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Python MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接池組件

數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL
pymysqlpool 是數(shù)據(jù)庫(kù)工具包中新成員,目的是能提供一個(gè)實(shí)用的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池中間件,從而避免在應(yīng)用中頻繁地創(chuàng)建和釋放數(shù)據(jù)庫(kù)連接資源。

Python MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接池組件

引言

pymysqlpool 是數(shù)據(jù)庫(kù)工具包中新成員,目的是能提供一個(gè)實(shí)用的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池中間件,從而避免在應(yīng)用中頻繁地創(chuàng)建和釋放數(shù)據(jù)庫(kù)連接資源。 

功能

  1. 連接池本身是線程安全的,可在多線程環(huán)境下使用,不必?fù)?dān)心連接資源被多個(gè)線程共享的問(wèn)題;
  2. 提供盡可能緊湊的接口用于數(shù)據(jù)庫(kù)操作;
  3. 連接池的管理位于包內(nèi)完成,客戶端可以通過(guò)接口獲取池中的連接資源(返回 pymysql.Connection );
  4. 將最大程度地與 dataobj 等兼容,便于使用;
  5. 連接池本身具備動(dòng)態(tài)增加連接數(shù)的功能,即 max_pool_size 和 step_size 會(huì)用于控制每次增加的連接數(shù)和最大連接數(shù);
  6. 連接池最大連接數(shù)亦動(dòng)態(tài)增加,需要開(kāi)啟 enable_auto_resize 開(kāi)關(guān),此后當(dāng)任何一次連接獲取超時(shí)發(fā)生,均記為一次懲罰,并且將 max_pool_size 擴(kuò)大一定倍數(shù)。

基本工作流程

注意,當(dāng)多線程同時(shí)請(qǐng)求時(shí),若池中沒(méi)有可用的連接對(duì)象,則需要排隊(duì)等待

  1. 初始化后優(yōu)先創(chuàng)建 step_size 個(gè)連接對(duì)象,放在連接池中;
  2. 客戶端請(qǐng)求連接對(duì)象,連接池會(huì)從中挑選最近沒(méi)使用的連接對(duì)象返回(同時(shí)會(huì)檢查連接是否正常);
  3. 客戶端使用連接對(duì)象,執(zhí)行相應(yīng)操作后,調(diào)用接口返回連接對(duì)象;
  4. 連接池回收連接對(duì)象,并將其加入池中的隊(duì)列,供其它請(qǐng)求使用。
  1. |--------|                                |--------------| 
  2. |        | <==borrow connection object==  | Pool manager | 
  3. | Client |                                |              | 
  4. |        | ==return connection object==>  |  FIFO queue  | 
  5. |--------|                                |--------------| 

數(shù)配置

  • pool_name: 連接池的名稱,多種連接參數(shù)對(duì)應(yīng)多個(gè)不同的連接池對(duì)象,多單例模式;
  • host: 數(shù)據(jù)庫(kù)地址
  • user: 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器用戶名
  • password: 用戶密碼
  • database: 默認(rèn)選擇的數(shù)據(jù)庫(kù)
  • port: 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的端口
  • charset: 字符集,默認(rèn)為 ‘utf8’
  • use_dict_cursor: 使用字典格式或者元組返回?cái)?shù)據(jù);
  • max_pool_size: 連接池優(yōu)先最大連接數(shù);
  • step_size: 連接池動(dòng)態(tài)增加連接數(shù)大小;
  • enable_auto_resize: 是否動(dòng)態(tài)擴(kuò)展連接池,即當(dāng)超過(guò) max_pool_size 時(shí),自動(dòng)擴(kuò)展 max_pool_size ;
  • pool_resize_boundary: 該配置為連接池最終可以增加的上上限大小,即時(shí)擴(kuò)展也不可超過(guò)該值;
  • auto_resize_scale: 自動(dòng)擴(kuò)展 max_pool_size 的增益,默認(rèn)為 1.5 倍擴(kuò)展;
  • wait_timeout: 在排隊(duì)等候連接對(duì)象時(shí),最多等待多久,當(dāng)超時(shí)時(shí)連接池嘗試自動(dòng)擴(kuò)展當(dāng)前連接數(shù);
  • kwargs: 其他配置參數(shù)將會(huì)在創(chuàng)建連接對(duì)象時(shí)傳遞給 pymysql.Connection

使用示例

1.使用 cursor 上下文管理器(快捷方式,但每次獲取都會(huì)申請(qǐng)連接對(duì)象,多次調(diào)用效率不高):

  1. from pymysqlpool import ConnectionPool 
  2.  
  3. config = { 
  4.     'pool_name''test'
  5.     'host''localhost'
  6.     'port': 3306, 
  7.     'user''root'
  8.     'password''root'
  9.     'database''test' 
  10.  
  11. def connection_pool(): 
  12.     # Return a connection pool instance 
  13.     pool = ConnectionPool(**config) 
  14.     pool.connect() 
  15.     return pool 
  16.  
  17. # 直接訪問(wèn)并獲取一個(gè) cursor 對(duì)象,自動(dòng) commit 模式會(huì)在這種方式下啟用 
  18. with connection_pool().cursor() as cursor
  19.     print('Truncate table user'
  20.     cursor.execute('TRUNCATE user'
  21.  
  22.     print('Insert one record'
  23.     result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20)) 
  24.     print(result, cursor.lastrowid) 
  25.  
  26.     print('Insert multiple records'
  27.     users = [(name, age) for name in ['Jacky''Mary''Micheal'for age in range(10, 15)] 
  28.     result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users) 
  29.     print(result) 
  30.  
  31.     print('View items in table user'
  32.     cursor.execute('SELECT * FROM user'
  33.     for user in cursor
  34.         print(user
  35.  
  36.     print('Update the name of one user in the table'
  37.     cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16'
  38.     cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1'
  39.     print(cursor.fetchone()) 
  40.  
  41.     print('Delete the last record'
  42.     cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16' 

2.使用 connection 上下文管理器:

  1. import pandas as pd 
  2. from pymysqlpool import ConnectionPool 
  3.  
  4. config = { 
  5.     'pool_name''test'
  6.     'host''localhost'
  7.     'port': 3306, 
  8.     'user''root'
  9.     'password''root'
  10.     'database''test' 
  11.  
  12. def connection_pool(): 
  13.     # Return a connection pool instance 
  14.     pool = ConnectionPool(**config) 
  15.     pool.connect() 
  16.     return pool 
  17.  
  18. with connection_pool().connection() as conn: 
  19.     pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn) 
  20.  
  21. # 或者 
  22. connection = connection_pool().borrow_connection() 
  23. pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn) 
  24. connection_pool().return_connection(connection) 

3.更多測(cè)試請(qǐng)移步 test_example.py 。

依賴

1.pymysql :將依賴該工具包完成數(shù)據(jù)庫(kù)的連接等操作;

2.pandas :測(cè)試時(shí)使用了 pandas。

安裝

1.移步 pymysqlpool: https://github.com/ChrisLeeGit/pymysqlpool 下載源碼,然后使用 pip 安裝即可: pip3 setup.py install ,注意需要使用 Python3 環(huán)境。

2.歡迎反饋,共同學(xué)習(xí)進(jìn)步 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 36大數(shù)據(jù)
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