Python数据库连接池DBUtils.PooledDB
DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的包,为高频度高并发的数据库访问提供更好的性能,可以自动管理连接对象的创建和释放。最常用的两个外部接口是 PersistentDB 和 PooledDB,前者提供了单个线程专用的数据库连接池,后者则是进程内所有线程共享的数据库连接池。
简介
DBUtils是一套Python数据库连接池包,并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。DBUtils来自Webware for Python。
DBUtils提供两种外部接口:
- PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接。
- PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接。
实测证明 PersistentDB 的速度是最高的,但是在某些特殊情况下,数据库的连接过程可能异常缓慢,而此时的PooledDB则可以提供相对来说平均连接时间比较短的管理方式。
另外,实际使用的数据库驱动也有所依赖,比如SQLite数据库只能使用PersistentDB作连接池。 下载地址:http://www.webwareforpython.org/downloads/DBUtils/
使用方法
连接池对象只初始化一次,一般可以作为模块级代码来确保。 PersistentDB的连接例子:
import DBUtils.PersistentDB persist=DBUtils.PersistentDB.PersistentDB(dbpai=MySQLdb,maxusage=1000,**kwargs)
这里的参数dbpai指使用的底层数据库模块,兼容DB-API的。maxusage则为一个连接最大使用次数,参考了官方例子。后面的**kwargs则为实际传递给MySQLdb的参数。
获取连接: conn=persist.connection() 实际编程中用过的连接直接关闭 conn.close() 即可将连接交还给连接池。
PooledDB使用方法同PersistentDB,只是参数有所不同。
- dbapi :数据库接口
- mincached :启动时开启的空连接数量
- maxcached :连接池最大可用连接数量
- maxshared :连接池最大可共享连接数量
- maxconnections :最大允许连接数量
- blocking :达到最大数量时是否阻塞
- maxusage :单个连接最大复用次数
- setsession :用于传递到数据库的准备会话,如 [”set name UTF-8″] 。
一个使用过程:
db=pooled.connection() cur=db.cursor() cur.execute(sql) res=cur.fetchone() cur.close() # or del cur db.close() # or del db
python不用连接池的MySQL连接方法
import MySQLdb conn= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306) cur=conn.cursor() SQL="select * from table1" r=cur.execute(SQL) r=cur.fetchall() cur.close() conn.close()
用连接池后的连接方法
import MySQLdb from DBUtils.PooledDB import PooledDB pool = PooledDB(MySQLdb,5,host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306) #5为连接池里的最少连接数 conn = pool.connection() #以后每次需要数据库连接就是用connection()函数获取连接就好了 cur=conn.cursor() SQL="select * from table1" r=cur.execute(SQL) r=cur.fetchall() cur.close() conn.close()
DBUtils下载地址:https://pypi.python.org/pypi/DBUtils/
测试代码:
import sys import threading import MySQLdb import DBUtils.PooledDB connargs = { ", "db":"test" } def test(conn): try: cursor = conn.cursor() count = cursor.execute("select * from users") rows = cursor.fetchall() for r in rows: pass finally: conn.close() def testloop(): print ("testloop") for i in range(1000): conn = MySQLdb.connect(**connargs) test(conn) def testpool(): print ("testpool") pooled = DBUtils.PooledDB.PooledDB(MySQLdb, **connargs) for i in range(1000): conn = pooled.connection() test(conn) def main(): t = testloop if len(sys.argv) == 1 else testpool for i in range(10): threading.Thread(target = t).start() if __name__ == "__main__": main()
看看 10 线程的测试结果。
$ time ./main.py testloop testloop testloop testloop testloop testloop testloop testloop testloop testloop real 0m4.471s user 0m0.570s sys 0m4.670s $ time ./main.py -l testpool testpool testpool testpool testpool testpool testpool testpool testpool testpool real 0m2.637s user 0m0.320s sys 0m2.750s
虽然测试方式不是很严谨,但从测试结果还是能感受到 DBUtils 带来的性能提升。当然,我们我们也可以在 testloop() 中一直重复使用一个不关闭的 Connection,但这却不适合实际开发时的情形。
DBUtils 提供了几个参数,便于我们更好地调整资源利用。
DBUtils.PooledDB.PooledDB(self, creator, mincached=0, maxcached=0, maxshared=0, maxconnections=0, blocking=False, maxusage=None, setsession=None, failures=None, *args, **kwargs) Docstring: Set up the DB-API 2 connection pool. creator: either an arbitrary function returning new DB-API 2 connection objects or a DB-API 2 compliant database module mincached: initial number of idle connections in the pool (0 means no connections are made at startup) maxcached: maximum number of idle connections in the pool (0 or None means unlimited pool size) maxshared: maximum number of shared connections (0 or None means all connections are dedicated) When this maximum number is reached, connections are shared if they have been requested as shareable. maxconnections: maximum number of connections generally allowed (0 or None means an arbitrary number of connections) blocking: determines behavior when exceeding the maximum (if this is set to true, block and wait until the number of connections decreases, otherwise an error will be reported) maxusage: maximum number of reuses of a single connection (0 or None means unlimited reuse) When this maximum usage number of the connection is reached, the connection is automatically reset (closed and reopened). setsession: optional list of SQL commands that may serve to prepare the session, e.g. ["set datestyle to ...", "set time zone ..."] failures: an optional exception class or a tuple of exception classes for which the connection failover mechanism shall be applied, if the default (OperationalError, InternalError) is not adequate args, kwargs: the parameters that shall be passed to the creator function or the connection constructor of the DB-API 2 module
DBUtils 仅提供给了连接池管理,实际的数据库操作依然是由符合 DB-API 2 标准的目标数据库模块完成的。
Python数据库连接池DBUtils.PooledDB的更多相关文章
- Python数据库连接池---DBUtils
Python数据库连接池DBUtils DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不 ...
- Python数据库连接池DBUtils
Python数据库连接池DBUtils DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不 ...
- Python数据库连接池实例——PooledDB
不用连接池的MySQL连接方法 import MySQLdbconn= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='my ...
- Python 数据库连接池DButils
常规的数据库链接存在的问题: 场景一: 缺点:每次请求反复创建数据库连接,连接数太多 import pymysql def index(): conn = pymysql.connect() curs ...
- Python数据库连接池DBUtils(基于pymysql模块连接数据库)
安装 pip3 install DBUtils DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块. 此连接池有两种连接模式: # BDUtils数据库链接池: 模式一:基于threaing ...
- Python数据库连接池DBUtils详解
what's the DBUtils DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的Python包,为高频度高并发的数据库访问提供更好的性能,可以自动管理连接对象的创建和释放.并允许对非线程安全的数据库 ...
- Python数据库连接池实例——PooledDB
不用连接池的MySQL连接方法 import MySQLdb conn= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='m ...
- flask数据库连接池DBUtils
数据库连接池 为啥要使用数据库连接池 频繁的连接和断开数据库,消耗大,效率低 DBUtils可以创建多个线程连接数据库,且一直保持连接,不会断开 执行数据库操作时,由数据池分配线程,当数据池空时,可选 ...
- python数据库连接池
python数据库连接池 import psycopg2 import psycopg2.pool dbpool=psycopg2.pool.PersistentConnectionPool(1,1, ...
随机推荐
- Herriot
Herriot测试框架是Hadoop-0.21.0及以后版本中新加入的测试框架,它的出现主要是为了尽可能地模拟真实的大规模分布式系统,并且对该系统实现自动化测试.和Hadoop以前的测试框架MiniD ...
- 和菜鸟一起学linux之DBUS基础学习记录
D-Bus三层架构 D-Bus是一个为应用程序间通信的消息总线系统, 用于进程之间的通信.它是个3层架构的IPC 系统,包括: 1.函数库libdbus ,用于两个应用程序互相联系和交互消息. 2.一 ...
- 基于异步队列的生产者消费者C#并发设计
继上文<<基于阻塞队列的生产者消费者C#并发设计>>的并发队列版本的并发设计,原文code是基于<<.Net中的并行编程-4.实现高性能异步队列>>修改 ...
- asp.net 调试与iis部署的问题
第一个问题:编译器错误信息: CS0016: 未能写入输出文件"c:\WINDOWS\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\Temporary ASP.NET ...
- CSS基础:替换元素和非替换元素
简介 根据 "外在盒子" 是内联还是块级我们可以把元素分为内联元素和块级元素,而根据是否具有可替换内容,我们也可以把元素分为替换元素和非替换元素.这种通过修改某个属性值,例如 &l ...
- sqlite 数据类型 <转>
一般数据采用的固定的静态数据类型,而SQLite采用的是动态数据类型,会根据存入值自动判断.SQLite具有以下五种数据类型: 1.NULL:空值.2.INTEGER:带符号的整型,具体取决有存入数字 ...
- 使用Puppeteer抓取受限网站
不要相信前端是安全的,今天简单验证一下,但是希望大家支持正版,支持原作者,毕竟写书不易. 安装Puppteer npm install --save puppeteer 选择目标网站 我们这里选择胡子 ...
- eclipse调试的方法和技巧
eclipse调试图标所代表的含义: Step into 单步进入-将进入执行的方法内部继续执行. Step over 单步前进-执行下一步. Step return – 单步退出-跳出正在执行的方 ...
- 框架学习:ibatis框架的结构和分析
由于最近一段时间比较忙碌,<框架学习>系列的文章一直在搁浅着,最近开始继续这个系列的文章更新. 在上篇文章中我们说到了hibernate框架,它是一种基于JDBC的主流持久化框架,是一个优 ...
- Python的基本数据数字、字符串、布尔值及其魔法
基本数据类型介绍 若要把Pyhton的基本数据类型:数字(int).字符串(str).布尔(bool).列表(list).元组(tuple).字典(dict)都分为一个个不同的角色 如:战士,魔法师, ...