（二十七）Flask之数据库连接池DBUtils库

目录：

  • 每篇前言：
  • DBUtils库
    • 模式一（底层使用threading.local实现）：
    • 模式二：
  • Flask中使用
    • 方式一：直接将DBUtils初始化放到settings.py文件中
    • 方式二：从utils文件夹中导入
  • 脚本使用DBUtils代码demo：

每篇前言：

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在这里插入图片描述

引子：

在上一个demo项目中，登录部分验证是直接写死的，本文模拟实际生产，查询MySQL数据库做验证。

一个很low的方法是：
项目根目录下创建utils/sql.py：

import pymysqlclass SQLHelper(object):@staticmethoddef open():conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, password='123456', db='UserInfo')cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)return conn, cursor@staticmethoddef close(conn, cursor):conn.commit()cursor.close()conn.close()@classmethoddef fetch_one(cls, sql, args):conn, cursor = cls.open()cursor.execute(sql, args)obj = cursor.fetchone()cls.close(conn, cursor)return obj

在这里插入图片描述

上面这种用法很严重且明显的一个问题是： 每次登录一次都要和数据库创建一个连接！

解决方法就是使用DBUtils三方库：

DBUtils库

pip install DBUtils==1.3

DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的Python包，为高频度高并发的数据库访问提供更好的性能，可以自动管理连接对象的创建和释放。并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。

这种连接池有两种连接模式：

  1. PersistentDB：提供线程专用的数据库连接，并自动管理连接。

    为每个线程创建一个连接，线程即使调用了close方法，也不会关闭，只是把连接重新放到连接池，供自己线程再次使用。当线程终止时，连接自动关闭！

  2. PooledDB：提供线程间可共享的数据库连接，并自动管理连接。

    创建一批连接到连接池，供所有线程共享使用。

    PS：由于pymysql的threadsafety值为1，而DBUtils库用的内部又是用的pymysql，所以该模式连接池中的线程会被所有线程共享。

实测证明 PersistentDB 的速度是最高的（即第一种模式），但是在某些特殊情况下，数据库的连接过程可能异常缓慢，而此时的PooledDB（即模式二，所以推荐这个）则可以提供相对来说平均连接时间比较短的管理方式。

模式一（底层使用threading.local实现）：

  • 了解即可~~~
from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysqlPOOL = PersistentDB(creator=pymysql,       # 连接数据库的模块maxusage=None,         # 一个数据库连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 time zone ..."]ping=0,                # ping MySQL客户端，检查服务是否可用。  【一般用0,4,7】# 0 = None = never;  1 = default = whenever if is requested;  2 = when a cursor is created; 4 = when a query is executed;  7 = alwayscloseable=False,       # False：conn.close()实际上被忽略，供下次使用，在线程关闭时，才会自动关闭连接；True：conn.close()则关闭连接，再次调用就是一个新的连接了threadlocal=None,      # 本线程独享值的对象，用于保存链接对象，如果链接对象被重置，也清除host='127.0.0.1',port=6379,user='root',password='123456',database='UserInfo',charset='utf8'
)

使用：

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

模式二：

  • 用这个~~~
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import pymysqlPOOL = PooledDB(creator=pymysql,       # 连接数据库的模块maxconnections=6,      # 连接池允许的最大连接数， 0和None表示不限制mincached=2,           # 初始化时，连接池中至少创建的空闲的连接，0表示不创建maxcached=5,           # 连接池中最多闲置的连接，0和None不限制maxshared=3,           # 连接池中最多共享的连接数量，0和None表示全部共享【默认为0，而且哪怕设置别的值也无用！！！下面会将为啥】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：不等待直接报错maxusage=None,         # 一个连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 time zone ..."]ping=0,                # ping MySQL客户端，检查服务是否可用。  【一般用0,4,7】# 0 = None = never;  1 = default = whenever if is requested;  2 = when a cursor is created; 4 = when a query is executed;  7 = alwayshost='127.0.0.1',port=6379,user='root',password='123456',database='UserInfo',charset='utf8'
)

  • 为什么设置maxshared参数的值是无用的！因为DBUtils使用的pymysql，而pymysql内部threadsafety值为1。看源码：

    import pymysql

    在这里插入图片描述

    DBUtils源码：

    from DBUtils.PooledDB import PooledDB

    在这里插入图片描述

使用：

def demo():"""检测当前正在运行连接数是否小于最大连接数；如果不小于则等待或报错：raise TooManyConnection异常否则则优先去初始化时创建的连接中获取连接：SteadyDBConnection然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。如果最开始创建的连接没有连接，则去创建一个SteadyDBConnection对象，再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。一旦关闭连接后，连接就返回到连接池让后续线程继续使用~"""conn = POOL.connection()cursor = conn.cursor()cursor.execute('select * from users')result = cursor.fetchall()conn.close()

Flask中使用

方式一：直接将DBUtils初始化放到settings.py文件中

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

方式二：从utils文件夹中导入

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

脚本使用DBUtils代码demo：

# coding=utf-8
"""
使用DBUtils数据库连接池中的连接，操作数据库
"""
import datetime
import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDBclass MysqlClient(object):def __init__(self, **kwargs):self.pool = self.create_pool(**kwargs)self.connection = Noneself.cursor = Nonedef create_pool(self, **kwargs):return PooledDB(pymysql,mincached=kwargs.get('mincached', 10),maxcached=kwargs.get('maxcached', 20),maxshared=kwargs.get('maxshared', 10),maxconnections=kwargs.get('maxconnections', 200),blocking=kwargs.get('blocking', True),maxusage=kwargs.get('maxusage', 100),setsession=kwargs.get('setsession', None),reset=kwargs.get('reset', True),host=kwargs.get('host', '127.0.0.1'),port=kwargs.get('port', 3306),db=kwargs.get('db', 'mysqldemo'),user=kwargs.get('user', 'root'),passwd=kwargs.get('passwd', '123456'),charset=kwargs.get('charset', 'utf8mb4'),cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)def get_conn_cursor(self):self.connection = self.pool.connection()self.cursor = self.connection.cursor()def close(self):try:if self.cursor:self.cursor.close()if self.connection:self.connection.close()except Exception as e:print(e)def execute(self, sql, param=()):try:self.get_conn_cursor()count = self.cursor.execute(sql, param)print(count)return countfinally:self.close()def __dict_datetime_obj_to_str(self, result_dict):"""把字典里面的datetime对象转成字符串，使json转换不出错"""if result_dict:return {k: v.__str__() if isinstance(v, datetime.datetime) else v for k, v in result_dict.items()}return result_dictdef select_one(self, sql, param=()):"""查询单个结果"""try:self.get_conn_cursor()count = self.execute(sql, param)result = self.cursor.fetchone()result = self.__dict_datetime_obj_to_str(result)return count, resultfinally:self.close()def select_many(self, sql, param=()):"""查询多个结果"""try:self.get_conn_cursor()count = self.execute(sql, param)result = self.cursor.fetchall()result = [self.__dict_datetime_obj_to_str(row_dict) for row_dict in result]return count, resultfinally:self.close()def begin(self):"""开启事务"""try:self.get_conn_cursor()self.connection.autocommit(False)except Exception as e:print(e)def end(self, option='commit'):"""结束事务"""try:if option == 'commit':self.connection.commit()else:self.connection.rollback()except Exception as e:print(e)finally:self.connection.autocommit(True)if __name__ == "__main__":mc = MysqlClient()sql1 = 'SELECT * FROM customers  WHERE  customerNumber = 103'result1 = mc.select_one(sql1)print(result1[1])sql2 = 'SELECT * FROM customers  WHERE  customerNumber IN (%s,%s,%s)'param = (103, 144, 145)print(mc.select_many(sql2, param)[1])

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