Flask基础三

た入场券 2023-10-09 11:07 36阅读 0赞

# 昨日精彩回顾 #

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <pre>1.Flask路由<br>    1.endpoint='user'  # 反向url地址<br>    2.url_address = url_for('user')<br>    3.methods = ['GET','POST']  # 允许请求进入视图函数的方式<br>    4.redirect_to  # 在进入视图函数之前重定向<br>    5./index/&lt;nid&gt;  # 动态参数路由&lt;int:nid&gt; def index(nid)<br>    6.strict_slashes  # 是否严格要求路由地址 /<br>    7.defaults={'nid':1}  # def index(nid)<br><br>2.Flask初始化配置（实例化）：<br>    1.template_folder  # 指定模板路径<br>    2.static_url_path  # 指定静态文件目录的URL地址<br>    3.static_folder  # 指定静态文件目录路径<br><br>3.Flask对象配置<br>    1.DEBUG  # 开发模式的调试功能 True False<br>    2.app.config.from_object(class)  # 通过对象的方式导入配置<br>    3.secret_key  # 开启session功能的时候需要添加的配置<br><br>4.Blueprint<br>    1.将功能和主程序分离，注册<br>    2.b1 = Blueprint('dongdong',__name__)<br>    3.注册 register_blueprint(b1)<br><br>5.send_file jsonify<br>    1.send_file  # 打开并返回文件 content-type:文件类型<br>    2.jsonify  # 将一个字符串 转为JSON格式 假如content-type:application/json 头<br><br>6.特殊的装饰器：<br>    1.before_request  # 在请求进入视图函数之前执行的函数（登录认证）<br>    2.after_request  # 在请求响应会浏览器之前执行的函数<br>    3.before_first_request  # 在第一次请求进入视图函数之前执行的函数<br>    4.errorheader(404)  # 当遇到此类错误响应的时候（自定义错误页面）<br><br>7.flash<br>    1.flash('msg','tag')  # 闪现存储<br>    2.get_flashed_messages(category_filter=['tag'])  # 闪现取值<br>    只要用到了get_flashed_messages就一定清空flash</pre> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 一、DButils #

## 什么是数据库连接池 ##

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；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接资源。

## 直接连接数据的缺点 ##

用户每次请求都需要向数据库获得链接，而数据库创建连接通常需要消耗相对较大的资源，创建时间也较长。假设网站一天10万访问量，数据库服务器就需要创建10万次连接，极大的浪费数据库的资源，并且极易造成数据库服务器内存溢出拓机。如下图所示：

![1353628-20180908202300013-1206234549.png][]

## 连接池优化程序性能 ##

数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源， 这一点在多用户的网页应用程序中体现的尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标，数据库连接池正式针对这个问题提出来的。**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，而不是重新建立一个**。如下图所示：

![1353628-20180908202946309-936534584.png][]

数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中，这些数据库连接的数量是由最小数据库连接数来设定的，无论这些数据库连接是否被使用，连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库链接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。

数据库连接池的最小连接数和最大连接数的设置要考虑到以下几个因素：

1.  　　最小连接数：是连接池一直保持的数据库连接，所以如果应用程序对数据库连接的使用量不大，将会有大量的数据库连接资源被浪费。
2.         最大连接数：是连接池能申请的最大连接数，如果数据库连接请求超过次数，后面的数据库连接请求将被加入到等待队列中，这会影响以后的数据库操作
3.         如果最小连接数与最大连接数相差很大：那么最先连接请求将会获利，之后超过最小连接数量的连接请求等价于建立一个新的数据库连接，不过，这些大于最小连接数的数据库连接在使用完不会马上被释放，他将被放到连接池中等待重复使用或是空间超时后被释放。

## 什么是DBUtils  ##

DBUtils是一套Python数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。DBUtils来自Webware for Python 。

DBUtils提供两种外部接口：

*  PersistentDB：提供线程专用的数据库连接，并自动管理连接。
 *  PooledDB：提供线程间可共享的数据库连接，并自动管理连接。

## 安装DButils  ##

安装DButils，它依赖于pymysql

pip install pymysql
    pip install DBUtils

## 创建数据库连接池 ##

首先保证你有一个MySQL服务器，并且已经启动了！已经有一个数据库以及表数据

之前我们要操作MySQL，使用pymysql

import pymysql
    
    conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='', db='student', charset='utf8')
    cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    # 插入一条数据
    sql = "insert into stu(name,age) value ('%s','%s')" % ('小甜甜', 22)
    cur.execute(sql)
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()

可以发现，每次操作数据库，都需要连接数据库。需要消耗链接时间！效率非常低！

新建文件utils.py，内容如下：

确保主机ip 127.0.0.1，数据库book，用户名root，密码为空，能够连接MySQL

import pymysql
    from DBUtils.PooledDB import PooledDB
    
    POOL = PooledDB(
        creator=pymysql,  # 使用连接数据库的模块
        maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
        mincached=2,  # 初始化时，链接池中至少创建的空闲连接，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=1,  # 链接池中最多共享的连接数量，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，所以永远是所有连接都共享。
        blocaking=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 datestyle to ...", "set time zone ..."]
        ping=0,
        # ping MySQL服务器，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='',
        database='book',
        charset='utf8'
    )

maxconnections 最大连接数，不建议写0。可能会拖死服务器！

ping = 0 表示关闭服务检测。它会耗费服务器性能

注意：以下这些参数是必须要有的

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <pre>creator=pymysql,
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='',
database='book',
charset='utf8'</pre> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 使用数据库连接池 ##

新建文件poolconn.py，确保book数据库已经创建了表student，并录入了数据

from utils import POOL
    import pymysql
    
    
    def func():
        # 检测当前正在运行连接数的是否小鱼最大连接数，如果不小于则：等待或包raise TooManyConnections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，组曲创建一个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()  # 从连接池POOL中拿出一个已经创建好的连接，一次只能拿一个
        cursor = conn.curson(pymysql.cursors.DictCursor)
        cursor.execute('select * from student')
        result = list(cursor.fetchall())  # 使用list效率是很低的，这里仅做测试
        print(result)
        cursor.close()
        conn.close()
    
    
    func()

执行输出：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>[{'age': 24, 'name': '韩雪', 'id': 1, 'gender': '女'}, {'age': 23, 'name': '舒畅', 'id': 2, 'gender': '女'}, {'age': 25, 'name': '唐嫣', 'id': 3, 'gender': '女'}]</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 封装mysqlhelp ##

为了方便操作MySQL，需要将增删改查操作，封装成一个类，方便程序调用！

import pymysql
    from DBUtils.PooledDB import PooledDB
    import DB_config as Config
    
    """功能：PT数据库连接池"""
    
    
    class PTConnectionPool(object):
        __pool = None
    
        def __enter__(self):
            self.conn = self.__getConn()
            self.cursor = self.conn.cursor()
            print('PT数据库创建conn和cursor')
            return self
    
        def __getConn(self):
            if self.__pool is None:
                self.__pool = PooledDB(creator=pymysql, mincached=Config.DB_MIN_CACHED, maxcached=Config.DB_MAX_CACHED,
                                       maxshared=Config.DB_MAX_SHARED, maxconnections=Config.DB_MAX_CONNECYIONS,
                                       blocking=Config.DB_BLOCKING, maxusage=Config.DB_MAX_USAGE,
                                       setsession=Config.DB_SET_SESSION,
                                       host=Config.DB_TEST_HOST, port=Config.DB_TEST_POST, user=Config.DB_TEST_USER,
                                       passwd=Config.DB_TEST_PASSWORD, db=Config.DB_TEST_DBNAME,
                                       use_unicode=Config.DB_USE_UNICODE, charset=Config.DB_CHARSET)
            return self.__pool.connection()
    
        """summary：释放连接池资源"""
    
        def __exit__(self, type, value, trace):
            self.cursor.close()
            self.conn.close()
            print('PT连接池释放conn和cursor')
    
        # 重连接池中取出一个连接
        def getconn(self):
            conn = self.__getConn()
            # 设置返回数据为字典
            cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
            return cursor, conn
    
    
    def getPTConnection():
        return PTConnectionPool()

配置文件：DB\_config.py

# TEST数据库信息
    DB_TEST_HOST = '192.168.37.131'
    DB_TEST_POST = '3306'
    DB_TEST_DBNAME = 'book'
    DB_TEST_USER = 'root'
    DB_TEST_PASSWORD = '123456'
    
    # 数据库连接编码
    DB_CHARSET = 'utf8'
    
    # mincached：启动时开启的闲置连接数量（缺省值0开始时不创建连接）
    DB_MIN_CACHED = 10
    
    # maxcached：连接池中允许的闲置的最多连接数量（缺省值0代表不闲置连接池大小）
    DB_MAX_CACHED = 10
    
    # maxshared：共享连接数允许的最大数量（缺省值0代表所有连接都是专用的）如果达到了最大数量，被请求为贡献的连接将会被共享使用
    DB_MAX_SHARED = 20
    
    # maxconnecyions：创建连接池的最大数量（缺省值0代表不限制）
    DB_MAX_CONNECYIONS = 100
    
    # blocking：设置在连接池达到最大数量时的行为（缺省值0或False代表返回一个错误<toMany...>其他代表阻塞直到连接数减少，连接被分配）
    DB_BLOCKING = True
    
    # maxusage：单个连接的最大允许复用次数（缺省值0或False代表不限制的复用），当达到最大数时，连接会自动重新连接（关闭和重新打开）
    DB_MAX_USAGE = 0
    
    # setsession：一个可选的SQL命令列表用于准备每个会话，如["set datestyle to german", ...]
    DB_SET_SESSION = None
    
    # 是否使用unicode编码
    DB_USE_UNICODE = True

封装的mysqlhelp.py

转载于:https://www.cnblogs.com/Black-rainbow/p/9610966.html

[1353628-20180908202300013-1206234549.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201809/1353628-20180908202300013-1206234549.png
[1353628-20180908202946309-936534584.png]: https://images2018.cnblogs.com/blog/1353628/201809/1353628-20180908202946309-936534584.png