Python MySQL 数据库连接池组件

内容简介：Python MySQL 数据库连接池组件

引言

功能

1. 连接池本身是线程安全的，可在多线程环境下使用，不必担心连接资源被多个线程共享的问题；
2. 提供尽可能紧凑的接口用于数据库操作；
3. 连接池的管理位于包内完成，客户端可以通过接口获取池中的连接资源（返回 pymysql.Connection ）；
4. 将最大程度地与 dataobj 等兼容，便于使用；
5. 连接池本身具备动态增加连接数的功能，即 max_pool_size 和 step_size 会用于控制每次增加的连接数和最大连接数；
6. 连接池最大连接数亦动态增加，需要开启 enable_auto_resize 开关，此后当任何一次连接获取超时发生，均记为一次惩罚，并且将 max_pool_size 扩大一定倍数。

基本工作流程

注意，当多线程同时请求时，若池中没有可用的连接对象，则需要排队等待

1. 初始化后优先创建 step_size 个连接对象，放在连接池中；
2. 客户端请求连接对象，连接池会从中挑选最近没使用的连接对象返回（同时会检查连接是否正常）；
3. 客户端使用连接对象，执行相应操作后，调用接口返回连接对象；
4. 连接池回收连接对象，并将其加入池中的队列，供其它请求使用。

|--------|                                |--------------|
|        | <==borrow connection object==  | Pool manager |
| Client |                                |              |
|        | ==return connection object==>  |  FIFO queue  |
|--------|                                |--------------|

参数配置

• pool_name: 连接池的名称，多种连接参数对应多个不同的连接池对象，多单例模式；
• host: 数据库地址
• user: 数据库服务器用户名
• password: 用户密码
• database: 默认选择的数据库
• port: 数据库服务器的端口
• charset: 字符集，默认为 ‘utf8’
• use_dict_cursor: 使用字典格式或者元组返回数据；
• max_pool_size: 连接池优先最大连接数；
• step_size: 连接池动态增加连接数大小；
• enable_auto_resize: 是否动态扩展连接池，即当超过 max_pool_size 时，自动扩展 max_pool_size ；
• pool_resize_boundary: 该配置为连接池最终可以增加的上上限大小，即时扩展也不可超过该值；
• auto_resize_scale: 自动扩展 max_pool_size 的增益，默认为 1.5 倍扩展；
• wait_timeout: 在排队等候连接对象时，最多等待多久，当超时时连接池尝试自动扩展当前连接数；
• kwargs: 其他配置参数将会在创建连接对象时传递给 pymysql.Connection

使用示例

1. 使用 cursor 上下文管理器（快捷方式，但每次获取都会申请连接对象，多次调用效率不高）：

   from pymysqlpool import ConnectionPool
   
   config = {
       'pool_name': 'test',
       'host': 'localhost',
       'port': 3306,
       'user': 'root',
       'password': 'root',
       'database': 'test'
   }
   
   def connection_pool():
       # Return a connection pool instance
       pool = ConnectionPool(**config)
       pool.connect()
       return pool
   
   # 直接访问并获取一个 cursor 对象，自动 commit 模式会在这种方式下启用
   with connection_pool().cursor() as cursor:
       print('Truncate table user')
       cursor.execute('TRUNCATE user')
   
       print('Insert one record')
       result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20))
       print(result, cursor.lastrowid)
   
       print('Insert multiple records')
       users = [(name, age) for name in ['Jacky', 'Mary', 'Micheal'] for age in range(10, 15)]
       result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
       print(result)
   
       print('View items in table user')
       cursor.execute('SELECT * FROM user')
       for user in cursor:
           print(user)
   
       print('Update the name of one user in the table')
       cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16')
       cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1')
       print(cursor.fetchone())
   
       print('Delete the last record')
       cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')

2. 使用 connection 上下文管理器：

   import pandas as pd
   from pymysqlpool import ConnectionPool
   
   config = {
       'pool_name': 'test',
       'host': 'localhost',
       'port': 3306,
       'user': 'root',
       'password': 'root',
       'database': 'test'
   }
   
   def connection_pool():
       # Return a connection pool instance
       pool = ConnectionPool(**config)
       pool.connect()
       return pool
   
   with connection_pool().connection() as conn:
       pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
   
   # 或者
   connection = connection_pool().borrow_connection()
   pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
   connection_pool().return_connection(connection)

3. 更多测试请移步 test_example.py 。

依赖

1. pymysql ：将依赖该工具包完成数据库的连接等操作；
2. pandas ：测试时使用了 pandas。

安装

1. 轻移步 pymysqlpool: https://github.com/ChrisLeeGit/pymysqlpool 下载源码，然后使用 pip 安装即可： pip3 setup.py install ，注意需要使用 Python 3 环境。
2. 欢迎反馈，共同学习进步

版权声明

1. 本文由Christopher L 发表，采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。请确保你已了解许可协议，并在 转载 时声明。
2. 本文固定链接： http://blog.chriscabin.com/?p=1547 。

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