この記事では、主に python djangoトランザクションのソースコード分析と詳細な分析に関する情報を紹介します。必要な方は、
python Django トランザクション
に関するトランザクション情報がインターネット上にたくさんあります。 django1.6だけど1.8だけど情報が見つからず、使いたいと思ったらかなり苦労したけど使えなかったので、寄り道しないように使いたい人をメモしておきます。バージョン: Django 1.8 トランザクションの公式ドキュメント。中国語のドキュメントでは多くのメソッドが紹介されているため、以下ではアトミック メソッドのソース コードのみを分析します。ドキュメントtransaction.atomicには、デコレーターとコンテキストマネージャーの2つの用途があります: デコレーターとコンテキストマネージャー
# atomic() 方法 # from django.db import transaction ################### # atomic() ################### def atomic(using=None, savepoint=True): # 装饰器和上下文管理器必须.()调用方法,因为真正的处理是该方法返回的实例,不是该方法本身 if callable(using): return Atomic(DEFAULT_DB_ALIAS, savepoint)(using) # Decorator: @atomic(...) or context manager: with atomic(...): ... else: return Atomic(using, savepoint) ########################################## # Atomic类 省略了非核心内容 ############################################ class Atomic(ContextDecorator): def init(self, using, savepoint): self.using = using self.savepoint = savepoint def enter(self): connection = get_connection(self.using) sid = connection.savepoint() # 进入with创建一个保存点 # .............do def exit(self, exc_type, exc_value, traceback): if connection.in_atomic_block: # do............. if sid is not None: try: connection.savepoint_commit(sid) # 提交事务 except DatabaseError: try: connection.savepoint_rollback(sid) # 捕获数据库异常回滚 connection.savepoint_commit(sid) except Error: connection.needs_rollback = True raise ## 还有一段代码是exec_type收到其他程序异常时候 全局回滚,此处省略 # do................. ############################### # ContextDecorator ################################# class ContextDecorator(object): def call(self, func): def inner(*args, **kwargs): with self: # 把函数放进self的with上下文管理器,效果with相同,只是控制细粒度不同 return func(*args, **kwargs) return inner
python MySQLdb
class Tran(): def init(self, conn=None, close=True): if conn is None: # 创建数据库链接 print 'init' self.conn = conn_tbkt() self.cur = self.conn.cursor() self.sql = [] def enter(self): # 上下文管理器返回 sql语句列表 with Tran('tbkt_pxb') as sqls: print 'enter' return self.sql # sql.append('select 1') def exit(self, exc_type, exc_val, exc_tb): print 'exit' try: print self.sql # 执行sql for s in self.sql: self.cur.execute(s) self.conn.commit() except: # 可以捕获所有异常(django事务如果中间出现程序异常终止无法回滚) try: # 回滚本身也是sql执行,也有可能失败 import traceback traceback.print_exc() print 'rollback' self.conn.rollback() except: print u'回滚失败' finally: self.cur.close() self.conn.close()
よりきめ細かいロールバック:
# 在事务块中@atomic() 或者 with atomic(): sid = transaction.savepoint('tbkt_pxb') try: # do .......... except: transaction.savepoint_rollback(sid, 'tbkt_pxb')
注: ルートを持つ複数のデータベースがある場合は、ルートと一貫性のある使用を指定する必要があります。 Route return: math2 の model にはトランザクションが必要です。ziyuan_new とdefault が同じライブラリであっても、.() メソッド呼び出しを呼び出すときは using=ziyuan_new
ziyuan_app = ['math2', 'ziyuan'] if model._meta.app_label in ziyuan_app: return "ziyuan_new" return 'default'
の使用に注意する必要があります。アトミック ブロック内で試してください。プログラム エラーが手動で捕捉された場合、アトミック ラッパーは例外を捕捉せず、ロールバックは行われません。 try のコードがトランザクション操作に影響を与えないか、アトミックが正常にロールバックできるように例外がキャッチされて発生します (この問題に気づかなかったため、数日間試しましたが成功しませんでした、覚えておいてください)。これを読んで、皆さんのお役に立てれば幸いです。このサイトのご支援に感謝します。
以上がPython Django トランザクション ソース コード分析の概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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