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python数据库连接池

原创 Python 作者:TOmDD 时间:2020-07-07 21:27:37 0 删除 编辑

1、不使用数据库连接池,每次操作都要链接数据库,链接次数过多

 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 td where id=%s", [5, ])
    result = cursor.fetchall()  # 获取数据    cursor.close()
    conn.close()  # 关闭链接

这种方式每次请求,反复创建数据库链接,多次链接数据库会非常耗时

2、 创建一个链接池,为所有线程提供连接,使用时来进行获取,使用完毕后在放回到连接池。

PS:假设最大链接数有10个,其实也就是一个列表,当你pop一个,系统会再append一个,链接池的所有的链接都是按照排队的这样的方式来链接的。 链接池里所有的链接都能重复使用,共享的, 即实现了并发,又防止了链接次数太多

import timeimport pymysqlimport threadingfrom 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():    # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常
    # 否则
    # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
    # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。
    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()    # print(th, '链接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()



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