def task2():
    print('2go....')
    time.sleep(3)
    print('2end....')
​
def task3():
    print('3go....')
    time.sleep(3)
    print('3end....')
    
if __name__ == '__main__':
    pool = TheradPool(2)  #创建两个线程进入阻塞，等待任务（实例化，传n）
    pool.put_q(task1,1,2,4,a='hello',b='world')  #发布任务
    pool.put_q(task2)  #发布任务
    pool.put_q(task3)  #发布任务
    print('完成')
    pool.join_q()    #阻塞
    print('都OK')
:
完成
1go....
2go....
============ (1, 2, 4) {'a': 'hello', 'b': 'world'}
#三秒
1end....2end....
3go....
#三秒
3end....
都OK
​
"""
讲一下*args
"""
def func(*args):#*args位置参数
    print(args)
    print(*args)
func(1,2,3,[1234],'hello')
:
(1, 2, 3, [1234], 'hello')
1 2 3 [1234] hello
---------------------
def func(**args): #两个*必须传入键值对不过这种的不标准，一般是用**kwargs
    print(args)
    print(*args)
func(a='hello',b='world')
:
{'a': 'hello', 'b': 'world'}
a b
​
​

升级带参数的线程池

内置线程池

from multiprocessing.pool import ThreadPool  #已定义好的线程池，内置线程池
import time
​
def task1():
    print('1go....')
    time.sleep(3)
    print('1end....')
​
def task2():
    print('2go....')
    time.sleep(3)
    print('2end....')
​
​
if __name__ == '__main__':
    pool = ThreadPool(2)
    pool.apply_async(task1)  #放任务
    pool.apply_async(task2)
    print('提交完成')
    pool.close()     # 一定要关闭提交，给他一个信号现在已经提交
    pool.join()
    pool.terminate()  #强制终止子线程，主线程执行完的前提下，用的少
    print('完成了')

视图

###虚拟表不能增删改
定义:一张虚拟的表，不占空间，不占内存，用于保存复杂命令出来的数据，以后想用的话就不用输入那么麻烦的命令
​
创建:create view 视图名字 as select语句
​
查看:与以前的查看方式一样
​
删除:drop view 视图名字
​
比如这个表:
select students.number,students.name,grades.grade,subjects.title from grades,subjects,students where subjects.number=grades.subject_number and students.number=grades.student_number;
+-----------+----------+-------+--------+
| number    | name     | grade | title  |
+-----------+----------+-------+--------+
| 201804001 | Qiye     |    90 | python |
| 201804001 | Qiye     |    80 | java   |
| 201804002 | JackLee  |    89 | python |
| 201804002 | JackLee  |    79 | java   |
| 201804003 | Julia    |    88 | python |
| 201804003 | Julia    |    78 | java   |
| 201804004 | Stefer   |    87 | python |
| 201804004 | Stefer   |    77 | java   |
| 201804005 | Steven   |    86 | python |
| 201804005 | Steven   |    76 | java   |
| 201804006 | Mark     |    85 | python |
| 201804006 | Mark     |    75 | java   |
| 201804007 | Stark    |    84 | python |
| 201804007 | Stark    |    74 | java   |
| 201804008 | Tonny    |    83 | python |
| 201804008 | Tonny    |    73 | java   |
| 201804009 | Jarvis   |    82 | python |
| 201804009 | Jarvis   |    72 | java   |
| 201804010 | ZhangSan |    81 | python |
| 201804010 | ZhangSan |    71 | java   |
| 201804011 | lisi     |    91 | python |
| 201804012 | wanger   |    91 | python |
| 201804013 | mazi     |    91 | python |
| 201804014 | xiaoxing |    91 | python |
| 201804015 | hundan   |    91 | python |
| 201804016 | xiaowang |    91 | python |
| 201804016 | xiaowang |    91 | python |
| 201804017 | laowang  |    91 | python |
+-----------+----------+-------+--------+
创建一个视图:
create view v_stu_gra_sub as select students.number,students.name,grades.grade,subjects.title from grades,subjects,students where subjects.number=grades.subject_number and students.number=grades.student_number;
:
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
然后查一下，发现有这张表:
show tables;
+----------------+
| Tables_in_mydb |
+----------------+
| Address        |
| Person         |
| course         |
| grades         |
| my             |
| student        |
| students       |
| subjects       |
| test           |
| v_stu_gra_sub  |
| zhongjian      |
+----------------+
再来看一下表中的内容:
mysql> select * from v_stu_gra_sub;
+-----------+----------+-------+--------+
| number    | name     | grade | title  |
+-----------+----------+-------+--------+
| 201804001 | Qiye     |    90 | python |
| 201804001 | Qiye     |    80 | java   |
| 201804002 | JackLee  |    89 | python |
| 201804002 | JackLee  |    79 | java   |
| 201804003 | Julia    |    88 | python |
| 201804003 | Julia    |    78 | java   |
| 201804004 | Stefer   |    87 | python |
| 201804004 | Stefer   |    77 | java   |
| 201804005 | Steven   |    86 | python |
| 201804005 | Steven   |    76 | java   |
| 201804006 | Mark     |    85 | python |
| 201804006 | Mark     |    75 | java   |
| 201804007 | Stark    |    84 | python |
| 201804007 | Stark    |    74 | java   |
| 201804008 | Tonny    |    83 | python |
| 201804008 | Tonny    |    73 | java   |
| 201804009 | Jarvis   |    82 | python |
| 201804009 | Jarvis   |    72 | java   |
| 201804010 | ZhangSan |    81 | python |
| 201804010 | ZhangSan |    71 | java   |
| 201804011 | lisi     |    91 | python |
| 201804012 | wanger   |    91 | python |
| 201804013 | mazi     |    91 | python |
| 201804014 | xiaoxing |    91 | python |
| 201804015 | hundan   |    91 | python |
| 201804016 | xiaowang |    91 | python |
| 201804016 | xiaowang |    91 | python |
| 201804017 | laowang  |    91 | python |
+-----------+----------+-------+--------+
以后在想用这张表的时候就像普通的MySQL表一样去查就行。不用输入那么复杂的命令，还不占内存，这张表无论怎么操作都不会对原来的数据造成影响
​