DButils是python的一個實現資料庫連線池的模組

　　兩種模式：

　　1.為每一個執行緒建立一個連結，即使執行緒即使呼叫了close()方法，也不會關閉，只是把執行緒放到連線池，供自己再次使用，當連線關閉時，執行緒連線自動關閉。

from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql
PooL = PersistentDB(
    creator = pymysql,  #使用連結資料庫的模組
    maxusage = None, #一個連結最多被使用的次數，None表示無限制
    setsession = [], #
 
開始會話前執行的命令
    ping = 0, #ping MySQL服務端,檢查服務是否可用
    closeable = False, #conn.close()實際上被忽略，供下次使用，直到執行緒關閉，自動關閉連結，而等於True時，conn.close()真的被關閉
    threadlocal = None, # 本執行緒獨享值的物件，用於儲存連結物件
    host = '127.0.0.1',
    port = 3306,
    user = 'root',
    password = 'xxx',
    database = 'xxx',
    charset = '
 
utf8'
)
def func():
    conn = PooL.connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from book')
    result = cursor.fetchall()
    print(result)
    cursor.close()
    conn.close()
import threading
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=func)
    t.start()

2.建立一批連線到連線池，供所有執行緒共享使用

　　注意：由於pymysql,mysqlDB中的threadsafety值為1，所有執行緒共享連線

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB,SharedDBConnection

POOL = PooledDB(
    creator = pymysql, #使用連結資料庫的模組
    maxconnections = 6,  #連線池允許的最大連線數，0和None表示沒有限制
    mincached = 2, #初始化時，連線池至少建立的空閒的連線，0表示不建立
    maxcached = 5, #連線池空閒的最多連線數，0和None表示沒有限制
    maxshared = 3, #連線池中最多共享的連線數量，0和None表示全部共享，ps:其實並沒有什麼用，因為pymsql和MySQLDB等模組中的threadsafety都為1，所有值無論設定多少，_maxcahed永遠為0，所以永遠是所有連結共享
    blocking = True, #連結池中如果沒有可用共享連線後，是否阻塞等待，True表示等待，False表示不等待然後報錯
    setsession = [],#開始會話前執行的命令列表
    ping = 0,#ping Mysql 服務端，檢查服務是否可用
    host = '127.0.0.1',
    port = 3306,
    user = 'root',
    password = 'xxx',
    database = 'xxx',
    charset = 'utf8'
)
def func():
    #檢測當前正在執行的連線數是否小於最大的連線數，如果不小於則等待連線或者丟擲raise TooManyConnections異常
    #否則優先去初始化時建立的連線中獲取連線SteadyDBConnection
    #然後將SteadyDBConnection物件封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回
    #如果最開始建立的連線沒有連結，則去建立SteadyDBConnection物件，再封裝到PooledDedicatedDBConnection中並返回
    #一旦關閉連結後，連線就返回到連線池讓後續執行緒繼續使用
    conn = POOL.connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from book')
    result = cursor.fetchall()
    print(result)
    conn.close()
func()

PS：關於pymysql模組，如果沒有單執行緒的情況，連線MySQL資料庫沒有問題，但如果要是多執行緒，就需要加鎖，一旦加鎖，後面的執行緒就得等待，勢必會降低使用效率。

加鎖
import pymysql
import threading
from threading import RLock
LOCK = RLock()
CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                       port = 3306,
                       user = 'root',
                       password = 'xxx',
                       database = 'xxx',
                       charset = 'utf8'
                       )
def task(arg):
    with LOCK:
        cursor = CONN.cursor()
        cursor.execute('select * from book')
        result = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        print(result)
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task,args=(i,))
    t.start()

不加鎖
import pymysql
import threading
CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
                       port=3306,
                       user='root',
                       password='xxx',
                       database='ok1',
                       charset='utf8')

def task(arg):
    cursor = CONN.cursor()
    cursor.execute('select * from book')
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    print(result)
for i in range(10):  #1時不會報錯
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

自定義helper,使用模式2連線池操作資料庫

import pymysql


def connect():
    conn = POOL.connection()
    cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)           # 結果為字典
    return conn,cursor

def connect_close(conn,cursor):
    cursor.close()
    conn.close()

def fetch_all(sql,args):
    conn,cursor = connect()

    cursor.execute(sql, args)
    record_list = cursor.fetchall()
    connect_close(conn,cursor)

    return record_list

def fetch_one(sql, args):
    conn, cursor = connect()
    cursor.execute(sql, args)
    result = cursor.fetchone()
    connect_close(conn, cursor)

    return result

def insert(sql, args):
    conn, cursor = connect()
    row = cursor.execute(sql, args)
    conn.commit()
    connect_close(conn, cursor)
    return row