Python中怎么实现MySQL连接池
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python编程中可以使用MySQLdb进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作,但是每次连接mysql数据库请求时,都是独立的去请求访问,相当浪费资源,而且访问数量达到一定数量时,对mysql的性能会产生较大的影响。因此,实际使用中,通常会使用数据库的连接池技术,来访问数据库达到资源复用的目的。
数据库连接池
python数据库连接池包 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。下载地址:DBUtils 下载解压后,使用python setup.py install 命令进行安装
下面利用MySQLdb和DBUtils建立自己的mysql数据库连接池工具包在工程目录下新建package命名为:dbConnecttion,并新建module命名为MySqlConn,下面是MySqlConn.py,该模块创建Mysql的连接池对象,并创建了如查询/插入等通用的操作方法。该部分代码实现如下:
# -*- coding: UTF-8 -*-""" 1、执行带参数的SQL时,请先用sql语句指定需要输入的条件列表,然后再用tuple/list进行条件批配 2、在格式SQL中不需要使用引号指定数据类型,系统会根据输入参数自动识别 3、在输入的值中不需要使用转意函数,系统会自动处理 """ import MySQLdbfrom MySQLdb.cursors import DictCursorfrom DBUtils.PooledDB import PooledDB#from PooledDB import PooledDBimport Config """ Config是一些数据库的配置文件 """ class Mysql(object): """ MYSQL数据库对象,负责产生数据库连接 , 此类中的连接采用连接池实现获取连接对象:conn = Mysql.getConn() 释放连接对象;conn.close()或del conn """ #连接池对象 __pool = None def __init__(self): #数据库构造函数,从连接池中取出连接,并生成操作游标 self._conn = Mysql.__getConn() self._cursor = self._conn.cursor() @staticmethod def __getConn(): """ @summary: 静态方法,从连接池中取出连接 @return MySQLdb.connection """ if Mysql.__pool is None: __pool = PooledDB(creator=MySQLdb, mincached=1 , maxcached=20 , host=Config.DBHOST , port=Config.DBPORT , user=Config.DBUSER , passwd=Config.DBPWD , db=Config.DBNAME,use_unicode=False,charset=Config.DBCHAR,cursorclass=DictCursor)return __pool.connection() def getAll(self,sql,param=None): """ @summary: 执行查询,并取出所有结果集 @param sql:查询SQL,如果有查询条件,请只指定条件列表,并将条件值使用参数[param]传递进来 @param param: 可选参数,条件列表值(元组/列表) @return: result list(字典对象)/boolean 查询到的结果集 """ if param is None: count = self._cursor.execute(sql)else: count = self._cursor.execute(sql,param)if count>0: result = self._cursor.fetchall()else: result = False return result def getOne(self,sql,param=None): """ @summary: 执行查询,并取出第一条 @param sql:查询SQL,如果有查询条件,请只指定条件列表,并将条件值使用参数[param]传递进来 @param param: 可选参数,条件列表值(元组/列表) @return: result list/boolean 查询到的结果集 """ if param is None: count = self._cursor.execute(sql)else: count = self._cursor.execute(sql,param)if count>0: result = self._cursor.fetchone()else: result = False return result def getMany(self,sql,num,param=None): """ @summary: 执行查询,并取出num条结果 @param sql:查询SQL,如果有查询条件,请只指定条件列表,并将条件值使用参数[param]传递进来 @param num:取得的结果条数 @param param: 可选参数,条件列表值(元组/列表) @return: result list/boolean 查询到的结果集 """ if param is None: count = self._cursor.execute(sql)else: count = self._cursor.execute(sql,param)if count>0: result = self._cursor.fetchmany(num)else: result = False return result def insertOne(self,sql,value): """ @summary: 向数据表插入一条记录 @param sql:要插入的SQL格式 @param value:要插入的记录数据tuple/list @return: insertId 受影响的行数 """ self._cursor.execute(sql,value)return self.__getInsertId() def insertMany(self,sql,values): """ @summary: 向数据表插入多条记录 @param sql:要插入的SQL格式 @param values:要插入的记录数据tuple(tuple)/list[list] @return: count 受影响的行数 """ count = self._cursor.executemany(sql,values)return count def __getInsertId(self): """ 获取当前连接最后一次插入操作生成的id,如果没有则为0 """ self._cursor.execute("SELECT @@IDENTITY AS id") result = self._cursor.fetchall()return result[0]['id'] def __query(self,sql,param=None): if param is None: count = self._cursor.execute(sql)else: count = self._cursor.execute(sql,param)return count def update(self,sql,param=None): """ @summary: 更新数据表记录 @param sql: SQL格式及条件,使用(%s,%s) @param param: 要更新的值 tuple/list @return: count 受影响的行数 """ return self.__query(sql,param) def delete(self,sql,param=None): """ @summary: 删除数据表记录 @param sql: SQL格式及条件,使用(%s,%s) @param param: 要删除的条件 值 tuple/list @return: count 受影响的行数 """ return self.__query(sql,param) def begin(self): """ @summary: 开启事务 """ self._conn.autocommit(0) def end(self,option='commit'): """ @summary: 结束事务 """ if option=='commit': self._conn.commit()else: self._conn.rollback() def dispose(self,isEnd=1): """ @summary: 释放连接池资源 """ if isEnd==1: self.end('commit')else: self.end('rollback'); self._cursor.close() self._conn.close()
配置文件模块Cnofig,包括数据库的连接信息/用户名密码等:
#coding:utf-8 DBHOST = "localhost" DBPORT = 3306 DBUSER = "hello" DBPWD = "hello" DBNAME = "hello" DBCHAR = "utf8"
创建test模块,测试一下使用连接池进行mysql访问:
#coding:utf-8from MySqlConn import Mysql from _sqlite3 import Row #申请资源 mysql = Mysql() sqlAll = "SELECT tb.uid as uid, group_concat(tb.goodsname) as goodsname FROM ( SELECT goods.uid AS uid, IF ( ISNULL(goodsrelation.goodsname), goods.goodsID, goodsrelation.goodsname ) AS goodsname FROM goods LEFT JOIN goodsrelation ON goods.goodsID = goodsrelation.goodsId ) tb GROUP BY tb.uid" result = mysql.getAll(sqlAll) if result : print "get all" for row in result : print "%s\t%s"%(row["uid"],row["goodsname"]) sqlAll = "SELECT tb.uid as uid, group_concat(tb.goodsname) as goodsname FROM ( SELECT goods.uid AS uid, IF ( ISNULL(goodsrelation.goodsname), goods.goodsID, goodsrelation.goodsname ) AS goodsname FROM goods LEFT JOIN goodsrelation ON goods.goodsID = goodsrelation.goodsId ) tb GROUP BY tb.uid" result = mysql.getMany(sqlAll,2) if result : print "get many" for row in result : print "%s\t%s"%(row["uid"],row["goodsname"]) result = mysql.getOne(sqlAll) print "get one" print "%s\t%s"%(result["uid"],result["goodsname"]) #释放资源 mysql.dispose()
当然,还有很多其他参数可以配置:
dbapi :数据库接口
mincached :启动时开启的空连接数量
maxcached :连接池最大可用连接数量
maxshared :连接池最大可共享连接数量
maxconnections :最大允许连接数量
blocking :达到最大数量时是否阻塞
maxusage :单个连接最大复用次数
以上就是Python中怎么实现MySQL连接池,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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