Python數據庫鏈接池DBUtils

時間  2019-12-07
標籤 python 數據庫 鏈接 dbutils 欄目 Python 简体版
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DBUtils簡介

DBUtils是Python的一個用於實現數據庫鏈接池的模塊。python

此鏈接池有兩種鏈接模式：mysql

  • 模式一：爲每一個線程建立一個鏈接，線程即便調用了close方法，也不會關閉，只是把鏈接從新放到鏈接池，供本身線程再次使用。當線程終止時，鏈接自動關閉。

複製代碼

POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用連接數據庫的模塊
    maxusage=None,  # 一個連接最多被重複使用的次數，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,
    # 若是爲False時， conn.close() 實際上被忽略，供下次使用，再線程關閉時，纔會自動關閉連接。若是爲True時， conn.close()則關閉連接，那麼再次調用pool.connection時就會報錯，由於已經真的關閉了鏈接（pool.steady_connection()能夠獲取一個新的連接）
    threadlocal=None,  # 本線程獨享值得對象，用於保存連接對象，若是連接對象被重置
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)

def func():
    conn = POOL.connection(shareable=False)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()

func()

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  • 模式二：建立一批鏈接到鏈接池，供全部線程共享使用。

PS：因爲pymysql、MySQLdb等threadsafety值爲1，因此該模式鏈接池中的線程會被全部線程共享。redis

複製代碼

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用連接數據庫的模塊
    maxconnections=6,  # 鏈接池容許的最大鏈接數，0和None表示不限制鏈接數
    mincached=2,  # 初始化時，連接池中至少建立的空閒的連接，0表示不建立
    maxcached=5,  # 連接池中最多閒置的連接，0和None不限制
    maxshared=3,  # 連接池中最多共享的連接數量，0和None表示所有共享。PS: 無用，由於pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都爲1，全部值不管設置爲多少，_maxcached永遠爲0，因此永遠是全部連接都共享。
    blocking=True,  # 鏈接池中若是沒有可用鏈接後，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待而後報錯
    maxusage=None,  # 一個連接最多被重複使用的次數，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'
)


def func():
    # 檢測當前正在運行鏈接數的是否小於最大連接數，若是不小於則：等待或報raise TooManyConnections異常
    # 不然
    # 則優先去初始化時建立的連接中獲取連接 SteadyDBConnection。
    # 而後將SteadyDBConnection對象封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 若是最開始建立的連接沒有連接，則去建立一個SteadyDBConnection對象，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 一旦關閉連接後，鏈接就返回到鏈接池讓後續線程繼續使用。
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '連接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子裏目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()


func()

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在flask中使用DBUtils

flask中是沒有ORM的，若是在flask裏面鏈接數據庫有兩種方式sql

一：pymysql
二：SQLAlchemy
        是python 操做數據庫的一個庫。可以進行 orm 映射官方文檔 sqlchemy
        SQLAlchemy「採用簡單的Python語言，爲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於對象集合；而對象集合的抽象又重要於表和行。

 連接池原理數據庫

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- BDUtils數據庫連接池  
                - 模式一：基於threaing.local實現爲每個線程建立一個鏈接，關閉是
                  僞關閉，當前線程能夠重複
                - 模式二：鏈接池原理
                        - 能夠設置鏈接池中最大鏈接數    9
                        - 默認啓動時，鏈接池中建立鏈接  5
                        
                        - 若是有三個線程來數據庫中獲取鏈接：
                            - 若是三個同時來的，一人給一個連接
                            - 若是一個一個來，有時間間隔，用一個連接就能夠爲三個線程提供服務
                                - 說不許
                                    有可能:1個連接就能夠爲三個線程提供服務
                                    有可能:2個連接就能夠爲三個線程提供服務
                                    有可能:3個連接就能夠爲三個線程提供服務
                         PS、：maxshared在使用pymysql中均無用。連接數據庫的模塊：只有threadsafety>1的時候纔有用

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那麼咱們用pymysql來作。flask

爲何要使用數據庫鏈接池呢？不用鏈接池有什麼很差的地方呢？session

方式1、每次操做都要連接數據庫，連接次數過多多線程

複製代碼

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
from  flask import Flask

app = Flask(__name__)

# 方式一：這種方式每次請求，反覆建立數據庫連接，屢次連接數據庫會很是耗時
#        解決辦法：放在全局，單例模式
@app.route('/index')
def index():
    # 連接數據庫
    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()  # 關閉連接
    print(result)
    return  "執行成功"

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

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方式2、不支持併發併發

複製代碼

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
from  flask import Flask
from threading import RLock

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，若是是單線程，這樣就能夠，可是若是是多線程，就得加把鎖。這樣就成串行的了
#        不支持併發，也很差。全部咱們選擇用數據庫鏈接池
@app.route('/index')
def index():
    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)

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方式三：因爲上面兩種方案都不完美，因此得把方式一和方式二聯合一下（既讓減小連接次數，也能支持併發）全部了方式三，須要app

導入一個DButils模塊

基於DButils實現的數據庫鏈接池有兩種模式：

模式一：爲每個線程建立一個連接（是基於本地線程來實現的。thread.local），每一個線程獨立使用本身的數據庫連接，該線程關閉不是真正的關閉，本線程再次調用時，仍是使用的最開始建立的連接，直到線程終止，數據庫連接才關閉

注： 模式一：若是線程比較多仍是會建立不少鏈接，模式二更經常使用 

複製代碼

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql
POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用連接數據庫的模塊
    maxusage=None,  # 一個連接最多被重複使用的次數，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,
    # 若是爲False時， conn.close() 實際上被忽略，供下次使用，再線程關閉時，纔會自動關閉連接。若是爲True時， conn.close()則關閉連接，那麼再次調用pool.connection時就會報錯，由於已經真的關閉了鏈接（pool.steady_connection()能夠獲取一個新的連接）
    threadlocal=None,  # 本線程獨享值得對象，用於保存連接對象，若是連接對象被重置
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)

@app.route('/func')
def func():
　　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)

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模式二：建立一個連接池，爲全部線程提供鏈接，使用時來進行獲取，使用完畢後在放回到鏈接池。

　　　　PS：假設最大連接數有10個，其實也就是一個列表，當你pop一個，人家會在append一個，連接池的全部的連接都是按照排隊的這樣的方式來連接的。

　　　　　連接池裏全部的連接都能重複使用，共享的， 即實現了併發，又防止了連接次數太多

複製代碼

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用連接數據庫的模塊
    maxconnections=6,  # 鏈接池容許的最大鏈接數，0和None表示不限制鏈接數
    mincached=2,  # 初始化時，連接池中至少建立的空閒的連接，0表示不建立


    maxcached=5,  # 連接池中最多閒置的連接，0和None不限制
    maxshared=3,  # 連接池中最多共享的連接數量，0和None表示所有共享。PS: 無用，由於pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都爲1，全部值不管設置爲多少，_maxcached永遠爲0，因此永遠是全部連接都共享。
    blocking=True,  # 鏈接池中若是沒有可用鏈接後，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待而後報錯
    maxusage=None,  # 一個連接最多被重複使用的次數，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'
)


def func():
    # 檢測當前正在運行鏈接數的是否小於最大連接數，若是不小於則：等待或報raise TooManyConnections異常
    # 不然
    # 則優先去初始化時建立的連接中獲取連接 SteadyDBConnection。
    # 而後將SteadyDBConnection對象封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 若是最開始建立的連接沒有連接，則去建立一個SteadyDBConnection對象，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 一旦關閉連接後，鏈接就返回到鏈接池讓後續線程繼續使用。

    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '連接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子裏目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()





    conn = POOL.connection()

    # print(th, '連接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子裏目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()


func()

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使用時咱們能夠將數據庫鏈接池寫到配置文件中

複製代碼

from datetime import timedelta
from redis import Redis
import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection

class Config(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,  # 使用連接數據庫的模塊
        maxconnections=6,  # 鏈接池容許的最大鏈接數，0和None表示不限制鏈接數
        mincached=2,  # 初始化時，連接池中至少建立的空閒的連接，0表示不建立
        maxcached=5,  # 連接池中最多閒置的連接，0和None不限制
        maxshared=3,
        # 連接池中最多共享的連接數量，0和None表示所有共享。PS: 無用，由於pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都爲1，全部值不管設置爲多少，_maxcached永遠爲0，因此永遠是全部連接都共享。
        blocking=True,  # 鏈接池中若是沒有可用鏈接後，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待而後報錯
        maxusage=None,  # 一個連接最多被重複使用的次數，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'
    )

複製代碼

而後寫一個類來幫咱們完成pymql的操做

複製代碼

import pymysql
from settings import Config
class SQLHelper(object):

    @staticmethod
    def open(cursor):
        POOL = Config.PYMYSQL_POOL
        conn = POOL.connection()
        cursor = conn.cursor(cursor=cursor)
        return conn,cursor

    @staticmethod
    def close(conn,cursor):
        conn.commit()
        cursor.close()
        conn.close()

    @classmethod
    def 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)
        return obj

    @classmethod
    def 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

複製代碼

而後在視圖函數中就可使用這個類來進行數據庫操做了

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

小知識

一、子類繼承父類的三種方式

複製代碼

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，在新式類裏的
        # super(Dog,self).__init__(name,life_value,aggr)  #上面super是簡寫
        self.breed = breed
    def bite(self,person):   #狗的派生方法
        person.life_value -= self.aggr
    def eat(self):  #父類方法的重寫
        super().eat()
        print('dog is eating')

複製代碼

二、對象經過索引設置值的三種方式

方式一：重寫__setitem__方法

class Foo(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

class Foo(dict):
    pass

obj = 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

複製代碼

class Foo(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)

複製代碼

總結：若是遇到obj["xxx"] = xx  ,　

- 重寫了__setitem__方法
- 繼承dict

三、測試__name__方法

示例：

複製代碼

app1中：
    import app2
    print('app1', __name__)


app2中：
    print('app2', __name__)

複製代碼

如今app1是主程序，運行結果截圖

總結：若是是在本身的模塊中運行，__name__就是__main__，若是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

複製代碼

==========方式一：============
 app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning'  #這種方式要把全部的配置都放在一個文件夾裏面，看起來會比較亂，因此選擇下面的方式
==========方式二：==============
app.config.from_pyfile('settings.py')  #找到配置文件路徑，建立一個模塊，打開文件，並獲取全部的內容，再將配置文件中的全部值，都封裝到上一步建立的配置文件模板中

print(app.config.get("CCC"))
=========方式三：對象的方式============
 import os 
 os.environ['FLAKS-SETTINGS'] = 'settings.py'
 app.config.from_envvar('FLAKS-SETTINGS') 

===============方式四（推薦）：字符串的方式，方便操做，不用去改配置，直接改變字符串就好了 ==============
app.config.from_object('settings.DevConfig')

----------settings.DevConfig----------
from app import app
class BaseConfig(object):
    NNN = 123  #注意是大寫
    SESSION_COOKIE_NAME = "session_sss"

class TestConfig(BaseConfig):
    DB = "127.0.0.1"

class DevConfig(BaseConfig):
    DB = "52.5.7.5"

class ProConfig(BaseConfig):
    DB = "55.4.22.4"

複製代碼

要想在視圖函數中獲取配置文件的值，都是經過app.config來拿。可是若是視圖函數和Flask建立的對象app不在一個模塊。就得

導入來拿。能夠不用導入，。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的全部的配置文件

複製代碼

from flask import Flask,current_app

@app.route('/index',methods=["GET","POST"])
def index():
    print(current_app.config)   #當前的app的全部配置
    session["xx"] = "fdvbn"
    return "index"

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