17_Flask之数据库连接池

梦里梦外; 2023-01-17 09:26 146阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1 如何在python中操作数据库？
 *  2 在web中使用原生sql(pymysql)操作数据库？
 *   *  2.1 在web中通过原生sql操作数据库会出现的问题。
     *   *  示例1：
         *  小结：
     *  2.2 什么是数据库连接池呢？
     *  2.3 Python数据库连接池DBUtils
     *  2.3 实际开发小应用案例：

# 1 如何在python中操作数据库？ #

在后端开发中免不掉与数据库打交道，无非是使用`orm`或者原生`sql`来操作数据库。

在python中通过原生sql操作数据库，主流就两种。

*  使用pymysql模块：`pymysql`支持`python2.x`和`python3.x`的版本
 *  使用mysqldb模块：`mysqldb`仅支持`python2.x`的版本

orm的使用以flask和django为例。

*  flask使用的orm是基于`SQLAlchemy`（SQLAlchemy本就是orm），flask团队并在`SQLAlchemy`基础之上又封装了一个`Flask-SQLchemy`并予以应用 。
 *  django使用的orm是django自带的orm。

orm的操作数据库的方式我们已经熟知了，这里我们聊一聊如何在web中使用原生sql操作数据库，以及会出现的问题。

# 2 在web中使用原生sql(pymysql)操作数据库？ #

## 2.1 在web中通过原生sql操作数据库会出现的问题。 ##

### 示例1： ###

把所有的数据库操作全部都放在了视图函数里面。

from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    
    @app.route("/")
    def hello():
        import pymysql
        CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                               port=3306,
                               user='root',
                               password='qwer',
                               database='book2',
                               charset='utf8')
    
        cursor = CONN.cursor()
        cursor.execute('select * from good')
        result = cursor.fetchall()
        cursor.close()
    
        print(result)
    
        return "Hello World"
    
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run()

**会出现的问题**：

*  根据代码可以发现，只是在示例2的基础上加了一把线程锁，确实是保证了线程安全，但是所有关于数据库操作的请求变成了串行，无法实现并发了。

### 小结： ###

*  如果直接连接坐在视图函数中，会导致每个用户都要创建连接，数据库承受不了这种量级的连接数。
 *  如果连接数据库的内容做成全局变量的话，无法保证线程安全。
 *  如果定义全局变量用于连接数据库，并且在线程中操作数据库内容加线程锁头，就会变成串行，无法保证并发

所以我们既要控制数据库的连接数，又要保证线程安全，又要保证web的并发，这个时候最终的解决方案是数据库连接池。

## 2.2 什么是数据库连接池呢？ ##

数据库连接池概念：数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而不是再重新建立一个，这项技术能明显提高对数据库操作的性能。

**图解**：

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通俗的讲就是，假设数据库连接池中有5个连接对象，每个用户简单理解为一个线程，比如现在有6个用户同时来访问，6个线程去数据库连接池里面申请数据库的连接对象。前5个线程每个都申请到了连接对象去操作数据库，每个线程使用完了数据库连接对象会归还给数据库连接池，那么第6个线程会等待前5个线程归还连接对象给连接池，再具体一点是：假设第一个线程使用完了连接对象，那么此时6个线程才会结束等待，从而申请到连接对象，以此类推。

## 2.3 Python数据库连接池DBUtils ##

DBUtils 是Python的一个用于实现数据库连接池的模块。

首先安装一下DBUtils模块。

pip install DBUtils

DBUtils连接池的两种连接模式：

**模式一：** 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，仅供自己的线程再次使用，当线程终止时，连接会自动关闭。（不推荐使用，因为这样需要自己控制线程数量）

import pymysql
    from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
    
    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,  # 如果为none，用默认的threading.Local对象，否则可以自己封装一个local对象进行替换
        host='127.0.0.1',
        port=3306,
        user='root',
        password='123456',
        database='book2',
        charset='utf8'
    )
    
    
    def func():
        conn = POOL.connection(shareable=False)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('select * from good')
        result = cursor.fetchall()
        print(result)
        cursor.close()
        conn.close()
    
    
    func()

**模式二：** 创建一批连接到连接池，供所有线程共享使用。

import pymysql
    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='qwer',
        database='book2',
        charset='utf8'
    )
    
    
    def func():
        conn = POOL.connection()
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('select * from good')
        result = cursor.fetchall()
        print(result)
        conn.close()
    
    
    func()

## 2.3 实际开发小应用案例： ##

**案例目录：**

- app.py
    - db_helper.py

app.py

from flask import Flask
    from db_helper import SQLHelper
    
    app = Flask(__name__)
    
    
    @app.route("/")
    def hello():
        result = SQLHelper.fetch_one('select * from good', [])
        print(result)
        return "Hello World"
    
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run()

db\_helper.py

import pymysql
    from DBUtils.PooledDB import PooledDB
    
    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='qwer',
        database='book2',
        charset='utf8'
    )
    
    
    class SQLHelper(object):
    
        @staticmethod
        def fetch_one(sql, args):
            conn = POOL.connection()
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute(sql, args)
            result = cursor.fetchone()
            conn.close()
            return result
    
        @staticmethod
        def fetch_all(sql, args):
            conn = POOL.connection()
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute(sql, args)
            result = cursor.fetchall()
            conn.close()
            return result

以后在开发的过程中我们可以基于数据库连接池，基于pymysql，来实现自己个性化操作数据库的需求。

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