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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. 手把手教你从头开始搭建友善之臂ARM-tiny4412开发环境(史上最详细!!)

    创建一个ARM目录 mkdir   /disk/A9  -p 接下来你需要准备以下的东西 1.arm-linux-gcc-4.5.1     交叉编译器 2.linux-3.5-tiny4412    ...

  2. 数据结构-C语言递归实现树的前中后序遍历

    #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct tree { int number ; struct tree *l ...

  3. Ubuntu 14.04 32位 JDK+ADT Bundle+NDK安装

    1. 安装JDK tar或GUI解压jdk-8u25-linux-i586.tar.gz 编辑/etc/environment文件 CLASSPATH="/home/zhouwei/jdk1 ...

  4. Angular使用总结 --- 模版驱动表单

    表单的重要性就不多说了,Angular支持表单的双向数据绑定,校验,状态管理等,总结下. 获取用户输入 <div class="container-fluid login-page&q ...

  5. access登录窗口校验代码一

    Private Sub login_Click()If IsNull(Me.username) ThenMsgBox "请输入用户名!", vbExclamationElseIf ...

  6. datetime的精度

    最近有需要将分钟线的数据进行内联拼接,但时间没有必要精确到秒,微秒. df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']) df = df.set_index ...

  7. Django之Apps源码学习

    先了解下官方文档的介绍 Django包含了一个已经安装应用的注册表,这个注册表存储着配置信息以及用来自省,同时也维护着可用模型的列表. 这个注册表就是apps,位于django.apps下,本质上是一 ...

  8. Vim PHP环境设置文章

    可能有重复: 在ubuntu 上配置vim的PHP开发环境 http://blog.csdn.net/robertaqi/article/details/6117546 手把手教你把Vim改装成一个I ...

  9. hadoop配置文件详解系列(二)-hdfs-site.xml篇

    上一篇介绍了core-site.xml的配置,本篇继续介绍hdfs-site.xml的配置. 属性名称 属性值 描述 hadoop.hdfs.configuration.version 1 配置文件的 ...

  10. Phaser文档访问不了,下载英文版文档到本地,已经共享在国内网站上面

    点击链接查看, http://www.simuhunluo.top/Phaser/ 可以找到你所需要的类.