面试题：Python复杂代码的审查与潜在错误分析

潜在问题

资源竞争：
- 虽然使用了连接池来管理数据库连接，但如果多个线程同时调用get_connection和return_connection方法，queue.Queue本身是线程安全的，所以这里不会出现资源竞争问题。但如果task函数中的数据库操作耗时较长，会导致连接长时间被占用，其他线程等待连接的时间过长。
数据库连接异常：
- 在task函数中，没有对数据库操作可能出现的异常进行处理。例如，SELECT * FROM some_table语句执行时，如果some_table不存在，会抛出sqlite3.OperationalError异常，而当前代码没有捕获这个异常，这可能导致线程异常终止，并且数据库连接没有被正确返回连接池，造成连接泄漏。
内存泄漏：
- 如果线程在执行task函数过程中因为未处理的异常而终止，数据库连接可能无法正确返回到连接池，导致内存泄漏。例如，在cursor.execute('SELECT * FROM some_table')执行失败后，conn连接没有被正确地return_connection，后续可能无法再使用该连接，也无法释放相关资源。

优化方案

异常处理：
- 在task函数中添加异常处理，确保无论数据库操作是否成功，连接都能正确返回到连接池。

import threading
import queue
import sqlite3


class DatabaseConnectionPool:
    def __init__(self, max_connections):
        self.max_connections = max_connections
        self.pool = queue.Queue(maxsize = max_connections)
        for _ in range(max_connections):
            self.pool.put(sqlite3.connect('example.db'))

    def get_connection(self):
        return self.pool.get()

    def return_connection(self, conn):
        self.pool.put(conn)


pool = DatabaseConnectionPool(5)


def task():
    conn = pool.get_connection()
    try:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('SELECT * FROM some_table')
        result = cursor.fetchall()
    except sqlite3.OperationalError as e:
        print(f"数据库操作异常: {e}")
    finally:
        pool.return_connection(conn)


threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target = task)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

连接池管理优化：
- 可以考虑添加连接池的健康检查机制，例如定期检查连接池中连接的有效性。如果连接长时间未使用或者已经断开，可以重新创建连接，确保连接池中的连接始终可用。
- 还可以考虑使用更成熟的数据库连接池库，如DBUtils，它提供了更丰富的功能和更好的性能优化，例如连接池的自动回收、连接池大小动态调整等功能。

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import threading


def task():
    conn = pool.connection()
    try:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('SELECT * FROM some_table')
        result = cursor.fetchall()
    except sqlite3.OperationalError as e:
        print(f"数据库操作异常: {e}")
    finally:
        conn.close()


# 创建连接池
pool = PooledDB(sqlite3, 5, database='example.db')
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target = task)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

星途面试题库

面试题：Python复杂代码的审查与潜在错误分析

知识考点

面试题答案

潜在问题

优化方案