Python MySQL數(shù)據(jù)庫連接池組件pymysqlpool詳解

更新時間：2017年07月07日 10:27:17 作者：克里斯的小屋

這篇文章主要跟大家介紹了關(guān)于Python MySQL數(shù)據(jù)庫連接池組件pymysqlpool的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面來一起看看吧。

引言

pymysqlpool （本地下載）是數(shù)據(jù)庫工具包中新成員，目的是能提供一個實用的數(shù)據(jù)庫連接池中間件，從而避免在應用中頻繁地創(chuàng)建和釋放數(shù)據(jù)庫連接資源。

功能

連接池本身是線程安全的，可在多線程環(huán)境下使用，不必擔心連接資源被多個線程共享的問題；
提供盡可能緊湊的接口用于數(shù)據(jù)庫操作；
連接池的管理位于包內(nèi)完成，客戶端可以通過接口獲取池中的連接資源（返回 pymysql.Connection）；
將最大程度地與 dataobj 等兼容，便于使用；
連接池本身具備動態(tài)增加連接數(shù)的功能，即 max_pool_size 和 step_size 會用于控制每次增加的連接數(shù)和最大連接數(shù)；
連接池最大連接數(shù)亦動態(tài)增加，需要開啟 enable_auto_resize 開關(guān)，此后當任何一次連接獲取超時發(fā)生，均記為一次懲罰，并且將 max_pool_size 擴大一定倍數(shù)。

基本工作流程

注意，當多線程同時請求時，若池中沒有可用的連接對象，則需要排隊等待

初始化后優(yōu)先創(chuàng)建 step_size 個連接對象，放在連接池中；
客戶端請求連接對象，連接池會從中挑選最近沒使用的連接對象返回（同時會檢查連接是否正常）；
客戶端使用連接對象，執(zhí)行相應操作后，調(diào)用接口返回連接對象；
連接池回收連接對象，并將其加入池中的隊列，供其它請求使用。

|--------|        |--------------|
|  | <==borrow connection object== | Pool manager |
| Client |        |    |
|  | ==return connection object==> | FIFO queue |
|--------|        |--------------|

參數(shù)配置

pool_name: 連接池的名稱，多種連接參數(shù)對應多個不同的連接池對象，多單例模式；
host: 數(shù)據(jù)庫地址
user: 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器用戶名
password: 用戶密碼
database: 默認選擇的數(shù)據(jù)庫
port: 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的端口
charset: 字符集，默認為 ‘utf8'
use_dict_cursor: 使用字典格式或者元組返回數(shù)據(jù)；
max_pool_size: 連接池優(yōu)先最大連接數(shù)；
step_size: 連接池動態(tài)增加連接數(shù)大??；
enable_auto_resize: 是否動態(tài)擴展連接池，即當超過 max_pool_size 時，自動擴展 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，即時擴展也不可超過該值；
auto_resize_scale: 自動擴展 max_pool_size 的增益，默認為 1.5 倍擴展；
wait_timeout: 在排隊等候連接對象時，最多等待多久，當超時時連接池嘗試自動擴展當前連接數(shù)；
kwargs: 其他配置參數(shù)將會在創(chuàng)建連接對象時傳遞給 pymysql.Connection

使用示例

1、使用 cursor 上下文管理器（快捷方式，但每次獲取都會申請連接對象，多次調(diào)用效率不高）：

from pymysqlpool import ConnectionPool
config = {
 'pool_name': 'test',
 'host': 'localhost',
 'port': 3306,
 'user': 'root',
 'password': 'root',
 'database': 'test'
}
def connection_pool():
 # Return a connection pool instance
 pool = ConnectionPool(**config)
 pool.connect()
 return pool
# 直接訪問并獲取一個 cursor 對象，自動 commit 模式會在這種方式下啟用
with connection_pool().cursor() as cursor:
 print('Truncate table user')
 cursor.execute('TRUNCATE user')
 print('Insert one record')
 result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20))
 print(result, cursor.lastrowid)
 print('Insert multiple records')
 users = [(name, age) for name in ['Jacky', 'Mary', 'Micheal'] for age in range(10, 15)]
 result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
 print(result)
 print('View items in table user')
 cursor.execute('SELECT * FROM user')
 for user in cursor:
  print(user)
 print('Update the name of one user in the table')
 cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16')
 cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1')
 print(cursor.fetchone())
 print('Delete the last record')
 cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')

2、使用 connection 上下文管理器：

import pandas as pd
from pymysqlpool import ConnectionPool
config = {
 'pool_name': 'test',
 'host': 'localhost',
 'port': 3306,
 'user': 'root',
 'password': 'root',
 'database': 'test'
}
def connection_pool():
 # Return a connection pool instance
 pool = ConnectionPool(**config)
 pool.connect()
 return pool
with connection_pool().connection() as conn:
 pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
# 或者
connection = connection_pool().borrow_connection()
pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
connection_pool().return_connection(connection)

更多測試請移步 test_example.py。

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