一、数据库封装
1.1数据库基本配置
1.2 编写单例模式注解
1.3 构建连接池
1.4 封装Python操作MYSQL的代码
二、连接池测试
场景一：同一个实例，执行2次sql
场景二：依次创建2个实例，各自执行sql
场景三：启动2个线程，但是线程在创建连接池实例时，有时间间隔
场景四：启动2个线程，线程在创建连接池实例时，没有时间间隔
前言：
线程安全问题：当2个线程同时用到线程池时，会同时创建2个线程池。如果多个线程，错开用到线程池，就只会创建一个线程池，会共用一个线程池。我用的注解方式的单例模式，感觉就是这个注解的单例方式，解决了多线程问题，但是没解决线程安全问题，需要优化这个单例模式。
主要通过 PooledDB 模块实现。
一、数据库封装 1.1数据库基本配置db_config.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pymysql
# 数据库信息
DB_TEST_HOST = "127.0.0.1"
DB_TEST_PORT = 3308
DB_TEST_DBNAME = "bt"
DB_TEST_USER = "root"
DB_TEST_PASSWORD = "123456"
# 数据库连接编码
DB_CHARSET = "utf8"
# mincached : 启动时开启的闲置连接数量(缺省值 0 开始时不创建连接)
DB_MIN_CACHED = 5
# maxcached : 连接池中允许的闲置的最多连接数量(缺省值 0 代表不闲置连接池大小)
DB_MAX_CACHED = 0
# maxshared : 共享连接数允许的最大数量(缺省值 0 代表所有连接都是专用的)如果达到了最大数量,被请求为共享的连接将会被共享使用
DB_MAX_SHARED = 5
# maxconnecyions : 创建连接池的最大数量(缺省值 0 代表不限制)
DB_MAX_CONNECYIONS = 300
# blocking : 设置在连接池达到最大数量时的行为(缺省值 0 或 False 代表返回一个错误<toMany......> 其他代表阻塞直到连接数减少,连接被分配)
DB_BLOCKING = True
# maxusage : 单个连接的最大允许复用次数(缺省值 0 或 False 代表不限制的复用).当达到最大数时,连接会自动重新连接(关闭和重新打开)
DB_MAX_USAGE = 0
# setsession : 一个可选的SQL命令列表用于准备每个会话，如["set datestyle to german", ...]
DB_SET_SESSION = None
# creator : 使用连接数据库的模块
DB_CREATOR = pymysql
设置连接池最大最小为5个。则启动连接池时，就会建立5个连接。
1.2 编写单例模式注解singleton.py
#单例模式函数，用来修饰类
def singleton(cls,*args,**kw):
instances = {}
def _singleton():
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args,**kw)
return instances[cls]
return _singleton
1.3 构建连接池
db_dbutils_init.py
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import db_config as config
# import random
from singleton import singleton
"""
@功能：创建数据库连接池
"""
class MyConnectionPool(object):
# 私有属性
# 能通过对象直接访问，但是可以在本类内部访问；
__pool = None
# def __init__(self):
# self.conn = self.__getConn()
# self.cursor = self.conn.cursor()
# 创建数据库连接conn和游标cursor
def __enter__(self):
self.conn = self.__getconn()
self.cursor = self.conn.cursor()
# 创建数据库连接池
def __getconn(self):
if self.__pool is None:
# i = random.randint(1, 100)
# print("创建线程池的数量"+str(i))
self.__pool = PooledDB(
creator=config.DB_CREATOR,
mincached=config.DB_MIN_CACHED,
maxcached=config.DB_MAX_CACHED,
maxshared=config.DB_MAX_SHARED,
maxconnections=config.DB_MAX_CONNECYIONS,
blocking=config.DB_BLOCKING,
maxusage=config.DB_MAX_USAGE,
setsession=config.DB_SET_SESSION,
host=config.DB_TEST_HOST,
port=config.DB_TEST_PORT,
user=config.DB_TEST_USER,
passwd=config.DB_TEST_PASSWORD,
db=config.DB_TEST_DBNAME,
use_unicode=False,
charset=config.DB_CHARSET
)
return self.__pool.connection()
# 释放连接池资源
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.cursor.close()
self.conn.close()
# 关闭连接归还给链接池
# def close(self):
# self.cursor.close()
# self.conn.close()
# 从连接池中取出一个连接
def getconn(self):
conn = self.__getconn()
cursor = conn.cursor()
return cursor, conn
# 获取连接池,实例化
@singleton
def get_my_connection():
return MyConnectionPool()
1.4 封装Python操作MYSQL的代码
mysqlhelper.py
import time
from db_dbutils_init import get_my_connection
"""执行语句查询有结果返回结果没有返回0；增/删/改返回变更数据条数，没有返回0"""
class MySqLHelper(object):
def __init__(self):
self.db = get_my_connection() # 从数据池中获取连接
#
# def __new__(cls, *args, **kwargs):
# if not hasattr(cls, 'inst'): # 单例
# cls.inst = super(MySqLHelper, cls).__new__(cls, *args, **kwargs)
# return cls.inst
# 封装执行命令
def execute(self, sql, param=None, autoclose=False):
"""
【主要判断是否有参数和是否执行完就释放连接】
:param sql: 字符串类型，sql语句
:param param: sql语句中要替换的参数"select %s from tab where id=%s" 其中的%s就是参数
:param autoclose: 是否关闭连接
:return: 返回连接conn和游标cursor
"""
cursor, conn = self.db.getconn() # 从连接池获取连接
count = 0
try:
# count : 为改变的数据条数
if param:
count = cursor.execute(sql, param)
else:
count = cursor.execute(sql)
conn.commit()
if autoclose:
self.close(cursor, conn)
except Exception as e:
pass
return cursor, conn, count
# 释放连接
def close(self, cursor, conn):
"""释放连接归还给连接池"""
cursor.close()
conn.close()
# 查询所有
def selectall(self, sql, param=None):
cursor = None
conn = None
count = None
try:
cursor, conn, count = self.execute(sql, param)
res = cursor.fetchall()
return res
except Exception as e:
print(e)
self.close(cursor, conn)
return count
# 查询单条
def selectone(self, sql, param=None):
cursor = None
conn = None
count = None
try:
cursor, conn, count = self.execute(sql, param)
res = cursor.fetchone()
self.close(cursor, conn)
return res
except Exception as e:
print("error_msg:", e.args)
self.close(cursor, conn)
return count
# 增加
def insertone(self, sql, param):
cursor = None
conn = None
count = None
try:
cursor, conn, count = self.execute(sql, param)
# _id = cursor.lastrowid() # 获取当前插入数据的主键id，该id应该为自动生成为好
conn.commit()
self.close(cursor, conn)
return count
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback()
self.close(cursor, conn)
return count
# 增加多行
def insertmany(self, sql, param):
"""
:param sql:
:param param: 必须是元组或列表[(),()]或（（），（））
:return:
"""
cursor, conn, count = self.db.getconn()
try:
cursor.executemany(sql, param)
conn.commit()
return count
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback()
self.close(cursor, conn)
return count
# 删除
def delete(self, sql, param=None):
cursor = None
conn = None
count = None
try:
cursor, conn, count = self.execute(sql, param)
self.close(cursor, conn)
return count
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback()
self.close(cursor, conn)
return count
# 更新
def update(self, sql, param=None):
cursor = None
conn = None
count = None
try:
cursor, conn, count = self.execute(sql, param)
conn.commit()
self.close(cursor, conn)
return count
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback()
self.close(cursor, conn)
return count
# if __name__ == '__main__':
# db = MySqLHelper()
# sql = "SELECT SLEEP(10)"
# db.execute(sql)
# time.sleep(20)
# TODO 查询单条
# sql1 = 'select * from userinfo where name=%s'
# args = 'python'
# ret = db.selectone(sql=sql1, param=args)
# print(ret) # (None, b'python', b'123456', b'0')
# TODO 增加单条
# sql2 = 'insert into hotel_urls(cname,hname,cid,hid,url) values(%s,%s,%s,%s,%s)'
# ret = db.insertone(sql2, ('1', '2', '1', '2', '2'))
# print(ret)
# TODO 增加多条
# sql3 = 'insert into userinfo (name,password) VALUES (%s,%s)'
# li = li = [
# ('分省', '123'),
# ('到达','456')
# ]
# ret = db.insertmany(sql3,li)
# print(ret)
# TODO 删除
# sql4 = 'delete from userinfo WHERE name=%s'
# args = 'xxxx'
# ret = db.delete(sql4, args)
# print(ret)
# TODO 更新
# sql5 = r'update userinfo set password=%s WHERE name LIKE %s'
# args = ('993333993', '%old%')
# ret = db.update(sql5, args)
# print(ret)
二、连接池测试
修改 db_dbutils_init.py 文件，在创建连接池def __getconn(self):方法下，加一个打印随机数，方便将来我们定位是否时单例的线程池。
修改后的db_dbutils_init.py 文件：
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import db_config as config
import random
from singleton import singleton
"""
@功能：创建数据库连接池
"""
class MyConnectionPool(object):
# 私有属性
# 能通过对象直接访问，但是可以在本类内部访问；
__pool = None
# def __init__(self):
# self.conn = self.__getConn()
# self.cursor = self.conn.cursor()
# 创建数据库连接conn和游标cursor
def __enter__(self):
self.conn = self.__getconn()
self.cursor = self.conn.cursor()
# 创建数据库连接池
def __getconn(self):
if self.__pool is None:
i = random.randint(1, 100)
print("线程池的随机数"+str(i))
self.__pool = PooledDB(
creator=config.DB_CREATOR,
mincached=config.DB_MIN_CACHED,
maxcached=config.DB_MAX_CACHED,
maxshared=config.DB_MAX_SHARED,
maxconnections=config.DB_MAX_CONNECYIONS,
blocking=config.DB_BLOCKING,
maxusage=config.DB_MAX_USAGE,
setsession=config.DB_SET_SESSION,
host=config.DB_TEST_HOST,
port=config.DB_TEST_PORT,
user=config.DB_TEST_USER,
passwd=config.DB_TEST_PASSWORD,
db=config.DB_TEST_DBNAME,
use_unicode=False,
charset=config.DB_CHARSET
)
return self.__pool.connection()
# 释放连接池资源
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.cursor.close()
self.conn.close()
# 关闭连接归还给链接池
# def close(self):
# self.cursor.close()
# self.conn.close()
# 从连接池中取出一个连接
def getconn(self):
conn = self.__getconn()
cursor = conn.cursor()
return cursor, conn
# 获取连接池,实例化
@singleton
def get_my_connection():
return MyConnectionPool()
开始测试：
场景一：同一个实例，执行2次sqlfrom mysqlhelper import MySqLHelper
import time
if __name__ == '__main__':
sql = "SELECT SLEEP(10)"
sql1 = "SELECT SLEEP(15)"
db = MySqLHelper()
db.execute(sql)
db.execute(sql1)
time.sleep(20)
在数据库中，使用 show processlist;
show processlist;
当执行第一个sql时。数据库连接显示。
当执行第二个sql时。数据库连接显示：
当执行完sql，程序sleep时。数据库连接显示：
程序打印结果：
线程池的随机数43
由以上可以得出结论：
线程池启动后，生成了5个连接。执行第一个sql时，使用了1个连接。执行完第一个sql后，使用了另外1个连接。 这是一个线性的，线程池中一共5个连接，但是每次执行，只使用了其中一个。
有个疑问，连接池如果不支持并发是不是就毫无意义？
如上，虽然开了线程池5个连接，但是每次执行sql，只用到了一个连接。那为何不设置线程池大小为1呢？设置线程池大小的意义何在呢？（如果在非并发的场景下，是不是设置大小无意义？）
相比于不用线程池的优点：
如果不用线程池，则每次执行一个sql都要创建、断开连接。 像我们这样使用连接池，不用反复创建、断开连接，拿现成的连接直接用就好了。
场景二：依次创建2个实例，各自执行sqlfrom mysqlhelper import MySqLHelper
import time
if __name__ == '__main__':
db = MySqLHelper()
db1 = MySqLHelper()
sql = "SELECT SLEEP(10)"
sql1 = "SELECT SLEEP(15)"
db.execute(sql)
db1.execute(sql1)
time.sleep(20)
第一个实例db，执行sql。线程池启动了5个连接
第二个实例db1，执行sql：
程序睡眠时，一共5个线程池：
打印结果：
结果证明：
虽然我们依次创建了2个实例，但是（1）创建线程池的打印结果，只打印1次，且从始至终，线程池一共只启动了5个连接，且连接的id没有发生改变，说明一直是这5个连接。
证明，我们虽然创建了2个实例，但是这2个实例其实是一个实例。（单例模式是生效的）
场景三：启动2个线程，但是线程在创建连接池实例时，有时间间隔import threading
from mysqlhelper import MySqLHelper
import time
def sl1():
time.sleep(2)
db = MySqLHelper()
sql = "SELECT SLEEP(6)"
db.execute(sql)
def sl2():
time.sleep(4)
db = MySqLHelper()
sql = "SELECT SLEEP(15)"
db.execute(sql)
if __name__ == '__main__':
threads = []
t1 = threading.Thread(target=sl1)
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=sl2)
threads.append(t2)
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
time.sleep(20)
2个线程间隔了2秒。
观察数据库的连接数量：
打印结果：
在并发执行2个sql时，共用了这5个连接，且打印结果只打印了一次，说明虽然并发创建了2次实例，但真正只创建了一个连接池。
场景四：启动2个线程，线程在创建连接池实例时，没有时间间隔import threading
from mysqlhelper import MySqLHelper
import time
if __name__ == '__main__':
db = MySqLHelper()
sql = "SELECT SLEEP(6)"
sql1 = "SELECT SLEEP(15)"
threads = []
t1 = threading.Thread(target=db.execute, args=(sql,))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=db.execute, args=(sql1,))
threads.append(t2)
for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
time.sleep(20)
观察数据库连接 ：
打印结果：
结果表明：
终端打印了2次，数据库建立了10个连接，说明创建了2个线程池。这样的单例模式，存在线程安全问题。
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