【15】Flask 数据库连接池 01 如何在python中操作数据库？ 02 在web中使用原生sql(pymysql)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。
02 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='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2
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3
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。
2.1 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。
2.2 Python数据库连接池DBUtiles
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
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()
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 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。