python定时修改数据库的示例代码

　　

当需要定时修改数据库时,一般我们都选择起一个定时进程去改库。如果将这种定时任务写入业务中,写成一个接口呢,定时进程显得有些不太合适?如果需要定时修改100次数据库,常规做法会启动100个进程,虽然这种进程非常轻量级,但还是会感觉不爽。实际上我们可以使用threading.Timer创建相应的线程来执行改库操作,思路也比较简单。

　　

1。传入执行改库操作的时间update_time,用update_time和当前时间相减法,得到距离改库操作还有多少时间time_delay。求两个标准时间格式字符串的时间差可以使用datetime.datetime.strptime()来格式化时间,格式化后的时间可以直接相减法,对结果执行。()就可以转化成秒

　　

2。将改库操作封装成方法更新(),然后将更新和时间差传入threading.Timer创建的线程,用法为线程。计时器(间隔,函数,参数=[],kwargs={})创建线程实例,间隔为延迟执行的时间,单位是秒,然后,开始()执行同学是非阻塞的,可以创建出多个线程互不影响。

　　

代码如下

　　 　　 　　# !/usr/bin/env python3 　　# - * -编码:utf - 8 - * 　　 　　从模型导入表 　　从处理程序。base_handler进口BaseHandler 　　从线程进口计时器 　　进口日期时间 　　 　　 　　类TimeHandler (BaseHandler): 　　def do_action(自我): 　　update_time=?018-04-07 18:00:00 　　ads_id=" test_1 " 　　t_online=datetime.datetime。strptime (update_time, ' % Y - % m - H % d %: % m: % S ') 　　现在=datetime.datetime.now ()。strftime(“% Y - % m - H % d %: % m: % S ') 　　t_now=datetime.datetime。strptime(现在,' % Y - % m - H % d %: % m: % S ') 　　time_delay=(t_online - t_now)。 　　t1=计时器(time_delay,自我。更新(ads_id)) 　　t1.start () 　　自我。结果="成功" 　　返回 　　 　　def更新(自我,ads_id): 　　self.db.dsp.query(表).filter(表。ads_id==ads_id) .update({表。is_del: 0}) 　　self.db.dsp.commit () 　　 　　之前 　　 　　

可以将update_time改为前端传入的参数,就可以在该时间执行改库操作了。当时遇到了一个小坑,就是改库操作没有生效,原因是没加最后一行的commit()。本来改库的提交生效是写在基类BaseHandler重的,但是这里的更新()在计时器线程中执行,属于异步操作,需要在线程中执行提交()使改动生效。

　　

这种借助定时器定时执行的方法比传统的定时进程更轻量,也更简单,但是也有着明显的缺点。当服务关闭时,所有的定时线程也就随着主进程一起销毁,所有线程都能成功执行的前提条件是服务必须稳定,不能重启。如果想要重启服务,就需要想办法将未完成的任务落盘(比如写到数据库中),然后启动服务时读取之前未完成的任务重新创建定时线程。
　　

　　

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

python定时修改数据库的示例代码