python SQLAlchemy 数据库连接池
文章目录
- 前言
- python SQLAlchemy 数据库连接池
- 1. 安装
- 2. 创建数据库引擎
- 3. 新建表,增删改查demo
前言
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python SQLAlchemy 数据库连接池
SQLALchemy 链接数据库使用数据库连接池技术,原理是在系统初始化的时候,将数据库连接作为对象存储在内存中,当用户需要访问数据库时,并非建立一个新的链接,而是从链接池中取出一个已建立的空闲链接对象。使用完毕后,用户也并非将连接关闭,而是将连接放回连接池中,以供下一个请求访问使用。而链接的建立,断开都由链接池来管理,同时,还可以通过设置链接池的参数来控制链接池中的初始链接数,链接的上下限数以及每个链接的最大使用次数,最大空闲时间等。
1. 安装
安装SQLAlchemy
pip install SQLAlchemy
安装mysql
pip install pymysql
2. 创建数据库引擎
示例:
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(mysql_url, echo=True, pool_size=5, max_overflow=4, pool_recycle=7200, pool_timeout=30)
echo=True: 这表示在执行 SQL 查询时会输出所有 SQL 语句及其参数到控制台,方便调试。
pool_size=5: 这设置了数据库连接池的大小为 5,表示在连接池中最多可以保持 5 个连接。
max_overflow=4: 这允许在需要时,连接池外再创建最多 4 个额外的连接,超出连接池大小的部分会在使用后关闭。
pool_recycle=7200: 这表示连接在 7200 秒(2 小时)后会被回收,避免因长时间连接而导致的问题(例如,MySQL 的“互动超时”)。
pool_timeout=30: 这是连接池的超时时间,表示如果在 30 秒内没有获取到可用的连接,将会抛出异常。
3. 新建表,增删改查demo
配置文件:
sql.ini:
[datasource]
url = TESTDB:TESTDB@127.0.0.1:3306
db = TESTDB?charset=utf8
python demo:
from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer, DateTime, Index, text
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import pathlib
import configparser
# 设置配置文件
current_dir = pathlib.Path(__file__).parent
config_file = current_dir / 'config' / 'sql.ini'
config = configparser.ConfigParser()
with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
config.read_file(f)
url = config['datasource']['url']
db = config['datasource']['db']
mysql_url = f'mysql+pymysql://{url}/{db}'
# 创建数据库引擎
"""
echo=True: 这表示在执行 SQL 查询时会输出所有 SQL 语句及其参数到控制台,方便调试。
pool_size=5: 这设置了数据库连接池的大小为 5,表示在连接池中最多可以保持 5 个连接。
max_overflow=4: 这允许在需要时,连接池外再创建最多 4 个额外的连接,超出连接池大小的部分会在使用后关闭。
pool_recycle=7200: 这表示连接在 7200 秒(2 小时)后会被回收,避免因长时间连接而导致的问题(例如,MySQL 的“互动超时”)。
pool_timeout=30: 这是连接池的超时时间,表示如果在 30 秒内没有获取到可用的连接,将会抛出异常。
"""
engine = create_engine(mysql_url, echo=True, pool_size=5, max_overflow=4, pool_recycle=7200, pool_timeout=30)
Base = declarative_base()
# 设置会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 表结构
class YzyTest(Base):
__tablename__ = 't_yzy_test'
SEQUENCE_NO = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment='序列号')
PK_STD_POINT_AI_RELATION = Column(String(36), unique=True, nullable=False, comment='id')
FK_STD_AUDIT_POINT = Column(String(36), nullable=False, comment='审核标准id')
FK_AI_STD = Column(String(36), nullable=False, comment='aiId')
CHANNEL_TAG = Column(String(45), nullable=False, comment='渠道')
FK_USER_CREATE = Column(String(36), nullable=True, comment='创建人id')
USER_NAME_CREATE = Column(String(64), nullable=True, comment='创建人姓名')
CREATE_TIME = Column(DateTime, default=text('CURRENT_TIMESTAMP'), nullable=False, comment='创建时间')
__table_args__ = (
Index('u_t_yzy_test_01', 'FK_STD_AUDIT_POINT', 'FK_AI_STD', 'CHANNEL_TAG', unique=True),
)
# 创建表
def create_table():
Base.metadata.create_all(engine)
# 查询数据
def query():
return session.query(YzyTest).all()
# 插入数据
def save(param):
session.add(param)
session.commit()
# 更新数据
def update(param_id, updated_data):
param = session.query(YzyTest).filter(YzyTest.PK_STD_POINT_AI_RELATION == param_id).first()
if param:
for key, value in updated_data.items():
setattr(param, key, value)
session.commit()
# 删除数据
def delete(param_id):
param = session.query(YzyTest).filter(YzyTest.PK_STD_POINT_AI_RELATION == param_id).first()
if param:
session.delete(param)
session.commit()
if __name__ == '__main__':
create_table()
# 示例用法:
new_param = YzyTest(
PK_STD_POINT_AI_RELATION='unique-id-1',
FK_STD_AUDIT_POINT='audit-point-id',
FK_AI_STD='ai-id',
CHANNEL_TAG='channel-tag-example',
USER_NAME_CREATE='创建者姓名'
)
save(new_param)
params = query()
for param in params:
print(param.PK_STD_POINT_AI_RELATION, param.FK_STD_AUDIT_POINT, param.FK_AI_STD, param.CHANNEL_TAG, param.USER_NAME_CREATE)
update('unique-id-1', {'CHANNEL_TAG': 'new_channel_tag'})
params = query()
for param in params:
print(param.PK_STD_POINT_AI_RELATION, param.FK_STD_AUDIT_POINT, param.FK_AI_STD, param.CHANNEL_TAG, param.USER_NAME_CREATE)
delete('unique-id-1')
测试: