Flask 中用 dbutils 实现数据库连接池

之前用 dbutils 来实现数据库连接池, 这里将其封装为一个自定义类并在 flask 中实际应用一下, 在实际场景中肯定是多页面接口, 这也就涉及到 python 的 import 问题, 就个人感觉它没有像 js 那样方便, 但也能用吧.

目录结构

• app.py
• config
  • __ init __.py
  • db.py
• goods
  • __ init __.py
  • views.py

简单说明如下:

app.py 用来作为主程序入口, 实例化 app , 注册蓝图, 和简单配置.

config 是个文件夹, 因其带有 __ init __ .py 文件则变成了一个 package, 可以轻松 import 了.

goods 是一个业务板块, 业务逻辑视图都放在 view.py, 而 __ init __ 的作用则是向外 export 暴露 views 视图里面的东西能更好被 find 而已.

具体实现

app.py

from flask import Flask
import goods

app = Flask(__name__)

#  注册蓝图
app.register_blueprint(goods.blueprint)
# app.register_blueprint(products.blueprint)

@app.route('/')
def index():
    return 'hello, youge!'

if __name__ == "__main__":

    app.config['debug'] = True
    app.config['JSON_AS_ASCII'] = False

    # run 一定要在最后, 配置才会生效
    app.run(host='127.0.0.1', debug=True)

这里能 import goods, 说明 goods 是一个 package, 然后会从它的 __ init __ .py 中去慢慢寻找成员

蓝图管理 goods.blueprint 这里的 blueprint 是一个自定义名字的蓝图对象实例, 表示这块业务的二级路由规划等.

goods.__ init __.py

from goods.views import *

它的作用是向外 export 其同级目录下的 views.py 视图函数中的各成员, 同时也声明 goods 是个 pakage, 然后也做代理结构拆分, 让人一看就懂.

goods.views.py

from flask import Blueprint, jsonify
from config.db import db

# 用这个 bluprint 管理这下面一连串的业务逻辑路径
blueprint = Blueprint('goods', __name__, url_prefix='/goods')

@blueprint.route("/test/")
def test():
    return jsonify([1, 2, 3])

@blueprint.route("/sales/")
def cate_sales():
    sql = "select 类别, round(sum(销售额),2) as 销售额  from market group by 1;"
    data = db.fetchall(sql)

    return jsonify(data)

这里的 blueprint 是一个蓝图实例, 用来管理下面一连串的路由 url 前缀都是 '/goods/xxx' 的方式.

获取数据这里用了原生 sql 并进行了封装, 然后返回一个 json 数据, 因此核心是来看这个 db 对象实例是如何实现的.

config.__ init __.py

# 啥都不写也行
from config.db import *

作用同上, 声明 config 是一个 package, 然后顺带将 下面的 db.py 中的成员都 export 出去, 能被外面的文件进行 import

config.db.py

import pymysql
from pymysql import cursors
from dbutils.pooled_db import PooledDB

# 通过类来创建单例模式封装 DB
class DB(object):
    def __init__(self):
        self.pool = PooledDB(
            creator=pymysql,
            # 创建最大连接
            maxconnections=6,
            mincached=2,
            maxcached=3,
            maxshared=4,
            blocking=True,
            maxusage=None,
            setsession=[],
            ping=0,
            # 这一坨会传给上面的 pymysql
            host='127.0.0.1',
            port=3306,
            user='root',
            passwd='123456',
            database='cj',
            charset='utf8',
            # 让查询结果是一个 dict
            cursorclass=cursors.DictCursor
        )

    def execute(self, sql, args=None):
        # 从连接池获取连接
        conn = self.pool.connection()
        res = None
        try:
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute(sql, args)

            if sql.startswith('select'):
                res = cursor.fetchall()
            else:
                # insert, delete , update 都要提交
                conn.commit()
        except Exception as e:
            conn.rollback()
            raise e
        finally:
            # 将连接归还给连接池, 但并非是关闭连接, 不会造成反复连接数据库
            conn.close()
        return res

# 类实例化 DB 对象, 即也是单例创建一个连接池啦
db = DB()

重点在最后这一行, db = DB( ) 即通过类实例化的方式完成了一个单例. 即对于连接池一共只创建了一个, 但在各个地方都能用上.

演示结果

首页:

业务:

还是蛮好理解和使用的, 后面就用它来写接口吧.