Python數據庫連接池DBUtils

DBUtils簡介

DBUtils是Python的一個用於實現數據庫連接池的模塊。

此連接池有兩種連接模式：

• 模式一：為每個線程創建一個連接，線程即使調用了close方法，也不會關閉，只是把連接重新放到連接池，供自己線程再次使用。當線程終止時，連接自動關閉。

POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用鏈接數據庫的模塊
    maxusage=None,  # 一個鏈接最多被重復使用的次數，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,
    # 如果為False時， conn.close() 實際上被忽略，供下次使用，再線程關閉時，才會自動關閉鏈接。如果為True時， conn.close()則關閉鏈接，那么再次調用pool.connection時就會報錯，因為已經真的關閉了連接（pool.steady_connection()可以獲取一個新的鏈接）
    threadlocal=None,  # 本線程獨享值得對象，用於保存鏈接對象，如果鏈接對象被重置
    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()

• 模式二：創建一批連接到連接池，供所有線程共享使用。

PS：由於pymysql、MySQLdb等threadsafety值為1，所以該模式連接池中的線程會被所有線程共享。

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用鏈接數據庫的模塊
    maxconnections=6,  # 連接池允許的最大連接數，0和None表示不限制連接數
    mincached=2,  # 初始化時，鏈接池中至少創建的空閑的鏈接，0表示不創建
    maxcached=5,  # 鏈接池中最多閑置的鏈接，0和None不限制
    maxshared=3,  # 鏈接池中最多共享的鏈接數量，0和None表示全部共享。PS: 無用，因為pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都為1，所有值無論設置為多少，_maxcached永遠為0，所以永遠是所有鏈接都共享。
    blocking=True,  # 連接池中如果沒有可用連接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后報錯
    maxusage=None,  # 一個鏈接最多被重復使用的次數，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():
    # 檢測當前正在運行連接數的是否小於最大鏈接數，如果不小於則：等待或報raise TooManyConnections異常
    # 否則
    # 則優先去初始化時創建的鏈接中獲取鏈接 SteadyDBConnection。
    # 然后將SteadyDBConnection對象封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 如果最開始創建的鏈接沒有鏈接，則去創建一個SteadyDBConnection對象，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 一旦關閉鏈接后，連接就返回到連接池讓后續線程繼續使用。
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '鏈接被拿走了', 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()

在flask中使用DBUtils

flask中是沒有ORM的，如果在flask里面連接數據庫有兩種方式

一：pymysql
二：SQLAlchemy
        是python 操作數據庫的一個庫。能夠進行 orm 映射官方文檔 sqlchemy
        SQLAlchemy“采用簡單的Python語言，為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。

 鏈接池原理

- BDUtils數據庫鏈接池  
                - 模式一：基於threaing.local實現為每一個線程創建一個連接，關閉是
                  偽關閉，當前線程可以重復
                - 模式二：連接池原理
                        - 可以設置連接池中最大連接數    9
                        - 默認啟動時，連接池中創建連接  5
                        
                        - 如果有三個線程來數據庫中獲取連接：
                            - 如果三個同時來的，一人給一個鏈接
                            - 如果一個一個來，有時間間隔，用一個鏈接就可以為三個線程提供服務
                                - 說不准
                                    有可能:1個鏈接就可以為三個線程提供服務
                                    有可能:2個鏈接就可以為三個線程提供服務
                                    有可能:3個鏈接就可以為三個線程提供服務
                         PS、：maxshared在使用pymysql中均無用。鏈接數據庫的模塊：只有threadsafety>1的時候才有用

那么我們用pymysql來做。

為什么要使用數據庫連接池呢？不用連接池有什么不好的地方呢？

方式一、每次操作都要鏈接數據庫，鏈接次數過多

#!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，反復創建數據庫鏈接，多次鏈接數據庫會非常耗時
#        解決辦法：放在全局，單例模式
@app.route('/index')
def index():
    # 鏈接數據庫
    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()  # 關閉鏈接
    print(result)
    return  "執行成功"

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

方式二、不支持並發

#!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，如果是單線程，這樣就可以，但是如果是多線程，就得加把鎖。這樣就成串行的了
#        不支持並發，也不好。所有我們選擇用數據庫連接池
@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)

方式三：由於上面兩種方案都不完美，所以得把方式一和方式二聯合一下（既讓減少鏈接次數，也能支持並發）所有了方式三，需要

導入一個DButils模塊

基於DButils實現的數據庫連接池有兩種模式：

模式一：為每一個線程創建一個鏈接（是基於本地線程來實現的。thread.local），每個線程獨立使用自己的數據庫鏈接，該線程關閉不是真正的關閉，本線程再次調用時，還是使用的最開始創建的鏈接，直到線程終止，數據庫鏈接才關閉

注： 模式一：如果線程比較多還是會創建很多連接，模式二更常用 

#!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,  # 使用鏈接數據庫的模塊
    maxusage=None,  # 一個鏈接最多被重復使用的次數，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,
    # 如果為False時， conn.close() 實際上被忽略，供下次使用，再線程關閉時，才會自動關閉鏈接。如果為True時， conn.close()則關閉鏈接，那么再次調用pool.connection時就會報錯，因為已經真的關閉了連接（pool.steady_connection()可以獲取一個新的鏈接）
    threadlocal=None,  # 本線程獨享值得對象，用於保存鏈接對象，如果鏈接對象被重置
    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)

模式二：創建一個鏈接池，為所有線程提供連接，使用時來進行獲取，使用完畢后在放回到連接池。

　　　　PS：假設最大鏈接數有10個，其實也就是一個列表，當你pop一個，人家會在append一個，鏈接池的所有的鏈接都是按照排隊的這樣的方式來鏈接的。

　　　　　鏈接池里所有的鏈接都能重復使用，共享的， 即實現了並發，又防止了鏈接次數太多

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用鏈接數據庫的模塊
    maxconnections=6,  # 連接池允許的最大連接數，0和None表示不限制連接數
    mincached=2,  # 初始化時，鏈接池中至少創建的空閑的鏈接，0表示不創建


    maxcached=5,  # 鏈接池中最多閑置的鏈接，0和None不限制
    maxshared=3,  # 鏈接池中最多共享的鏈接數量，0和None表示全部共享。PS: 無用，因為pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都為1，所有值無論設置為多少，_maxcached永遠為0，所以永遠是所有鏈接都共享。
    blocking=True,  # 連接池中如果沒有可用連接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后報錯
    maxusage=None,  # 一個鏈接最多被重復使用的次數，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():
    # 檢測當前正在運行連接數的是否小於最大鏈接數，如果不小於則：等待或報raise TooManyConnections異常
    # 否則
    # 則優先去初始化時創建的鏈接中獲取鏈接 SteadyDBConnection。
    # 然后將SteadyDBConnection對象封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 如果最開始創建的鏈接沒有鏈接，則去創建一個SteadyDBConnection對象，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回。
    # 一旦關閉鏈接后，連接就返回到連接池讓后續線程繼續使用。

    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()

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

使用時我們可以將數據庫連接池寫到配置文件中

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,  # 使用鏈接數據庫的模塊
        maxconnections=6,  # 連接池允許的最大連接數，0和None表示不限制連接數
        mincached=2,  # 初始化時，鏈接池中至少創建的空閑的鏈接，0表示不創建
        maxcached=5,  # 鏈接池中最多閑置的鏈接，0和None不限制
        maxshared=3,
        # 鏈接池中最多共享的鏈接數量，0和None表示全部共享。PS: 無用，因為pymysql和MySQLdb等模塊的 threadsafety都為1，所有值無論設置為多少，_maxcached永遠為0，所以永遠是所有鏈接都共享。
        blocking=True,  # 連接池中如果沒有可用連接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后報錯
        maxusage=None,  # 一個鏈接最多被重復使用的次數，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'
    )

然后寫一個類來幫我們完成pymql的操作

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

然后在視圖函數中就可以使用這個類來進行數據庫操作了

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

小知識

1、子類繼承父類的三種方式

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，在新式類里的
        # 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')

2、對象通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

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)

總結：如果遇到obj["xxx"] = xx  ,　

- 重寫了__setitem__方法
- 繼承dict

3、測試__name__方法

示例：

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


app2中：
    print('app2', __name__)

現在app1是主程序，運行結果截圖

總結：如果是在自己的模塊中運行，__name__就是__main__，如果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

==========方式一：============
 app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning'  #這種方式要把所有的配置都放在一個文件夾里面，看起來會比較亂，所以選擇下面的方式
==========方式二：==============
app.config.from_pyfile('settings.py')  #找到配置文件路徑，創建一個模塊，打開文件，並獲取所有的內容，再將配置文件中的所有值，都封裝到上一步創建的配置文件模板中

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，方便操作，不用去改配置，直接改變字符串就行了 ==============
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"

要想在視圖函數中獲取配置文件的值，都是通過app.config來拿。但是如果視圖函數和Flask創建的對象app不在一個模塊。就得

導入來拿。可以不用導入，。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)   #當前的app的所有配置
    session["xx"] = "fdvbn"
    return "index"