Python-flask中数据库连接池DBUtils

栏目: Python · 发布时间: 6年前

内容简介:Python-flask中数据库连接池DBUtils

一、DBUtils

DBUtils是 Python 的一个用于实现数据库连接池的模块。

连接池的三种模式:

第一种模式:

它的缺点:每一次请求反复创建数据库的链接,链接的次数太多


from flask import Flask
from db import POOL
import pymysql
app = Flask(__name__)
app.secret_key ='sdfsdfsdf'



@app.route('/index')
def index():
    # 第一步:缺点:每次请求反复创建数据库连接,连接数太多
    # conn = pymysql.connect()
    # cursor = conn.cursor()
    # cursor.execute('select * from tb where id > %s',[5,])
    # result = cursor.fetchall()
    # cursor.close()
    # conn.close()
    # print(result)
    return '执行成功'



if __name__ == '__main__':
    # app.__call__
    app.run()

模式一

第二种模式:

它的缺点:不能支持并发


from flask import Flask
from db import POOL
import pymysql
app = Flask(__name__)
app.secret_key ='sdfsdfsdf'



@app.route('/index')
def index():
  # 第二步:缺点,不能支持并发
    # pymysql.threadsafety
    # with LOCK:
    #     cursor = CONN.cursor()
    #     cursor.execute('select * from tb where id > %s', [5, ])
    #     result = cursor.fetchall()
    #     cursor.close()

       return '执行成功'



if __name__ == '__main__':
    # app.__call__
    app.run()

模式二

第三种模式:

它是基于DBUtils实现数据库连接池

-为每个线程创建一个链接,该线程关闭时,不是真正的关闭,本线程再次调用时,还是使用的最开始的创建的链接,知道线程终止,数据库链接才关闭

-创建一个连接池(10个链接),为所有线程提供链接,使用时来进行获取,使用完毕时,再次放回到连接池。


from flask import Flask
from db import POOL
import pymysql
app = Flask(__name__)
app.secret_key ='sdfsdfsdf'



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

 # 第三步:基于DBUtils实现数据连接池
    #         - 为没个线程创建一个连接,该线程关闭时,不是真正关闭;本线程再次调用时,还是使用的最开始创建的连接。直到线程终止,数据库连接才关闭。
    #         - 创建一个连接池(10个连接),为所有线程提供连接,使用时来进行获取,使用完毕后,再次放回到连接池。
    #         PS:
    conn = POOL.connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return '执行成功'



if __name__ == '__main__':
    # app.__call__
    app.run()

模式三

DBUtils的应用:

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数
    mincached=2,  # 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建
    maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制
    maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 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'
)

本地线程:


import threading
import time
# 本地线程对象
local_values = threading.local()

def func(num):

    """
    # 第一个线程进来,本地线程对象会为他创建一个
    # 第二个线程进来,本地线程对象会为他创建一个
    {
        线程1的唯一标识:{name:1},
        线程2的唯一标识:{name:2},
    }
    :param num: 
    :return: 
    """
    local_values.name = num # 4
    # 线程停下来了
    time.sleep(2)
    # 第二个线程: local_values.name,去local_values中根据自己的唯一标识作为key,获取value中name对应的值
    print(local_values.name, threading.current_thread().name)


for i in range(5):
    th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i)
    th.start()

本地线程

模式一:


"""
为每个线程创建一个连接,thread.local实现。


"""

from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql

POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 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,
    # 如果为False时, conn.close() 实际上被忽略,供下次使用,再线程关闭时,才会自动关闭链接。如果为True时, conn.close()则关闭链接,那么再次调用pool.connection时就会报错,因为已经真的关闭了连接(pool.steady_connection()可以获取一个新的链接)
    threadlocal=None,  # 本线程独享值得对象,用于保存链接对象,如果链接对象被重置
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)


def func():
    # conn = SteadyDBConnection()
    conn = POOL.connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close() # 不是真的关闭,而是假的关闭。 conn = pymysql.connect()   conn.close()

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

import threading

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func)
    t.start()

模式一

模式二:


import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数
    mincached=2,  # 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建


    maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制
    maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 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():
    # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常
    # 否则
    # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
    # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。

    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '链接被拿走了', 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, '链接被拿走了', 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()

模式二

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

算法竞赛入门经典(第2版)

算法竞赛入门经典(第2版)

刘汝佳 / 清华大学出版社 / 2014-6-1 / CNY 49.80

《算法竞赛入门经典(第2版)》是一本算法竞赛的入门与提高教材,把C/C++语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12 章,包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C++与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容,覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点,并含有大量......一起来看看 《算法竞赛入门经典(第2版)》 这本书的介绍吧!

XML 在线格式化
XML 在线格式化

在线 XML 格式化压缩工具

UNIX 时间戳转换
UNIX 时间戳转换

UNIX 时间戳转换