在一个Web App中,所有数据,包括用户信息、发布的日志、评论等,都存储在数据库中。在awesome-python-app中,我们选择MySQL作为数据库。
Web App里面有很多地方都要访问数据库。访问数据库需要创建数据库连接、游标对象,然后执行SQL语句,最后处理异常,清理资源。这些访问数据库的代码如果分散到各个函数中,势必无法维护,也不利于代码复用。
此外,在一个Web App中,有多个用户会同时访问,系统以多进程或多线程模式来处理每个用户的请求。假设以多线程为例,每个线程在访问数据库时,都必须创建仅属于自身的连接,对别的线程不可见,否则,就会造成数据库操作混乱。
所以,我们还要创建一个简单可靠的数据库访问模型,在一个线程中,能既安全又简单地操作数据库。
为什么不选择SQLAlchemy?SQLAlchemy太庞大,过度地面向对象设计导致API太复杂。
所以我们决定自己设计一个封装基本的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE操作的db模块:transwarp.db。
设计db接口
设计底层模块的原则是,根据上层调用者设计简单易用的API接口,然后,实现模块内部代码。
假设transwarp.db模块已经编写完毕,我们希望以这样的方式来调用它:
首先,初始化数据库连接信息,通过create_engine()函数:
from transwarp import db db.create_engine(user='root', password='password', database='test', host='127.0.0.1', port=3306)
然后,就可以直接操作SQL了。
如果需要做一个查询,可以直接调用select()方法,返回的是list,每一个元素是用dict表示的对应的行:
users = db.select('select * from user') # users => # [ # { "id": 1, "name": "Michael"}, # { "id": 2, "name": "Bob"}, # { "id": 3, "name": "Adam"} # ]
如果要执行INSERT、UPDATE或DELETE操作,执行update()方法,返回受影响的行数:
n = db.update('insert into user(id, name) values(?, ?)', 4, 'Jack')
update()函数签名为:
update(sql, *args)
统一用?作为占位符,并传入可变参数来绑定,从根本上避免SQL注入攻击。
每个select()或update()调用,都隐含地自动打开并关闭了数据库连接,这样,上层调用者就完全不必关心数据库底层连接。
但是,如果要在一个数据库连接里执行多个SQL语句怎么办?我们用一个with语句实现:
with db.connection(): db.select('...') db.update('...') db.update('...')
如果要在一个数据库事务中执行多个SQL语句怎么办?我们还是用一个with语句实现:
with db.transaction(): db.select('...') db.update('...') db.update('...')
实现db模块
由于模块是全局对象,模块变量是全局唯一变量,所以,有两个重要的模块变量:
# db.py # 数据库引擎对象: class _Engine(object): def __init__(self, connect): self._connect = connect def connect(self): return self._connect() engine = None # 持有数据库连接的上下文对象: class _DbCtx(threading.local): def __init__(self): self.connection = None self.transactions = 0 def is_init(self): return not self.connection is None def init(self): self.connection = _LasyConnection() self.transactions = 0 def cleanup(self): self.connection.cleanup() self.connection = None def cursor(self): return self.connection.cursor() _db_ctx = _DbCtx()
由于_db_ctx是threadlocal对象,所以,它持有的数据库连接对于每个线程看到的都是不一样的。任何一个线程都无法访问到其他线程持有的数据库连接。
有了这两个全局变量,我们继续实现数据库连接的上下文,目的是自动获取和释放连接:
class _ConnectionCtx(object): def __enter__(self): global _db_ctx self.should_cleanup = False if not _db_ctx.is_init(): _db_ctx.init() self.should_cleanup = True return self def __exit__(self, exctype, excvalue, traceback): global _db_ctx if self.should_cleanup: _db_ctx.cleanup() def connection(): return _ConnectionCtx()
定义了__enter__()和__exit__()的对象可以用于with语句,确保任何情况下__exit__()方法可以被调用。
把_ConnectionCtx的作用域作用到一个函数调用上,可以这么写:
with connection(): do_some_db_operation()但是更简单的写法是写个@decorator:
@with_connection def do_some_db_operation(): pass
这样,我们实现select()、update()方法就更简单了:
@with_connection def select(sql, *args): pass @with_connection def update(sql, *args): pass
注意到Connection对象是存储在_DbCtx这个threadlocal对象里的,因此,嵌套使用with connection()也没有问题。_DbCtx永远检测当前是否已存在Connection,如果存在,直接使用,如果不存在,则打开一个新的Connection。
对于transaction也是类似的,with transaction()定义了一个数据库事务:
with db.transaction(): db.select('...') db.update('...') db.update('...')
函数作用域的事务也有一个简化的@decorator:
@with_transaction def do_in_transaction(): pass
事务也可以嵌套,内层事务会自动合并到外层事务中,这种事务模型足够满足99%的需求。
事务嵌套比Connection嵌套复杂一点,因为事务嵌套需要计数,每遇到一层嵌套就+1,离开一层嵌套就-1,最后到0时提交事务:
class _TransactionCtx(object): def __enter__(self): global _db_ctx self.should_close_conn = False if not _db_ctx.is_init(): _db_ctx.init() self.should_close_conn = True _db_ctx.transactions = _db_ctx.transactions + 1 return self def __exit__(self, exctype, excvalue, traceback): global _db_ctx _db_ctx.transactions = _db_ctx.transactions - 1 try: if _db_ctx.transactions==0: if exctype is None: self.commit() else: self.rollback() finally: if self.should_close_conn: _db_ctx.cleanup() def commit(self): global _db_ctx try: _db_ctx.connection.commit() except: _db_ctx.connection.rollback() raise def rollback(self): global _db_ctx _db_ctx.connection.rollback()
最后,把select()和update()方法实现了,db模块就完成了。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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