在這篇文章之中我們來了解一下關於pythonMYSQL事務,對於剛接觸到python這一程式語言的朋友來說,可能對於python事務控制相關方面的了解比較少,不明白什麼是python事務,所以在這篇文章之中我們就來聊聊pythonMYSQL事務控制的相關知識。
什麼是交易
交易(Transaction)是並發控制的單位,是使用者定義的一個操作序列。這些操作要嘛都做,要嘛都不做,是一個不可分割的工作單位。透過事務,SQL Server將與邏輯相關的一組操作綁定在一起,以便伺服器保持資料的完整性。事務應用的一個廣泛例子就是銀行中的存取款業務。
交易屬性
交易機制可以確保資料一致性。
交易應該有4個屬性:原子性、一致性、隔離性、持久性。這四個屬性通常稱為ACID特性。
1.原子性(atomicity)。一個事務是一個不可分割的工作單位,事務中包含的諸操作要么都做,要么都不做。
2.一致性(consistency)。事務必須是使資料庫從一個一致性狀態變成另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。
3.隔離性(isolation)。一個事務的執行不能被其他事務幹擾。即一個事務內部的操作及使用的資料對並發的其他事務是隔離的,並發執行的各個事務之間不能互相干擾。
4.持久性(durability)。持續性也稱為永久性(permanence),指一個事務一旦提交,它對資料庫中資料的改變就應該是永久性的。接下來的其他操作或故障不應該對其有任何影響。
Python DB API 2.0 的交易提供了兩個方法 commit 或 rollback。
實例解析
# SQL删除记录语句sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)try: # 执行SQL语句 cursor.execute(sql) # 向数据库提交 db.commit()except: # 发生错误时回滚 db.rollback()
對於支援交易的資料庫, 在Python資料庫程式設計中,當遊標建立之時,就自動開始了一個隱形的資料庫事務。
commit()方法遊標的所有更新操作,rollback()方法回滾目前遊標的所有操作。每一個方法都開始了一個新的事務。
以上就是本篇文章所講述的所有內容,這篇文章主要介紹了pythonMYSQL事務的相關知識,希望你能藉助資料從而理解上述所說的內容。希望我在這片文章所講述的內容能夠對你有幫助,讓你學習python更加輕鬆。
更多相關知識,請造訪php中文網Python教學欄位。
以上是python事務是什麼?四大屬性助你了解事務的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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