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08.Flask数据库连接池
文章目录
08.Flask数据库连接池
一、flask-session
作用
安装
基本使用
问题：
二、如何在python中操作数据库
在web中使用原生sql(pymysql)操作数据库？
在web中通过原生sql操作数据库会出现的问题
示例一：
示例二：
示例三：
小结
三、什么是数据库连接池呢？
Python数据库连接池DBUtiles
实际开发小应用案例
一、flask-session
作用
将默认保存的签名cookie中的值 保存到 redis/memcached/file/Mongodb/SQLAlchemy
安装
pip3 install flask-session
基本使用
使用一： from flask import Flask,session from flask_session import RedisSessionInterface import redis app = Flask(__name__) conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) #use_signer是否对key签名 app.session_interface=RedisSessionInterface(conn,key_prefix='lqz') @app.route('/') def hello_world(): session['name']='lqz' return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run()使用二： from redis import Redis from flask.ext.session import Session app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis' app.config['SESSION_REDIS'] = Redis(host='192.168.0.94',port='6379') Session(app) 问题： 问题1：设置cookie时，如何设定关闭浏览器则cookie失效。response.set_cookie('k','v',exipre=None)#这样设置即可 #在session中设置 app.session_interface=RedisSessionInterface(conn,key_prefix='lqz',permanent=False) #一般不用，我们一般都设置超时时间，多长时间后失效 问题2：cookie默认超时时间是多少？如何设置超时时间#源码expires = self.get_expiration_time(app, session) 'PERMANENT_SESSION_LIFETIME': timedelta(days=31),#这个配置文件控制 二、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。 在web中使用原生sql(pymysql)操作数据库？ 在web中通过原生sql操作数据库会出现的问题 示例一： 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='123', database='pooldb', charset='utf8') cursor = CONN.cursor() cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() cursor.close() print(result) return "Hello World" if __name__ == '__main__': app.run()会出现的问题： 很多个用户并发的来请求，一个用户可以理解为一个线程，每个线程都会跟数据库建立连接，数据库承受不了这种量级的连接数。 示例二： 为了避免之前每个用户都建立连接，我们把数据库连接放到了全局变量里面，只会建立一次连接，但是依然会出现问题。from flask import Flask app = Flask(__name__) import pymysql CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', database='pooldb', charset='utf8') @app.route("/") def hello(): cursor = CONN.cursor() cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() cursor.close() print(result) return "Hello World" if __name__ == '__main__': app.run()会出现的问题： 会出现线程安全问题，比如如果第一个用户拿到了连接给关闭了，而第二个用户正在进行查询，第二个用户查询的时候第一个用户把连接断了，会导致第二个用户出现问题。 假设第一用户查询了一下表1，正准备获取查询的内容，这时第二个人查询了一下表2，由于cursor对象都是同一个，第一个人获取到的查询内容就是表2的内容了，所以也会出现线程安全问题 示例三： 为了避免之前的线程不安全，在示例2的基础上加上一把线程锁from flask import Flask import threading app = Flask(__name__) import pymysql CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', database='pooldb', charset='utf8') @app.route("/") def hello(): with threading.Lock(): cursor = CONN.cursor() cursor.execute('select * from tb1') 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。 三、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
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。 Python数据库连接池DBUtilesDBUtils 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 DBUtilsDBUtils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 from threading import local 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.Loacl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='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：**创建一批连接到连接池，供所有线程共享使用。 import time import pymysql import threading 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='123', database='pooldb', charset='utf8' ) def func(): conn = POOL.connection() cursor = conn.cursor() cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() conn.close() func() 实际开发小应用案例案例目录： - app.py - db_helper.pyapp.py from flask import Flask from db_helper import SQLHelper app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): result = SQLHelper.fetch_one('select * from t1',[]) 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='123', database='pooldb', 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(self,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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