昨天测试了一下开500个线程去请求数据库，不过这个时间不清楚会耗多少。即同时发起这么多的线程其效率会如何。于是想到是不是用数据库连接池技术可以明显改善一下这样的连接操作呢。呆会整理完了之后要测试一个数据：频繁建立与关闭数据库连接的效率与连接池之间的性能对比！
一、DBUtils模块学习
DBUtils实际上是一个包含两个子模块的Python包，一个用于连接DB-API 2模块，另一个用于连接典型的PyGreSQL模块。全局的DB-API 2变量
SteadyDB.py
用于稳定数据库连接
PooledDB.py
连接池
PersistentDB.py
维持持续的数据库连接（持续性连接）
SimplePooledDB.py
简单连接池PS：先摘抄DB-API出来一下吧
安装为顶层模块来的两个模块提供基本服务， PersistentDB 和 PooledDB 。
DBUtils.PersistentDB 实现了强硬的、线程安全的、顽固的数据库连接，使用DB-API 2模块。如下图展示了使用 PersistentDB 时的连接层步骤：DBUtils.PooledDB 实现了一个强硬的、线程安全的、有缓存的、可复用的数据库连接，使用任何DB-API 2模块。如下图展示了使用 PooledDB 时的工作流程：
目前供我们选择的有两个模块：PersistentDB 和 PooledDB 都是为了重用数据库连接来提高性能，并保持数据库的稳定性。
python setup.py install
具体的模块学习：
DBUtils.SimplePooledDB 是一个非常简单的数据库连接池实现。他比完善的 PooledDB 模块缺少很多功能。 DBUtils.SimplePooledDB 本质上类似于 MiscUtils.DBPool 这个Webware的组成部分。你可以把它看作一种演示程序
DBUtils.SteadyDB 是一个模块实现了"强硬"的数据库连接，基于DB-API 2建立的原始连接。一个"强硬"的连接意味着在连接关闭之后，或者使用次数操作时会重新连接。一个典型的例子是数据库重启时，而你的程序仍然在运行并需要访问数据库，或者当你的程序连接了一个防火墙后面的远程数据库，而防火墙重启时丢失了状态时。
一般来说你不需要直接使用 SteadyDB 它只是给接下
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