import pymysql失败
解决：按住alt+enter  安装pymysql

执行pip install pymysql安装之后，执行import pymysql仍然不可用！

按照其他人的博客等检查 pip list,发现确实已经安装成功，但是回到pycharm中就是不好使。

摸索了以下操作

1.找到setting



2.

查看是否有pymysql模块，因为我这是操作之后截的图，所以已经有PyMySQL 了



如果没有，按照如下操作：





运行，不再报错，问题解决

1、import PyMySQL

鼠标放在PyMySQL上面，ALT+ENTER，导入PyMySQL。（如果下载失败，可能是由于更新了pip之后造成的，解决方法）

2、将import PyMySQL 修改为 import pymysql

from https://blog.csdn.net/weixin_35221883/article/details/80824905

    
　　import json
　　
　　import requests
　　
　　import pymysql
　　
　　url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id=-1&count=10&category=111'
　　
　　headers = {
　　
　　'Cookie': 'aliyungf_tc=AQAAALoQF3p02gsAUhVFebQ3uBBNZn+H; xq_a_token=584d0cf8d5a5a9809761f2244d8d272bac729ed4; xq_a_token.sig=x0gT9jm6qnwd-ddLu66T3A8KiVA; xq_r_token=98f278457fc4e1e5eb0846e36a7296e642b8138a; xq_r_token.sig=2Uxv_DgYTcCjz7qx4j570JpNHIs; _ga=GA1.2.516718356.1534295265; _gid=GA1.2.1050085592.1534295265; u=301534295266356; device_id=f5c21e143ce8060c74a2de7cbcddf0b8; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1534295265,1534295722; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1534295722',
　　
　　'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
　　
　　}
　　
　　while True:
　　
　　response = requests.get(url,headers=headers)
　　
　　res_dict = json.loads(response.text)
　　
　　next_id = res_dict['next_max_id']
　　
　　next_url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id='+str(next_id)+'&count=10&category=111'
　　
　　url = next_url
　　
　　list_list = res_dict['list']
　　
　　for list_item in list_list:
　　
　　data_str = list_item['data']
　　
　　data_str = json.loads(data_str)
　　
　　s_id = data_str['id']
　　
　　s_title = data_str['title']
　　
　　s_description = data_str['description']
　　
　　s_target = data_str['target']
　　
　　#写入mysql
　　
　　db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='123456',port='3306',database='xueqiu',charset='utf-8')
　　
　　cursor = db.cursor(www.leyouzaixian2.com)
　　
　　sql = "insert into iceball values (null ,'{}','{}','{}','{}')".format(s_id,s_title,s_description,s_target)
　　
　　cursor.execute(sql)
　　
　　db.commit(www.yigouyule2.cn)
　　
　　cursor.close()
　　
　　db.close(www.hjylp178.com)
　　
　　# 写入文件版本
　　
　　# temp = str(s_id) + ' ' + str(s_title) + ' ' + str(s_description) + ' ' + s_target
　　
　　# print(temp)
　　
　　# with open('xinwen.html','a',encoding='utf-8') as f:
　　
　　#     f.write(temp + '\n')
　　
　　---------------------
　　
　　这个例子和第一个例子相比，唯一不同就是ngx.say输出内容长了不少，我们发现浏览器先收到所有的hello，接着又收到了"the world" 。然而如果我们把4000改为小一点的值如2000(不同配置这个相对大小或有不同)，那么仍然会出现先停顿3s，然后所有"hello"连同最后"the world"一起输出的情况。
　　
　　通过以上三个例子，我们可以得出下面的结论：
　　
　　ngx.say和ngx.print的同步和异步
　　
　　nginx有个输出缓冲(system send buffer)，如16k。ngx.say和ngx.print默认是向这个输出缓冲写入数据，如果没有显示的调用ngx.flush，那么在content阶段结束后输出缓冲会写入客户端；
　　
　　如果没有ngx.flush也没有到结束阶段，但如果输出缓冲区满了，那么也会输出到客户端；
　　
　　因此ngx.say和ngx.print的默认向客户端的输出都是异步的，非实时性的，改变这一行为的是ngx.flush，可以做到同步和实时输出。这在流式输出，比如下载大文件时非常有用。
　　
　　ngx.flush的同步和异步
　　
　　lua-nginx也提到了ngx.flush的同步和异步。某一个ngx.say或者ngx.print调用后，这部分输出内容会写到输出缓冲区，同步的方式ngx.flush(true)会等到内容全部写到缓冲区再输出到客户端，而异步的方式ngx.flush()会将内容一边写到缓冲区，而缓冲区则一边将这些内容输出到客户端。
　　
　　openresty和nginx流式输出的比较
　　
　　流式输出，或者大文件的下载，nginx的upstream模块已经做得非常好，可以通过proxy_buffering|proxy_buffer_size|proxy_buffers 等指令精细调控，而且这些指令的默认值已经做了妥善处理。我们来看看这些指令以及默认值：
　　
　　proxy_buffering on;
　　
　　proxy_buffer_size 4k|8k;
　　
　　proxy_buffers 8 4k|8k;
　　
　　proxy_busy_buffers_size 8k|16k;
　　
　　proxy_temp_path proxy_temp;
　　
　　proxy_buffering on表示内存做整体缓冲，内存不够时多余的存在由proxy_temp_path指定的临时文件中，off表示不做任何输出缓冲，从上游响应中接收一点就向客户端输出一点
　　
　　proxy_buffer_size和proxy_buffers都是指定内存缓冲区的大小，默认为一页的大小，proxy_buffers还可以指定这样的缓冲区的个数
　　
　　proxy_busy_buffers_size 这个"busy"看得出，这个指令一定是用在比较繁忙的时候了。在比较繁忙的时候(高并发或者大文件下载)时，就没有必要等到上游响应全部来了再发给客户端，可以来了一部分(proxy_busy_buffers_size)就发过去。于此同时，缓冲区的另外部分可以继续读。如果内存缓冲区不够用了，还可以开启文件缓冲区
　　
　　proxy_temp_path 使用文件作为接受上游请求的缓冲区buffer，当内存不够用时启用
　　
　　openresty的怎么做到过大响应的输出呢？ 《OpenResty 最佳实践》 提到了两种情况：
　　
　　输出内容本身体积很大，例如超过 2G 的文件下载
　　
　　输出内容本身是由各种碎片拼凑的，碎片数量庞大
　　
　　前面一种情况非常常见，后面一种情况比如上游已经开启Chunked的传输方式，而且每片chunk非常小。笔者就遇到了一个上游服务器通过Chunked分片传输日志，而为了节省上游服务器的内存将每片设置为一行日志，一般也就几百字节，这就太“碎片”了，一般日志总在几十到几百M，这么算下来chunk数量多大10w+。笔者用了resty.http来实现文件的下载，文件总大小48M左右。
　　
　　local http = require "resty.http"
　　
　　local httpc = http.new()
　　
　　httpc:set_timeout(6000)
　　
　　httpc:connect(host, port)
　　
　　local client_body_reader, err = httpc:get_client_body_reader()
　　
　　local res, err = httpc:request({
　　
　　version = 1.1,
　　
　　method = ngx.var.request_method,
　　
　　path = ngx.var.app_uri,
　　
　　headers = headers,
　　
　　query = ngx.var.args,
　　
　　body = client_www.dfgjpt.com body_reader
　　
　　})
　　
　　if not res www.hjshidpt.com then
　　
　　ngx.say("Failed www.huarenyl.cn to request ".www.furong157.com. ngx.var.app_name .." server: ", err)
　　
　　return
　　
　　end
　　
　　-- Response status
　　
　　ngx.status = res.status
　　
　　-- Response headers
　　
　　for k, v in pairs(res.headers) do
　　
　　if k ~= "Transfer-www.michenggw.com/ Encoding" then  --必须删除上游Transfer-Encoding响应头
　　
　　ngx.header[k] = v
　　
　　end
　　
　　end

转载于:https://www.cnblogs.com/qwangxiao/p/9953194.html