简介：本文的首席执行官将向您介绍Django如何处理障碍物的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
1.实际上，交易在这里没有帮助...除非您想在多个HTTP请求中运行的交易（您可能不需要）。在这种情况下，什么是“乐观的锁”。Django的。据我所知，ORM不支持它。但是此功能始终添加。嗯，您是您自己的。从本质上，您要做的就是添加一个“版本”字段，模型，然后将其传递给隐藏字段。正常周期的更新是：读取数据并将数据显示给用户可以修改数据用户发布的数据。该应用程序将其保存回数据库。目录锁，保存数据时，请检查，如果将较晚版本作为数据库获取，然后更新数据库和版本。如果不是，则数据中有更改已经加载了。
此呼叫仅在版本中仍然更新数据库
2.我是我要做的django的乐观锁：更新= entry.objects.filter
。
如果没有更新：
提高contrentModificationException（）
上面列出的代码可以在自定义中自定义。I提出以下假设：secraining（）。update（）方法将导致单个数据库查询过滤器成为懒惰的数据库查询是原子。这些假设足以确保没有其他人以前更新了该条目。如果有多个行更新，则您的事务已更新。WarningDjango文件：请注意，Update（）方法直接转换为SQL。这是直接更新的批处理操作。它不会运行任何保存的方式（您的模型）或发布pre_save或post_save Signal
3.这个问题有点旧，我的答案有点晚了，但是在我理解之后，这已修复在django 1.4：select_for_update（nowait = true）上
查看文档返回QuerySet，它将锁定线路直到交易结束，生成选择...数据库更新的SQL。在正常情况下，如果其他交易获得了选定的锁，则查询将被阻止锁定锁定。如果这不是您想要的行为，请致电Select_for_update（Nowait = true）。这将使呼叫non -blocking。如果冲突锁已通过另一笔交易的QuerySet进行了评估，则将改进数据Abaserror。锁已释放。
4.对于将来的参考，当检查出（在浏览器中，例如崩溃）页面和锁定方法时，没有剩下永恒的锁，并且解锁了JavaScript的解锁混合物。
5.至少您应该是Django的交易中间件，即使无论存在什么问题。只需破解系统，他们就会更新最新的副本！），只有此版本是最新的更新。由他人写成。将它们签为一个，具体取决于最新版本。您可以尝试类似的diff +补丁工具集，但是您需要有一个无法工作的情况。无论如何，它都会开始。此外，您需要保存历史记录并允许管理员从无意或向上的情况中恢复过来，但无论如何您都应该拥有。它可能是Django应用程序/库，这样做。最适合你。
6.出于安全原因，数据库需要支持交易。如果字段为“免费表单”，例如文本等，则需要允许可以编辑的字段（您不能拥有数据），并且可以存储存储在变量中的原始数据。当提交时，检查原始数据的输入数据是否更改（如果没有，则无需重写旧数据以打扰DB）。如果数据库中的当前数据可以保存，如果它更改了差异，并询问如果应该有所不同，该怎么办，并询问该怎么办，如果该怎么办是帐户余额诸如商店之类的项目数量之类的数字，您可以自动处理它。如果计算原始值（在存储开始时填写表格）和新值，则可以启动交易以读取差异之间差异之间差异并结束交易的当前价值差异的当前值。如果您不能具有负值，则应暂停交易。如果结果是负面的，请告诉我不要知道Django，所以我不能给您一个德语COD3。
7.要注意的另一件事是“原子”一词.a atom。数据库的更改要么发生或无法快速搜索此问题。这个问题询问了Django的原子操作。
8.上面的想法更新= entry.objects.filter
。
如果没有更新：
提高contrentModificationException（）
它看起来不错，即使没有串行交易，它也应该能够正常运行。问题是如何删除。保存（）的行为不需要通过手动pipeline.update（）方法来调用。自定义管理想法。我的计划是涵盖称为model.save_base（）的更新管理器。这是django 1.3当前代码def _update（self，values，** kwargs）：
返回self.get_query_set（）._ update（值，** kwargs）
需要原谅我这样做：def_update（自我，价值观，** kwargs）：
#todo获取版本火值
v = self.get_version_field_value（值[0]）
返回self.get_query_set（）。过滤器（q（版本= v））._更新（值，** kwargs）
需要删除类似的内容。但是删除有点困难。django在这方面是通过django.db.models.deletion.collector.collector.this奇怪的，缺乏优势控制控制的控制指南。不涉及一种很好的Python Python方法，它不涉及10,000吨代码，怪异的意见和Django，这是绳索跳过的重要组成部分。
9.从这里：我假设您尝试将详细信息保存在隐藏字段中。def保存（self）：
如果（self.id）：
foo = foo.objects.get（pk = seld.id）
if（foo.timestamp self.timestamp）：
提高例外，“试图节省过时的foo”
super（foo，self）.save（）。
很少使用更多执行，您认为高并发性吗？
1.多执行可以在PHP中用作终端命令列。它仅使用。2.负载平衡是一个大词汇，其中包含很多东西。您在这里指的是分散的？不可能分散。我们经常使用其他一些项目来做，例如Hadoop，正在如火如荼，依此类推
Python是否执行更多支持？
IMGUR的API要求HTTP请求支持具有客户端ID的“授权”头。您可以从您注册的面板中找到此客户端ID，并且响应将在JSON中编码。
jQuery Ajax不能更加困难，并且发布了狩猎和发布
是的，JQuery的Ajax可以同步或不同步，
Ajax中有一个餐饮，称为：异步是真实的，非同步请求；通过它设置请求方法；
Web API与更多执行兼容？
应用程序服务器的有效性分析非常复杂，引起了很多关注。与磁盘和文件系统IO效率有关；对于数据库的有效性，数据库的处理有效；高频率访问与操作系统，网络插座的实现以及非同步网络模型的效率有关。
在大量数据的情况下，数据库的效率已成为重要因素，这带来了Web服务器正在等待数据库的时间。在此基础上，如果大量用户同时访问，它会影响Web服务器吗？以下主要讨论此问题。
通常有两种用于并发访问的处理机制：非同步非块机制和多次执行固执的阻塞机制（稍微引言）。在测试选择术语中，前者使用基于Python的龙卷风服务器，而后者则使用Java Java- 基于tomcat Server.note：本文没有讨论开发语言的利弊。实际上，新版本的Java还支持非同步机制，即使是高效率epoll。
Java复杂吗？
当有多个执行时，如果系统只有一个CPU，则实际上不能同时执行多个执行。它只能将CPU执行时间分为几个时间段，然后花时间
该段分配给执行的每个执行。当执行一段时间的CODEWAY代码时，其他执行凝视正在悬挂。我们称其为同时发生。
Django并发请求吗？
我与Django建立了一个环境，并建立了一个应用程序。
我想测试django的处理方法，如果多个请求同时进来，所以我在view.py中编写了代码：
Python代码？
DEF存档（请求）：
打印（“开始”）
时间。
打印（“ end”）
返回httpresponse（“ hellowworld”）
是高的并发nginx服务器多组合还是多次执行
NGINX将根据需要同时执行多个程序：一个主要程序（主程序）和几个工作程序（工人）。快速配置时，将有快速加载过程（缓存加载程序）和快速收集管理器程序（缓存管理器）等。NGINX主要通过“共享内存”机制来实现Inter -Program Communication。作为根用户和工作人员，缓存加载程序和缓存管理器应作为非权威性用户执行。
就工作方法而言，NGINX分为两种模式：单个工作程序和多工作程序。在单个工作程序模式中，除了主程序外，还有一个工作程序，工作程序是单个执行程序；在多工作程序模式下，每个工作程序都包含多个execution.nginx预设是一个单个工作程序模式。
如何处理sqlite3更多执行高级和高访问权限的访问权限
＃编码：UTF-8
导入sqlite3
导入队列，操作系统
dev Singleton（CLS）：
实例= {}
def_singleton（*args，** kw）：
如果CLS不实例：
实例[cls] = cls（*args，** kw）
返回实例[CLS]
return_singleton
@singleton
类Sqliteutil（对象）：
__queue_conn = queue.queue（maxsize = 1）
__path =无
def __init __（自我，路径）：
self .__路径=路径
打印（'路径：'，self .__路径）
self .__ create_conn（）
def __create_conn（SELD）：
conn = sqlite3.connect（self .__路径，check_same_thread = false）
self .__ queue_conn.put（conn）
def __close（Self，Cursor，Conn）：
如果光标不是没有：
光标。close（）
如果conn不是没有：
光标。close（）
self .__ create_conn（）
def execute_query（self，sql，params）：
conn = seld ._____ conn.get（）
光标= conn.cursor（）
值=无
尝试：
记录=无
如果没有参数，则无：
recreds = cursor.execute（sql，params）。fetchall（）
别的：
recreds = cursor.execute（sql）。fetchall（）
field = [i [0]在cursor.descripting中为i]
value = [dict（zip（field，i））在记录中i]
最后：
self .__关闭（光标，康涅狄格州）
返回值
def executescript（self，sql）：
conn = seld ._____ conn.get（）
光标= conn.cursor（）
尝试：
cursor.executescript（SQL）
conn.mit（）
除了E：
conn.rollback（）
增加
最后：
self .__关闭（光标，康涅狄格州）
def execute_update（self，sql，params）：
返回self.execute_update_many（[sql]，[params]）
def execute_update_many（self，sql_list，params_list）：
conn = seld ._____ conn.get（）
光标= conn.cursor（）
计数= 0
尝试：
对于范围内的索引（len（sql_list））：
sql = sql_list [index]
params = params_list [index]
如果没有参数，则无：
count += cursor.execute（sql，params）.rowcount
别的：
count += cursor.execute（sql）.rowcount
conn.mit（）
除了E：
conn.rollback（）
增加
最后：
self .__关闭（光标，康涅狄格州）
返回计数
'''
例子：
一个= sqliteutil（'xxx.sqlite'）
rst = One.execute_query（'select *从网站上'，无）
对于第rst的行：
print（line.get（'id'），line.get（'url'），line.get（'content'））
print（one.execute_update（'更新网站设置content ='2222222'where id =？'，（'1'，）））））））））））））））））））））））））））））
print（one.execute_update（'更新网站设置content ='2222222'其中id ='1'，none）））））））
打印（“更新许多”）
count = one.execute_update_many（
'更新网站设置content ='where where id ='1''，
'更新网站设置contact ='二'其中id ='2''，
'更新网站设置联系人= 1其中ID ='3''
] ,,,,
[无，无，无]
治愈
打印（'count：'，计数）
'''
无论是并发还是并行，它是否更执行
过程和执行是编程系统执行的基本单元。系统使用基本单元来实现系统应用程序的同时性。程序和执行之间的差异是：
简而言之，一个程序至少具有一个程序，一个程序至少具有一个执行。
也就是说，程序可以执行很多。
“平行”是指不管微观或巨型概念都可以一起实施，好像两个人分别拿起一个铁挖一个坑一样。一个小时后，每个人都有一个大坑。
高连续性实时系统涉及多次执行处理。这是合理的吗？
没有人这么长时间回答这个问题，我想这是因为每个人都感到有点广泛。我只是为您提到的观点解释了这一点。
要产生平行效果，自然被认为是更执行的，甚至是多个程序。在并发的情况下，同步问题是一个常见问题，或者在大多数情况下需要考虑的问题。同时处理。同步的最简单和直接的方法是锁定。当然，可能有很多方法可以根据您的情况进行处理。这需要特定分析的特定问题。我不知道我是否可以解决您的疑问。
您应该使用Django自己运行的开发服务器的示例，并在Django的文档中写入有关Manage.py的文档：
- 毫无用处
默认情况下，开发服务器是多线程。使用-NothReading选项禁用开发服务器中的线程用户。
换句话说，默认情况下，您使用https://www.shouxicto.com/article/manage.py.py runserver打开多个线程以服务于http请求，因此，尽管第一个请求仍在第二请求中，但第一个请求，第一个请求仍在第一个请求中。但是，已经打开了一个新线程以进行响应，它看起来像是“非阻止”工作模式。本质是多线程，而不是单个线程。我想禁用此行为。-NothReading参数：https：//www.shouxicto.com/article/manage.py runserver -nothreading。
当然，它被阻止。UWSGI可以分叉离开孩子，但还有一个上限。
一个子进程只能同时处理一个请求。
许多Django应用程序需要执行异步任务，以免延迟HTTP请求的执行。我们还可以选择许多方法来完成异步任务。使用克莱里是一个更好的选择，因为克莱里
有了大量的社区支持，它可以完美扩展，与Django结合使用也很好。芹菜不仅可以在Django中使用，而且可以在其他地方使用。因此，一旦您学会使用克莱利，我
我们可以在其他项目中非常方便地使用它。
1.克莱里版本
这篇博客文章主要针对芹菜3.0.x。克莱里的早期版本可能有轻微的差异。
2. Cerry介绍
Clery的主要用途是执行异步任务。您可以选择扩展或定期执行功能。为什么需要执行异步任务？
首先，假设用户正在启动请求并等待返回请求。在此请求背后的视图函数中，我们可能需要执行长期的过程任务。目前，我们可能
它可能远大于用户公差的范围。当不需要立即执行此任务时，我们可以使用Clery在后台执行，而不会影响用户浏览Web。
当涉及到，我们通常无法确定它花费的时间。
第二个是定期执行常规任务。例如，您需要每小时检查天气预报，然后将数据存储到数据库中。我们可以编写此任务，然后让芹菜执行
Web应用程序可以获取最新的天气预报信息。
我们在这里谈论的任务是python函数（函数）。定期执行任务可以延迟执行此功能。我们可以使用Clery将功能延迟5分钟5分钟。
任务1并传递参数（1、2、3）。或者我们也可以每天午夜运行该功能。
我们偏向项目中的项目，这对于访问统一数据库和Django设置的任务很方便。
准备好任务后，芹菜会将其放在队列队列中。队列存储任务列表。我们可以使用多个队列，但是为简单起见，我们在这里只使用一个。
将任务任务放在队列中就像加入TODO列表一样。为了使任务运行，我们还需要在其他线程中运行艰苦的工作。工人观察实时行动的任务，然后一一运行。
一些任务。您可以在不同的服务器上使用多个工人。同样，为简单起见，我们只使用一个工人。
我们将在以后讨论队列，工人和另一个非常重要的过程。接下来，让我们这样做：
3.安装克莱里
我们可以使用PIP在vietualenv中安装：
PIP安装django-clery
4. Django设置
我们暂时使用Django Runserver来启动Clery。和芹菜代理，我们使用Django数据库代理实现。现在我们只需要知道克莱里芹菜
需要经纪人，您可以使用Django本身作为经纪人。（但是，当部署时，我们最好使用更稳定和高效的布拉克，例如Redis。）
在steratings.py中：
导入djcelery
djcelery.setup_loader（）
broker_url ='django：//'
Em
instasted_apps =（（
Em
'djcelery'，
'kombu.transport.django'，
Em
治愈
第一个和第二个项目是必要的，第三个项目告诉芹菜将Django项目用作经纪人。
添加到installed_apps中的djcelery是必要的。kombu.transport.django是基于Django的经纪人
最后创建芹菜所需的数据表。如果您将South用作数据迁移工具，请运行：
python manage.py迁移
否则，运行：（ Django 1.6或Django 1.7可以）
python manage.py syncdb
5.创建一个任务
如前所述，任务是Pyhton功能。但是芹菜需要知道此功能是任务，因此我们可以使用装饰器：@task。
在django应用程序目录中创建taske.py：
从芹菜导入任务
@任务 （）
def add（x，y）：
返回x + y
当settings.py运行中的djcelery.setup_loader（）时，Clery将在APPS Directory中的App Directory中的所有task.py文件中查看Appled_apps中的App Directory中的所有task Files，查找标记为任务的函数，并且预防。
将它们注册为Clery任务。
标记函数作为任务不会阻碍其正常执行。您仍然可以像往常一样称呼它：z = add（1，2）。
6.执行任务
让我们从一个简单的示例开始。例如，我们希望在用户发送请求并立即返回响应后执行任务异步，以免阻止请求，用户可以平稳访问
过程。然后，我们可以在Views.py的视图中使用.delay：
从myapp.tasks导入添加
Em
add.delay（2，2）
Em
克莱里将添加任务以排队并立即返回。在看到工人一侧的任务后，它将根据设置执行并将其从队列中删除。工人将执行以下一代。
代码：
导入myapp.tasks.add
myapp.tasks.add（2，2）
7.关于导入
应该注意的是，当IMPPRT任务时，它需要保持一致。因为执行djcelery.setup_loader（）时，任务基于installed_apps中的应用程序名称。
添加.tasks.function_name进行注册。如果由于不同的Python路径而使用不同的参考方法（例如，使用MyProject.myapp.tasks在tasks.py中导入的the。
添加表单），Cerly不会知道这是同一任务，因此可能会导致奇怪的错误。
8.测试
A。开始工人
如前所述，我们需要一个工人来执行任务。以下是如何在开发环境中启动工人的方法：
首先启动终端，例如开发Django项目，激活Virtualenv，切换到Django Project目录。然后启动django构建的Web服务器：Python Manage.py Runserver。
然后开始工人：
python manage.py芹菜工人-loglevel =信息
目前，工人将在终端运行并显示输出结果。
b。开始任务
打开新终端，激活Virtualenv，然后切换到Django项目目录：
$ python manage.py shell
从myapp.tasks导入添加
add.delay（2，2）
目前，您可以看到工人在工作窗口中执行任务：
[2014-10-07 08：47：08,076：info/mainprocess]从经纪人获得任务：myapp.tasks.add [e080e047-b2a2a7-af74-af74-d7d98b02fc]
[2014-10-07 08：47：08,299：info/mainprocess]任务myapp.tasks.add [e080e047-b2a2-43a2-43a7-af74-af74-d7d98b02fc]
9.另一个例子
让我们看一个更真实的示例，即views.py和tasks.py：
＃views.py
来自myApp.tasks导入do_something_with_form_data
def视图（请求）：
form = someform（request.post）
如果form.is_valid（）：
data = form.clenet_data
＃安排任务以稍后进行数据
do_something_with_form_data.delay（data）（数据）
返回render_to_response（...）
＃tasks.py
@任务
def do_something_with_form_data（数据）：
call_slow_web_service（data ['用户']，data ['text']，...）
10.调试
由于克莱里的操作需要启动多个组件，因此我们可能会错过一两个组件。因此，我们建议：
使用最简单的设置
使用Python调试和记录功能显示当前过程
11.渴望模式
如果在设置中的设置。py：
Celery_always_eager = true
然后芹菜以急切的模式运行，然后任务不需要添加延迟即可运行：
＃如果启用了急切的模式，则以下两行代码是相同的
add.delay（2，2）
添加（2，2）
12.查看队列
因为我们将Django用作经纪人，所以排在Django数据库中的队列。这意味着我们可以通过Django管理员查看队列：
＃admin.py
来自django.contrib导入管理
从kombu.transport.django导入模型为kombu_models
Admin.Site.Register（Kombu_models.message）
13.检查结果
运行异步任务后，芹菜将异步对象返回结果。您可以保存它，然后检查任务是否成功运行并返回结果：
＃views.py
结果= add.delay（2，2）
Em
如果结果。dready（）：
打印“任务已运行”
如果结果。Successful（）：
打印“结果为：％s”％结果。
别的：
如果是isInstance（结果，例外）：
打印“任务失败，原因是提出例外”
提高结果
别的：
打印“任务失败而没有提高例外”
别的：
打印“任务尚未运行”
14.常规任务
还有一种普通的牧师来执行常规任务。执行常规任务时，芹菜将通过芹菜过程完成。将维护芹菜。一段时间后，需要执行一定时间。
走路时，芹菜症将其添加到队列中。与工作过程不同，芹菜只需要一个。
启动CleryBeat：
python manage.py Clery Beat
有很多方法可以使芹菜执行常规任务。让我们先查看第一个，然后将常规任务存储在Django数据库中。即使在Django和Clery中运行的状态
方便地修改常规任务。我们只需要在设置中设置一个即可打开此方法：
＃settings.py
Celerybeat_scheduler ='djcelery.schedulers.databasescheduler'
结论：以上是首席CTO注释供每个人打开阻塞的Django的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关Django如何处理该站点上阻塞信息的相关内容的更多信息。