この記事では、主に Python MySQL データベース 接続プール コンポーネント pymysqlpool について、サンプル コードを通じて詳細に紹介します。この記事は、必要な方にとって一定の参照および学習価値があります。下を見てください。
はじめに
pymysqlpool (ローカル ダウンロード) は、データベース ツールキットの新しいメンバーであり、アプリケーションでのデータベース接続リソースの頻繁な作成と解放を回避するための実用的なデータベース接続プール ミドルウェアを提供することを目的としています。
機能
接続プール自体はスレッドセーフであり、複数のスレッドによって共有される接続リソースについて心配する必要はありません。
pymysql.Connection
);
将最大程度地与 dataobj 等兼容,便于使用;
连接池本身具备动态增加连接数的功能,即 max_pool_size 和 step_size 会用于控制每次增加的连接数和最大连接数;
连接池最大连接数亦动态增加,需要开启 enable_auto_resize 开关,此后当任何一次连接获取超时发生,均记为一次惩罚,并且将 max_pool_size 扩大一定倍数。
基本工作流程
注意,当多线程同时请求时,若池中没有可用的连接对象,则需要排队等待
初始化后优先创建 step_size 个连接对象,放在连接池中;
客户端请求连接对象,连接池会从中挑选最近没使用的连接对象返回(同时会检查连接是否正常);
客户端使用连接对象,执行相应操作后,调用接口返回连接对象;
连接池回收连接对象,并将其加入池中的队列,供其它请求使用。
|--------| |--------------| | | <==borrow connection object== | Pool manager | | Client | | | | | ==return connection object==> | FIFO queue | |--------| |--------------|
参数配置
pool_name: 连接池的名称,多种连接参数对应多个不同的连接池对象,多单例模式;
host: 数据库地址
user: 数据库服务器用户名
password: 用户密码
database: 默认选择的数据库
port: 数据库服务器的端口
charset: 字符集,默认为 ‘utf8'
use_dict_cursor: 使用字典格式或者元组返回数据;
max_pool_size: 连接池优先最大连接数;
step_size: 连接池动态增加连接数大小;
enable_auto_resize: 是否动态扩展连接池,即当超过 max_pool_size 时,自动扩展 max_pool_size;
pool_resize_boundary: 该配置为连接池最终可以增加的上上限大小,即时扩展也不可超过该值;
auto_resize_scale: 自动扩展 max_pool_size 的增益,默认为 1.5 倍扩展;
wait_timeout: 在排队等候连接对象时,最多等待多久,当超时时连接池尝试自动扩展当前连接数;
kwargs: 其他配置参数将会在创建连接对象时传递给 pymysql.Connection
接続プール自体には接続数を動的に増やす機能があります。つまり、max_pool_size と step_size は、接続数と毎回追加される接続の最大数を制御するために使用されます。接続プール内の最大接続数も動的に増加します。enable_auto_resize スイッチをオンにする必要があります。その後、接続取得タイムアウトが発生すると、ペナルティとして記録され、max_pool_size が一定の倍数に拡張されます。
複数のスレッドが同時にリクエストしたとき、プール内に利用可能な接続オブジェクトがない場合は、キューに入れて待つ必要があることに注意してください
クライアントは接続オブジェクトを要求し、接続プールは最近使用されていない接続オブジェクトを選択して返します (また、接続は正常です);
クライアントは、対応する操作を実行した後、
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 # 直接访问并获取一个 cursor 对象,自动 commit 模式会在这种方式下启用 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')🎜🎜🎜パラメータ設定🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜pool_name: 接続プールの名前、複数の異なる接続プールオブジェクトに対応する複数の接続パラメータ、詳細シングルケースモード🎜;🎜🎜🎜🎜host: データベースアドレス🎜🎜🎜🎜user: データベースサーバーのユーザー名🎜🎜🎜🎜パスワード: ユーザーパスワード🎜🎜🎜🎜database: デフォルトで選択されているデータベース🎜🎜🎜🎜port: データベースサーバーのポート🎜🎜🎜🎜charset: 文字セット🎜、デフォルトは 'utf8' です🎜🎜🎜🎜use_dict_cursor: データを返すために辞書形式またはタプルを使用します; 🎜🎜🎜🎜max_pool_size: 接続プールの優先順位の最大接続数; 🎜🎜🎜🎜 step_size: connection プールは接続数を動的に増加します。 🎜🎜🎜🎜enable_auto_resize: 接続プールを動的に拡張するかどうか、つまり、max_pool_size を超えた場合、max_pool_size を自動的に拡張します 🎜🎜🎜🎜pool_resize_boundary: この構成は上限です。接続プールは最終的に増加する可能性があり、すぐに拡張できます。この値を超えることはできません。🎜🎜🎜🎜auto_resize_scale: max_pool_size のゲインを自動的に拡張します。デフォルトは 1.5 倍です。🎜🎜🎜🎜wait_timeout:接続オブジェクト、最大待機時間、タイムアウトが発生すると、接続プールは現在の接続数を自動的に拡張しようとします 🎜🎜🎜🎜kwargs: 他の設定パラメータは
pymysql.Connection
に渡されます。 > 接続オブジェクトを作成するとき カーソルコンテキストマネージャー (ショートカットですが、取得するたびに接続オブジェクトに適用され、複数の呼び出しは効率的ではありません): 🎜🎜🎜🎜🎜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)🎜 2. 接続コンテキストマネージャーを使用します: 🎜 🎜🎜🎜🎜rrreee🎜その他のテスト test_example.py に移動してください。 🎜🎜🎜🎜 🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜pymysql: データベース接続とその他の操作を完了するには、このツール パッケージに依存します。 🎜🎜🎜🎜pandas: テスト中に pandas が使用されました。 🎜🎜🎜
以上がPython MySQLデータベースでpymysqlpoolを使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。