flask使用SQLAlchemy组对数据库操作

两种连接方式:

  第二种方式就是利用threading.local()为每个线程开辟一个自己独立的存储空间

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Users

engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/userinfo?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)


def task():
    session = SessionFactory()
    ret = session.query(Users).all()
    print(ret)
    # 将连接交还给连接池
    session.close()


from threading import Thread

for i in range(20):
    t = Thread(target=task)
    t.start()
连接方式一,支持并发
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Users

engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/userinfo?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(SessionFactory)


def task():
    # session = SessionFactory()
    ret = session.query(Users).all()
    print(ret)
    # 将连接交还给连接池
    session.remove()
    # session.close()


from threading import Thread

for i in range(20):
    t = Thread(target=task)
    t.start()
连接方式二,支持并发,导入scoped_session

1、介绍、基本配置

  SQLALchemy之介绍,基本使用

2、创建表、删除表

  SQLAlchemy创建表和删除表

3、ORM操作,增删改查,连表、分组、排序、执行原生sql语句、一对多与多对多中,基于relationship类字段的查询和添加

  SQLALchemy之ORM操作