def get_db(): if not hasattr(thread_local, "db"): thread_local.db = sqlite3.connect("reptile.db") return thread_local.db 什么意思

时间: 2024-04-28 07:21:23 浏览: 20
这段代码定义了一个函数 `get_db()`,它的作用是获取当前线程的 sqlite3 数据库连接对象。 首先,代码检查当前线程的 `thread_local` 对象是否有 `db` 属性。如果当前线程没有数据库连接对象,那么就创建一个新的连接对象并赋值给 `thread_local.db` 属性。 如果当前线程已经有了数据库连接对象,那么就直接返回该对象。 这个函数的作用是确保每个线程都可以获取到自己的数据库连接对象,避免多个线程之间共用同一个连接对象导致数据混乱或者线程不安全的问题。同时,该函数还可以提高程序的性能,因为多个线程可以共享同一个连接池,避免频繁地创建和销毁连接对象。 需要注意的是,该函数使用了 Python 的线程本地存储(Thread-local Storage),即 `thread_local` 对象,用于存储每个线程独有的数据。这样,每个线程都可以访问自己的 `db` 属性,而不会影响其他线程的数据。
相关问题

# 在每个线程中获取一个数据库连接 def get_db(): if not hasattr(thread_local, "db"): thread_local.db = sqlite3.connect("reptile.db") return thread_local.db 使用get_db().cursor() 报错

这个错误通常是因为你没有在使用完数据库连接后关闭连接。在Python中,你可以使用`with`语句来确保在使用完后自动关闭连接。以下是一个使用`with`语句的示例代码: ```python import sqlite3 from flask import g def get_db(): if 'db' not in g: g.db = sqlite3.connect( 'reptile.db', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES ) g.db.row_factory = sqlite3.Row return g.db @app.teardown_appcontext def close_db(error): if 'db' in g: g.db.close() ``` 在这个例子中,我们使用了Flask框架的上下文管理器`g`来存储数据库连接。我们还定义了一个`close_db`函数,它会在应用程序上下文被销毁时自动关闭数据库连接。在你的代码中,你可以使用类似的方法来获取和关闭数据库连接,以避免出现这个错误。

def get_db(): thread_local = local() if not hasattr(thread_local, "db"): thread_local.db = sqlite3.connect("reptile.db") return thread_local.db 如何在线程里开关

在多线程环境下,为了确保每个线程都有自己的数据库连接,可以使用 `Thread-local Storage` 技术来实现。你可以使用 Python 标准库中的 `threading.local()` 函数来创建一个本地存储对象,然后在每个线程中存储该线程的数据库连接。以下是一个示例代码: ```python import sqlite3 import threading # 创建线程本地存储对象 local_data = threading.local() def get_db(): # 在当前线程中查找数据库连接 if not hasattr(local_data, "db"): # 如果当前线程没有连接,则创建一个新连接 local_data.db = sqlite3.connect("reptile.db") return local_data.db def close_db(): # 关闭当前线程的数据库连接 if hasattr(local_data, "db"): local_data.db.close() del local_data.db ``` 这个示例代码中,我们首先使用 `threading.local()` 函数创建了一个本地存储对象 `local_data`,然后在 `get_db` 函数中使用该对象来存储当前线程的数据库连接。在每个线程中,`get_db` 函数会检查当前线程是否已经有数据库连接,如果没有,则创建一个新连接并存储到本地存储对象中。在程序结束时,可以调用 `close_db` 函数来关闭当前线程的数据库连接。 在使用本地存储对象时,需要注意以下几点: - 本地存储对象是线程安全的,可以在多个线程中同时使用。 - 每个线程都有自己的本地存储对象,存储在其中的数据只能被当前线程访问。 - 在每个线程中,本地存储对象的属性都是独立的,不会和其他线程中的属性发生冲突。 - 在使用本地存储对象时,需要注意及时清理已经不需要的属性,以避免内存泄漏。

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import json import requests import sqlite3 import time import threading channel_id = '1114886706903138365' # 连接到SQLite数据库 # 创建本地存储对象 local = threading.local() def get_connection(): # 检查本地存储对象中是否已经创建了连接对象 if not hasattr(local, 'conn'): # 如果没有,则创建连接对象 local.conn =sqlite3.connect('D:/SQLDATA/aaa.db') #连接数据库 return local.conn TOKEN = 'MTExNDA3NDUzMDE1NjEzMDMzNQ.GFKaeX.PVshsn-1qzFCqVBK6RU865CvKld_SUl1f8mP6g' headers={"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", # 'Authorization':TOKEN, 'authorization': 'OTQwNTc3NzUyODEyMjM2ODAw.GILEVR.F_Ehv2MQ_lVUNiI3Ip7sGu0TgDKNyOyswcPnv8' } req = requests.get( 'https://discordapp.com/api/v9/channels/1070425809321480272/messages?limit=50', headers=headers) resss = req.content.decode('utf-8') data = json.loads(resss) def getcontent(): # 获取连接对象 conn = get_connection() # 创建游标对象 c = conn.cursor() for article in data: # 内容 id=article['id'] content = article['content'] # 频道ID channel_id = article['content'] # author author_id = article['author']['id'] author_name = article['author']['username'] timestamp = article['timestamp'] c.execute( "INSERT OR IGNORE INTO getData (Id,content,channel_id,author_id,author_name,timestamp,nopush) VALUES(:Id,:content,:channel_id,:author_id,:author_name,:timestamp,:nopush)", { "Id": id, "content": content, "channel_id": channel_id, "author_id": author_id, "author_name": author_name, "timestamp": timestamp, "nopush":'1' }, ) # 提交当前事务,保存数据 conn.commit() c.close() # conn.close() print(content) def run_thread(): while True: # 暂停 0.5 秒钟 time.sleep(0.5) # 创建一个线程,执行 do_something 函数 threading.Thread(target=getcontent).start() if __name__ == '__main__': run_thread() 错误在哪

def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件

class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

解释每一句class RepVggBlock(nn.Layer): def init(self, ch_in, ch_out, act='relu', alpha=False): super(RepVggBlock, self).init() self.ch_in = ch_in self.ch_out = ch_out self.conv1 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=None) self.conv2 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 1, stride=1, padding=0, act=None) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act if alpha: self.alpha = self.create_parameter( shape=[1], attr=ParamAttr(initializer=Constant(value=1.)), dtype="float32") else: self.alpha = None def forward(self, x): if hasattr(self, 'conv'): y = self.conv(x) else: if self.alpha: y = self.conv1(x) + self.alpha * self.conv2(x) else: y = self.conv1(x) + self.conv2(x) y = self.act(y) return y def convert_to_deploy(self): if not hasattr(self, 'conv'): self.conv = nn.Conv2D( in_channels=self.ch_in, out_channels=self.ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1) kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.conv.weight.set_value(kernel) self.conv.bias.set_value(bias) self.delattr('conv1') self.delattr('conv2') def get_equivalent_kernel_bias(self): kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.conv1) kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.conv2) if self.alpha: return kernel3x3 + self.alpha * self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + self.alpha * bias1x1 else: return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + bias1x1 def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1): if kernel1x1 is None: return 0 else: return nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1]) def _fuse_bn_tensor(self, branch): if branch is None: return 0, 0 kernel = branch.conv.weight running_mean = branch.bn._mean running_var = branch.bn._variance gamma = branch.bn.weight beta = branch.bn.bias eps = branch.bn._epsilon std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape((-1, 1, 1, 1)) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

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