sqlalchemy pool_recycle옵션

• 세팅한 값(초) 후에 db 커넥션 풀을 다시 만든다. 디폴트는 -1

언제 세팅해야할까?

• mysql 처럼 디폴트로 커넥션 타임 아웃이 있는 db를 사용할 때 설정해줘야 한다 mysql을 사용하는데 pool_recycle 세팅을 안 한하고 배치 같은 작업을 돌린다면

  1	sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (2006, 'MySQL server has gone away')

  에러를 보게 될 것이다
  

사용 예시

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POOL_RECYCLE_TIME = 60 * 60 * 4
engine = create_engine(f"mariadb+pymysql://{user}:{passwd}@{host}:{port}/{database}?charset=utf8mb4", pool_recycle=POOL_RECYCLE_TIME)

git 세팅

이름 세팅

git config --global user.name "Your Name"

ex) 이름 세팅

1	git config --global user.name "hyunsuk"

zeromq 정리 1

zeromq 개인 공부로 zmq 공식 문서 보고 필요한거 정리한 내용

ref https://zguide.zeromq.org/docs/

프로세스 메모리는 크게 code, data, stack, heap 영역이 있는데 이번 글에서는 stack, heap 영역을 다룰 예정이다

그럼 heap 영역은 왜 알아야 할까?

1. 파이썬은 모든 게 객체이기 때문, 즉 값을 heap에 저장하고 stack에서 참조한다
2. 모든 thread는 자기 process heap memory 영역을 공유한다 이걸 이용해서 좀 더 유연한 프로세스를 만들 수 있다
3. 객체를 무분별하게 생성하지 않기 위해서
4. 버그를 찾기 위해
5. 기타 등등…

간단하게 예시를 들면

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from threading import Thread
from time import sleep

detect_word = 'dog'

# 문장에 탐지 단어가 있는지 확인하는 함수
def print_worker():
    global detect_word
    text = 'dogs are cute'
    while 1:
        check = detect_word in text
        print(check)
        if check is False:
            break
        sleep(1)

# 탐지 단어를 바꾸는 함수
def change_worker():
    global detect_word
    sleep(3)
    detect_word = 'cat'


tread1 = Thread(target=print_worker)
tread1.start()

tread2 = Thread(target=change_worker)
tread2.start()

실행 결과는 
True
True
True
False

heap 메모리 그림을 보면 프로세스 실행 3초 뒤
thread2가 detect_word를 cat으로 바꾸었기 때문에
heap 메모리를 공유하는 thread1의 detect_word도 cat을 가리키고 있다
dog는 reference counting이 0이 되어 GC에 의해 메모리 해제된다

간단한 예시지만 이런 특징을 사용해서 좀 더 유연한 프로그램을 만들 수 있다
thread 프로그래밍이 장점이 많지만 메모리를 공유하기 때문에 연산 작업할 때는 lock을 사용하여 thread-safe하게 신경 써야 한다
하지만 lock은 처리 시간을 느리게 하므로 주의가 필요하다

자료구조별 시간 복잡도

실무에서 주로 사용했던 자료구조 시간복잡도를 정리해봤다 작업의 시간복잡도를 보고 효율적인 자료구조를 선택하자

습관적으로 탐색할 때도 list를 많이 사용했는데 탐색할 때는 list 대신 set을 사용하자

시간 복잡도 그래프

참조링크

1. 파이썬 자료구조 시간복잡도
2. 자료구조 시간복잡도