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python数据库连接池工具类_Python数据库连接池DBUtils

發布時間：2024/9/3 python 33 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 python数据库连接池工具类_Python数据库连接池DBUtils 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

DBUtils簡介

DBUtils是Python的一個用于實現數據庫連接池的模塊。

此連接池有兩種連接模式：

模式一：為每個線程創建一個連接，線程即使調用了close方法，也不會關閉，只是把連接重新放到連接池，供自己線程再次使用。當線程終止時，連接自動關閉。

POOL =PersistentDB(

creator=pymysql, #使用鏈接數據庫的模塊

maxusage=None, #一個鏈接最多被重復使用的次數，None表示無限制

setsession=[], #開始會話前執行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]

ping=0,#ping MySQL服務端，檢查是否服務可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always

closeable=False,#如果為False時， conn.close() 實際上被忽略，供下次使用，再線程關閉時，才會自動關閉鏈接。如果為True時， conn.close()則關閉鏈接，那么再次調用pool.connection時就會報錯，因為已經真的關閉了連接(pool.steady_connection()可以獲取一個新的鏈接)

threadlocal=None, #本線程獨享值得對象，用于保存鏈接對象，如果鏈接對象被重置

host='127.0.0.1',

port=3306,

user='root',

password='123',

database='pooldb',

charset='utf8')deffunc():

conn= POOL.connection(shareable=False)

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('select * from tb1')

result=cursor.fetchall()

cursor.close()

conn.close()

func()

View Code

模式二：創建一批連接到連接池，供所有線程共享使用。

PS：由于pymysql、MySQLdb等threadsafety值為1，所以該模式連接池中的線程會被所有線程共享。

importtimeimportpymysqlimportthreadingfrom DBUtils.PooledDB importPooledDB, SharedDBConnection

POOL=PooledDB(

creator=pymysql, #使用鏈接數據庫的模塊

maxconnections=6, #連接池允許的最大連接數，0和None表示不限制連接數

mincached=2, #初始化時，鏈接池中至少創建的空閑的鏈接，0表示不創建

maxcached=5, #鏈接池中最多閑置的鏈接，0和None不限制

maxshared=3, #鏈接池中最多共享的鏈接數量，0和None表示全部共享。PS: 無用，因為pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都為1，所有值無論設置為多少，_maxcached永遠為0，所以永遠是所有鏈接都共享。

blocking=True, #連接池中如果沒有可用連接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后報錯

maxusage=None, #一個鏈接最多被重復使用的次數，None表示無限制

setsession=[], #開始會話前執行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]

ping=0,#ping MySQL服務端，檢查是否服務可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always

host='127.0.0.1',

port=3306,

user='root',

password='123',

database='pooldb',

charset='utf8')deffunc():#檢測當前正在運行連接數的是否小于最大鏈接數，如果不小于則：等待或報raise TooManyConnections異常

#否則

#則優先去初始化時創建的鏈接中獲取鏈接 SteadyDBConnection。

#然后將SteadyDBConnection對象封裝到PooledDedicatedDBConnection中并返回。

#如果最開始創建的鏈接沒有鏈接，則去創建一個SteadyDBConnection對象，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中并返回。

#一旦關閉鏈接后，連接就返回到連接池讓后續線程繼續使用。

conn =POOL.connection()#print(th, '鏈接被拿走了', conn1._con)

#print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('select * from tb1')

result=cursor.fetchall()

conn.close()

func()

View Code

在flask中使用DBUtils

flask中是沒有ORM的，如果在flask里面連接數據庫有兩種方式

一：pymysql

二：SQLAlchemy

是python 操作數據庫的一個庫。能夠進行 orm 映射官方文檔 sqlchemy

SQLAlchemy“采用簡單的Python語言，為高效和高性能的數據庫訪問設計，實現了完整的企業級持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL數據庫的量級和性能重要于對象集合；而對象集合的抽象又重要于表和行。

鏈接池原理

-BDUtils數據庫鏈接池-模式一：基于threaing.local實現為每一個線程創建一個連接，關閉是

偽關閉，當前線程可以重復-模式二：連接池原理- 可以設置連接池中最大連接數 9

- 默認啟動時，連接池中創建連接 5

-如果有三個線程來數據庫中獲取連接：-如果三個同時來的，一人給一個鏈接-如果一個一個來，有時間間隔，用一個鏈接就可以為三個線程提供服務-說不準

有可能:1個鏈接就可以為三個線程提供服務

有可能:2個鏈接就可以為三個線程提供服務

有可能:3個鏈接就可以為三個線程提供服務

PS、：maxshared在使用pymysql中均無用。鏈接數據庫的模塊：只有threadsafety>1的時候才有用

那么我們用pymysql來做。

為什么要使用數據庫連接池呢？不用連接池有什么不好的地方呢？

方式一、每次操作都要鏈接數據庫，鏈接次數過多

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-

importpymysqlfrom flask importFlask

app= Flask(__name__)#方式一：這種方式每次請求，反復創建數據庫鏈接，多次鏈接數據庫會非常耗時#解決辦法：放在全局，單例模式

@app.route('/index')defindex():#鏈接數據庫

conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8')

cursor=conn.cursor()

cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])

result= cursor.fetchall() #獲取數據

cursor.close()

conn.close()#關閉鏈接

print(result)return "執行成功"

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

方式二、不支持并發

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-

importpymysqlfrom flask importFlaskfrom threading importRLock

app= Flask(__name__)

CONN= pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8')#方式二：放在全局，如果是單線程，這樣就可以，但是如果是多線程，就得加把鎖。這樣就成串行的了#不支持并發，也不好。所有我們選擇用數據庫連接池

@app.route('/index')defindex():

with RLock:

cursor=CONN.cursor()

cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])

result= cursor.fetchall() #獲取數據

cursor.close()print(result)return "執行成功"

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

方式三：由于上面兩種方案都不完美，所以得把方式一和方式二聯合一下(既讓減少鏈接次數，也能支持并發)所有了方式三，需要

導入一個DButils模塊

基于DButils實現的數據庫連接池有兩種模式：

模式一：為每一個線程創建一個鏈接(是基于本地線程來實現的。thread.local)，每個線程獨立使用自己的數據庫鏈接，該線程關閉不是真正的關閉，本線程再次調用時，還是使用的最開始創建的鏈接，直到線程終止，數據庫鏈接才關閉

注：?模式一：如果線程比較多還是會創建很多連接，模式二更常用

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-

from flask importFlask

app= Flask(__name__)from DBUtils.PersistentDB importPersistentDBimportpymysql

POOL=PersistentDB(

creator=pymysql, #使用鏈接數據庫的模塊

maxusage=None, #一個鏈接最多被重復使用的次數，None表示無限制

setsession=[], #開始會話前執行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]

ping=0,#ping MySQL服務端，檢查是否服務可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always

threadlocal=None, #本線程獨享值得對象，用于保存鏈接對象，如果鏈接對象被重置

host='127.0.0.1',

port=3306,

user='root',

password='123',

database='pooldb',

charset='utf8')

@app.route('/func')deffunc():

conn=POOL.connection()

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('select * from tb1')

result=cursor.fetchall()

cursor.close()

conn.close()#不是真的關閉，而是假的關閉。 conn = pymysql.connect() conn.close()

conn=POOL.connection()

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('select * from tb1')

result=cursor.fetchall()

cursor.close()

conn.close()if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

模式二：創建一個鏈接池，為所有線程提供連接，使用時來進行獲取，使用完畢后在放回到連接池。

PS：假設最大鏈接數有10個，其實也就是一個列表，當你pop一個，人家會在append一個，鏈接池的所有的鏈接都是按照排隊的這樣的方式來鏈接的。

鏈接池里所有的鏈接都能重復使用，共享的，?即實現了并發，又防止了鏈接次數太多

importtimeimportpymysqlimportthreadingfrom DBUtils.PooledDB importPooledDB, SharedDBConnection

POOL=PooledDB(

creator=pymysql, #使用鏈接數據庫的模塊

maxconnections=6, #連接池允許的最大連接數，0和None表示不限制連接數

mincached=2, #初始化時，鏈接池中至少創建的空閑的鏈接，0表示不創建

maxcached=5, #鏈接池中最多閑置的鏈接，0和None不限制

blocking=True, #連接池中如果沒有可用連接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后報錯

maxusage=None, #一個鏈接最多被重復使用的次數，None表示無限制

setsession=[], #開始會話前執行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]

ping=0,#ping MySQL服務端，檢查是否服務可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always

host='127.0.0.1',

port=3306,

user='root',

password='123',

database='pooldb',

charset='utf8')deffunc():#檢測當前正在運行連接數的是否小于最大鏈接數，如果不小于則：等待或報raise TooManyConnections異常

#否則

#則優先去初始化時創建的鏈接中獲取鏈接 SteadyDBConnection。

#然后將SteadyDBConnection對象封裝到PooledDedicatedDBConnection中并返回。

#如果最開始創建的鏈接沒有鏈接，則去創建一個SteadyDBConnection對象，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中并返回。

#一旦關閉鏈接后，連接就返回到連接池讓后續線程繼續使用。

#PooledDedicatedDBConnection

conn =POOL.connection()#print(th, '鏈接被拿走了', conn1._con)

#print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('select * from tb1')

result=cursor.fetchall()

conn.close()

conn=POOL.connection()#print(th, '鏈接被拿走了', conn1._con)

#print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('select * from tb1')

result=cursor.fetchall()

conn.close()

func()

使用時我們可以將數據庫連接池寫到配置文件中

from datetime importtimedeltafrom redis importRedisimportpymysqlfrom DBUtils.PooledDB importPooledDB, SharedDBConnectionclassConfig(object):

DEBUG=True

SECRET_KEY= "umsuldfsdflskjdf"PERMANENT_SESSION_LIFETIME= timedelta(minutes=20)

SESSION_REFRESH_EACH_REQUEST=True

SESSION_TYPE= "redis"PYMYSQL_POOL=PooledDB(

creator=pymysql, #使用鏈接數據庫的模塊

maxconnections=6, #連接池允許的最大連接數，0和None表示不限制連接數

mincached=2, #初始化時，鏈接池中至少創建的空閑的鏈接，0表示不創建

maxcached=5, #鏈接池中最多閑置的鏈接，0和None不限制

maxshared=3,#鏈接池中最多共享的鏈接數量，0和None表示全部共享。PS: 無用，因為pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都為1，所有值無論設置為多少，_maxcached永遠為0，所以永遠是所有鏈接都共享。

blocking=True, #連接池中如果沒有可用連接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后報錯

maxusage=None, #一個鏈接最多被重復使用的次數，None表示無限制

setsession=[], #開始會話前執行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]

ping=0,#ping MySQL服務端，檢查是否服務可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always

host='127.0.0.1',

port=3306,

user='root',

password='123456',

database='s8day127db',

charset='utf8')

然后寫一個類來幫我們完成pymql的操作

importpymysqlfrom settings importConfigclassSQLHelper(object):

@staticmethoddefopen(cursor):

POOL=Config.PYMYSQL_POOL

conn=POOL.connection()

cursor= conn.cursor(cursor=cursor)returnconn,cursor

@staticmethoddefclose(conn,cursor):

conn.commit()

cursor.close()

conn.close()

@classmethoddef fetch_one(cls,sql,args,cursor =pymysql.cursors.DictCursor):

conn,cursor=cls.open(cursor)

cursor.execute(sql, args)

obj=cursor.fetchone()

cls.close(conn,cursor)returnobj

@classmethoddef fetch_all(cls,sql, args,cursor =pymysql.cursors.DictCursor):

conn, cursor=cls.open(cursor)

cursor.execute(sql, args)

obj=cursor.fetchall()

cls.close(conn, cursor)return obj

然后在視圖函數中就可以使用這個類來進行數據庫操作了

obj = SQLHelper.fetch_one('select id from users where name=%s',[field.data,])

小知識

1、子類繼承父類的三種方式

class Dog(Animal): #子類派生類

def __init__(self,name,breed, life_value,aggr):#Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#讓子類執行父類的方法就是父類名.方法名(參數)，連self都得傳

super().__init__(name,life_value,aggr) #super關鍵字，都不用傳self了，在新式類里的

#super(Dog,self).__init__(name,life_value,aggr) #上面super是簡寫

self.breed =breeddef bite(self,person): #狗的派生方法

person.life_value -=self.aggrdef eat(self): #父類方法的重寫

super().eat()print('dog is eating')

2、對象通過索引設置值的三種方式

方式一：重寫__setitem__方法

classFoo(object):def __setitem__(self, key, value):print(key,value)

obj=Foo()

obj["xxx"] = 123 #給對象賦值就會去執行__setitem__方法

方式二：繼承dict

classFoo(dict):passobj=Foo()

obj["xxx"] = 123

print(obj)

方式三：繼承dict,重寫__init__方法的時候，記得要繼承父類的__init__方法

classFoo(dict):def __init__(self,val):#dict.__init__(self, val)#繼承父類方式一

#super().__init__(val) #繼承父類方式二

super(Foo,self).__init__(val)#繼承父類方式三

obj = Foo({"xxx":123})print(obj)

總結：如果遇到obj["xxx"] = xx? ,

- 重寫了__setitem__方法

- 繼承dict

3、測試__name__方法

示例：

app1中：importapp2print('app1', __name__)

app2中：print('app2', __name__)

現在app1是主程序，運行結果截圖

總結：如果是在自己的模塊中運行，__name__就是__main__，如果是從別的文件中導入進來的，就不是__name__了

flask配置文件的幾種使用方式

==========方式一：============app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning' #這種方式要把所有的配置都放在一個文件夾里面，看起來會比較亂，所以選擇下面的方式

==========方式二：==============app.config.from_pyfile('settings.py') #找到配置文件路徑，創建一個模塊，打開文件，并獲取所有的內容，再將配置文件中的所有值，都封裝到上一步創建的配置文件模板中

print(app.config.get("CCC"))=========方式三：對象的方式============

importos

os.environ['FLAKS-SETTINGS'] = 'settings.py'app.config.from_envvar('FLAKS-SETTINGS')===============方式四(推薦)：字符串的方式，方便操作，不用去改配置，直接改變字符串就行了 ==============app.config.from_object('settings.DevConfig')----------settings.DevConfig----------

from app importappclassBaseConfig(object):

NNN= 123 #注意是大寫

SESSION_COOKIE_NAME = "session_sss"

classTestConfig(BaseConfig):

DB= "127.0.0.1"

classDevConfig(BaseConfig):

DB= "52.5.7.5"

classProConfig(BaseConfig):

DB= "55.4.22.4"

要想在視圖函數中獲取配置文件的值，都是通過app.config來拿。但是如果視圖函數和Flask創建的對象app不在一個模塊。就得

導入來拿。可以不用導入，。直接導入一個current_app，這個就是當前的app對象，用current_app.config就能查看到了當前app的所有的配置文件

from flask importFlask,current_app

@app.route('/index',methods=["GET","POST"])defindex():print(current_app.config) #當前的app的所有配置

session["xx"] = "fdvbn"

return "index"

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据库连接池工具类_Python数据库连接池DBUtils的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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