82、flask之基于DBUtils实现数据库连接池、本地线程、上下文

内容简介：82、flask之基于DBUtils实现数据库连接池、本地线程、上下文

本篇导航：

面向对象部分知识点解析

1、子类继承父类__init__的三种方式

class Dog(Animal): #子类  派生类
    def __init__(self,name,breed, life_value,aggr):
        # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名（参数），连self都得传
        super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字  ，都不用传self了，在新式类里的
        # super(Dog,self).__init__(name,life_value,aggr)  #上面super是简写
        self.breed = breed
    def bite(self,person):   #狗的派生方法
        person.life_value -= self.aggr
    def eat(self):  #父类方法的重写
        super().eat()
        print('dog is eating')

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2、对象通过索引设置值的三种方式

class Foo(object):
    def __setitem__(self, key, value):
        print(key,value)

obj = Foo()
obj["xxx"] = 123   #给对象赋值就会去执行__setitem__方法

重写__setitem__方法

class Foo(dict):
    pass

obj = Foo()
obj["xxx"] = 123
print(obj)

继承dict

class Foo(dict):
    def __init__(self,val):
        # dict.__init__(self, val)#继承父类方式一
        # super().__init__(val)  #继承父类方式二
        super(Foo,self).__init__(val)#继承父类方式三
obj = Foo({"xxx":123})
print(obj)

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总结：如果遇到obj["xxx"] = xx  ,

- 重写了__setitem__方法
- 继承dict

3、测试__name__方法

示例：

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


app2中：
    print('app2', __name__)

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现在app1是主程序，运行结果截图

总结：如果是在自己的模块中运行，__name__就是__main__，如果是从别的文件中导入进来的，就不是__name__了

4、设置配置文件的几种方法

==========方式一：============
 app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning'  #这种方式要把所有的配置都放在一个文件夹里面，看起来会比较乱，所以选择下面的方式
==========方式二：==============
app.config.from_pyfile('settings.py')  #找到配置文件路径，创建一个模块，打开文件，并获取所有的内容，再将配置文件中的所有值，都封装到上一步创建的配置文件模板中

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

===============方式四（推荐）：字符串的方式，方便操作，不用去改配置，直接改变字符串就行了 ==============
app.config.from_object('settings.DevConfig')


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

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要想在视图函数中获取配置文件的值，都是通过app.config来拿。但是如果视图函数和Flask创建的对象app不在一个模块。就得

导入来拿。可以不用导入，。直接导入一个current_app，这个就是当前的app对象，用current_app.config就能查看到了当前app的所有的配置文件

from flask import Flask,current_app

@app.route('/index',methods=["GET","POST"])
def index():
    print(current_app.config)   #当前的app的所有配置
    session["xx"] = "fdvbn"
    return "index"

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一、数据库连接池

1、flask中是没有ORM的，如果在flask里面连接数据库有两种方式

1）pymysql：自己手动连接数据库用原始的 sql 语句

2）SQLAlchemy：SQLAlchemy 是 python 操作数据库的一个库。能够进行 orm 映射官方文档 sqlchemy SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重要于对象集合；而对象集合的抽象又重要于表和行。（和django的ORM类似）

2、链接池原理

- BDUtils数据库链接池  
    - 模式一：基于threaing.local实现为每一个线程创建一个连接，关闭是
                  伪关闭，当前线程可以重复
    - 模式二：连接池原理
        - 可以设置连接池中最大连接数    9
        - 默认启动时，连接池中创建连接  5
                        
        - 如果有三个线程来数据库中获取连接：
            - 如果三个同时来的，一人给一个链接
            - 如果一个一个来，有时间间隔，用一个链接就可以为三个线程提供服务
            - 说不准
                有可能:1个链接就可以为三个线程提供服务
                有可能:2个链接就可以为三个线程提供服务
                有可能:3个链接就可以为三个线程提供服务
        PS、：maxshared在使用pymysql中均无用。链接数据库的模块：只有threadsafety>1的时候才有用

2、使用pymysql

为什么要使用数据库连接池呢？不用连接池有什么不好的地方呢？

1）每次操作都要链接数据库，链接次数过多

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

app = Flask(__name__)

# 方式一：这种方式每次请求，反复创建数据库链接，多次链接数据库会非常耗时
#        解决办法：放在全局，单例模式
@app.route('/index')
def index():
    # 链接数据库
    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()  # 获取数据
    cursor.close()
    conn.close()  # 关闭链接
    print(result)
    return  "执行成功"

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

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2）不支持并发

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，如果是单线程，这样就可以，但是如果是多线程，就得加把锁。这样就成串行的了
#        不支持并发，也不好。所有我们选择用数据库连接池
@app.route('/index')
def index():
    with RLock:
        cursor = CONN.cursor()
        cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])
        result = cursor.fetchall()  # 获取数据
        cursor.close()
        print(result)
        return  "执行成功"
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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3、使用连接池

由于上面两种方案都不完美，所以得把方式一和方式二联合一下（既让减少链接次数，也能支持并发）

导入一个DButils模块

基于DButils实现的数据库连接池有两种模式

1）为每一个线程创建一个链接（是基于本地线程来实现的。thread.local），每个线程独立使用自己的数据库链接，该线程关闭不是真正的关闭，本线程再次调用时，还是使用的最开始创建的链接，直到线程终止，数据库链接才关闭

#!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'
)

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

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注：如果线程比较多还是会创建很多连接

2）创建一个链接池，为所有线程提供连接，使用时来进行获取，使用完毕后在放回到连接池。

PS：假设最大链接数有10个，其实也就是一个列表，当你pop一个，人家会在append一个，链接池的所有的链接都是按照排队的这样的方式来链接的。链接池里所有的链接都能重复使用，共享的， 即实现了并发，又防止了链接次数太多

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()

View Code

二、本地线程

1、没用线程之前 

import threading
import time
class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.name = None
local_values = Foo()

def func(num):
    time.sleep(2)
    local_values.name = num
    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()

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打印结果：

1 线程1
0 线程0
2 线程2
3 线程3
4 线程4

2、用了本地线程之后

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()

View Code

打印结果：

1 线程1
2 线程2
0 线程0
4 线程4
3 线程3

三、上下文管理

1、上下文概述

a、类似于本地线程
            创建Local类：
            {
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[request],'xxx':[session,] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
            }
b、上下文管理的本质
            每一个线程都会创建一个上面那样的结构，
            当请求进来之后，将请求相关数据添加到列表里面[request，]，以后如果使用时，就去读取
            列表中的数据，请求完成之后，将request从列表中移除
c、关系
            local = 小华={
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
            }
            stack = 强哥 = {
                push
                pop
                top
            }
            存取东西时都要基于强哥来做
d、最近看过一些flask源码，flask还是django有些区别
            - Flask和Django区别？
                - 请求相关数据传递的方式
                    - django：是通过传request参数实现的
                    - Flask：基于local对象和，localstark对象来完成的
                             当请求刚进来的时候就给放进来了，完了top取值就行了,取完之后pop走就行了
                             
                    问题：多个请求过来会不会混淆
                        -答： 不会，因为，不仅是线程的，还是协程，每一个协程都是有唯一标识的：
                            from greenlent import getcurrentt as get_ident  #这个就是来获取唯一标识的

2、flask的request和session设置方式比较新颖，如果没有这种方式，那么就只能通过参数的传递。

flask是如何做的呢？

- 本地线程：
    是Flask自己创建的一个线程（猜想：内部是不是基于本地线程做的？）
        vals = threading.local()
        def task(arg):
            vals.name = num
    - 每个线程进来都是打印的自己的，只有自己的才能修改，
    - 通过他就能保证每一个线程里面有一个数据库链接，通过他就能创建出数据库链接池的第一种模式
- 上下文原理
    -  类似于本地线程
- 猜想
    内部是不是基于本地线程做的？不是，是一个特殊的字典

from functools import partial
from flask.globals import LocalStack, LocalProxy
 
ls = LocalStack()
 
 
class RequestContext(object):
    def __init__(self, environ):
        self.request = environ
 
 
def _lookup_req_object(name):
    top = ls.top
    if top is None:
        raise RuntimeError(ls)
    return getattr(top, name)
 
 
session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
 
ls.push(RequestContext('c1')) # 当请求进来时，放入
print(session) # 视图函数使用
print(session) # 视图函数使用
ls.pop() # 请求结束pop
 
 
ls.push(RequestContext('c2'))
print(session)
 
ls.push(RequestContext('c3'))
print(session)

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3、Flask内部实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
from greenlet import getcurrent as get_ident
 
 
def release_local(local):
    local.__release_local__()
 
 
class Local(object):
    __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')
 
    def __init__(self):
        # self.__storage__ = {}
        # self.__ident_func__ = get_ident
        object.__setattr__(self, '__storage__', {})
        object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)
 
    def __release_local__(self):
        self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)
 
    def __getattr__(self, name):
        try:
            return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)
 
    def __setattr__(self, name, value):
        ident = self.__ident_func__()
        storage = self.__storage__
        try:
            storage[ident][name] = value
        except KeyError:
            storage[ident] = {name: value}
 
    def __delattr__(self, name):
        try:
            del self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)
 
 
class LocalStack(object):
    def __init__(self):
        self._local = Local()
 
    def __release_local__(self):
        self._local.__release_local__()
 
    def push(self, obj):
        """Pushes a new item to the stack"""
        rv = getattr(self._local, 'stack', None)
        if rv is None:
            self._local.stack = rv = []
        rv.append(obj)
        return rv
 
    def pop(self):
        """Removes the topmost item from the stack, will return the
        old value or `None` if the stack was already empty.
        """
        stack = getattr(self._local, 'stack', None)
        if stack is None:
            return None
        elif len(stack) == 1:
            release_local(self._local)
            return stack[-1]
        else:
            return stack.pop()
 
    @property
    def top(self):
        """The topmost item on the stack.  If the stack is empty,
        `None` is returned.
        """
        try:
            return self._local.stack[-1]
        except (AttributeError, IndexError):
            return None
 
 
stc = LocalStack()
 
stc.push(123)
v = stc.pop()
 
print(v)

View Code

以上所述就是小编给大家介绍的《82、flask之基于DBUtils实现数据库连接池、本地线程、上下文》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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