flask用DBUtils实现数据库连接池

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flask用DBUtils实现数据库连接池

在 Flask 中，DBUtils 是一种实现数据库连接池的方案。DBUtils 提供了持久性（persistent）和透明的（transient）两种连接池类型。

首先你需要安装 DBUtils 和你需要的数据库驱动。例如，如果你的数据库是 MySQL，你需要安装 mysql-connector-python（也可以用pymysql）:

pip install DBUtils mysql-connector-python

然后你可以使用 Flask 的应用工厂模式来创建一个数据库连接池。下面是一个例子：

from flask import Flask, g
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import mysql.connector

def create_app():
    app = Flask(__name__)

    # 这些配置项应该放在你的配置文件中
    app.config.update(
        DB_HOST='127.0.0.1',
        DB_DATABASE='test',
        DB_USER='root',
        DB_PASSWORD='password',
        DB_PORT=3306
    )

    pool = PooledDB(
        mysql.connector,
        maxconnections=10,
        host=app.config['DB_HOST'],
        database=app.config['DB_DATABASE'],
        user=app.config['DB_USER'],
        password=app.config['DB_PASSWORD'],
        port=app.config['DB_PORT']
    )

    @app.before_request
    def before_request():
        g.conn = pool.connection()

    @app.teardown_request
    def teardown_request(exception):
        g.conn.close()

    return app

在这个例子中，我们在每个请求开始前从连接池中获取一个连接，并在请求结束后关闭连接。g 是 Flask 提供的一个全局对象，我们可以用它来存储请求级别的数据，比如数据库连接。

使用连接的时候，可以使用 g.conn.cursor() 来创建一个新的游标。

这只是一个基本的例子，实际使用中你可能需要处理更多的情况，比如连接超时、重试、错误处理等。

当然也可以使用 PyMySQL 连接 MySQL 数据库，这取决于你的特定需求和环境。

PyMySQL 是一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端，它没有依赖 C 扩展或者 MySQL 的原生客户端库，所以它更容易安装，尤其在像 Windows 这样的环境中。而且 PyMySQL 也提供了完整的 Pythonic 的接口，包括异常处理、上下文管理器等特性。

另一方面，像 mysql-connector-python 这样的包通常会使用 C 扩展或者原生的客户端库，所以它们的性能可能会比 PyMySQL 更好。同时，由于它们使用了原生的客户端库，所以它们也可能支持更多的 MySQL 特性。

所以，你是否应该使用 PyMySQL 还是 mysql-connector-python，取决于你的特定需求。如果你需要更好的性能，或者需要使用一些 PyMySQL 不支持的 MySQL 特性，那么 mysql-connector-python 可能是更好。如果你只需要更简单的安装过程，或者更 Pythonic 的接口，那么 PyMySQL 就行。

如果你想在 Flask 应用中使用 PyMySQL 和 DBUtils 实现连接池，你只需要将上面例子中的 mysql.connector 替换为 pymysql，然后将相应的配置参数修改为 PyMySQL 支持的参数即可。

Flask 的 `g` 对象

Flask 的 g 是一个特殊的对象，它为每一个请求提供了一个全局的存储空间。g 对象的生命周期只在一个请求周期内，这意味着它在每个请求开始时被创建，然后在请求结束时销毁。每个请求都会有自己的 g 对象。

在单次请求中，g 对象常常被用来存储像数据库连接或者认证信息这样的数据。例如，在请求处理开始时，你可能会打开一个数据库连接并将其存储在 g 对象中，然后在请求的后续处理中，你可以从 g 对象中获取并使用这个数据库连接。

在前面的例子中，我们使用 g.conn = pool.connection() 在请求开始时创建一个数据库连接，并将其存储在 g 对象中。然后，在请求结束时，我们使用 g.conn.close() 关闭这个数据库连接。这样，我们可以确保每个请求都有自己的数据库连接，而且这个连接会在请求结束时被正确地关闭。

需要注意的是，g 对象只在单次请求中是全局的，不同的请求中的 g 对象是隔离的。你不能在一个请求中设置 g 对象的某个属性，然后在另一个请求中读取它。这是因为 Flask 为每个请求创建了一个新的 g 对象。在多线程环境下，Flask 使用线程局部存储来确保每个请求都有自己的 g 对象，这样就避免了请求之间的数据冲突。

补充

PooledDB 是 DBUtils 包中用于创建数据库连接池的类。它的构造函数接受以下参数：

creator：必需参数。这应该是一个数据库模块，它应该包含一个 connect 方法用于建立数据库连接。

mincached：可选参数，缺省值为 0。这是启动时会创建的空闲连接的数量。

maxcached：可选参数，缺省值为 0。这是连接池中空闲连接的最大数量。如果设置为 0，连接池的大小没有上限。

maxconnections：可选参数，缺省值为 0。这是连接池中活动连接的最大数量。如果设置为 0，连接池的大小没有上限。

blocking：可选参数，缺省值为 True。如果设置为 True，当请求的连接数量超过 maxconnections 时，请求会被阻塞直到有连接可用。如果设置为 False，当请求的连接数量超过 maxconnections 时，会抛出一个 TooManyConnections 异常。

maxshared：可选参数，缺省值为 0。当连接的请求数量超过这个数值时，连接会被共享。

maxusage：可选参数，缺省值为 0。一个连接最多被重复使用的次数。如果设置为 0，连接的使用次数没有上限。

setsession：可选参数，缺省值为 None。这应该是一个字符串列表，每个字符串是在连接创建后要执行的 SQL 语句。这可以用于设置 session 级别的变量。

setsession 参数允许你在数据库连接创建后，但在返回给客户端使用之前，执行一些 SQL 语句。这对于设置会话级别（session-level）的数据库参数特别有用。

例如，你可以在每个连接创建后设置事务的隔离级别，或者设置时区等参数。这些设置在数据库的这个会话期间都会一直有效。

这里有一个简单的例子：

from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import pymysql

pool = PooledDB(
    creator=pymysql,
    host='127.0.0.1',
    user='root',
    password='password',
    database='test',
    setsession=[
        'SET AUTOCOMMIT = 0',  # 设置自动提交为关闭
        "SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED",  # 设置事务的隔离级别为 READ COMMITTED
    ],
)

在这个例子中，我们使用 setsession 参数在每个连接创建后执行两个 SQL 语句。第一个语句是关闭自动提交（SET AUTOCOMMIT = 0），第二个语句是将事务的隔离级别设置为 READ COMMITTED（SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED）。这两个设置会在连接的整个生命周期中保持有效，直到连接被关闭。

需要注意的是，你的数据库用户需要有足够的权限来执行 setsession 中的 SQL 语句。如果没有足够的权限，连接创建会失败并抛出一个异常。

除了这些参数，PooledDB 的构造函数还会接受任何传递给 creator 的 connect 方法的参数。

PooledDB 构造函数的设计是非常灵活的，它允许你传入任何你需要的参数到 creator（数据库驱动）的 connect 方法。

creator 通常是一个数据库模块，它有一个 connect 方法用于创建数据库连接。这个 connect 方法的参数取决于你使用的数据库模块。例如，在使用 PyMySQL 时，connect 方法可能需要 host、user、password、database 等参数。

PooledDB 会把除了它自己的参数之外的所有参数都传递给 creator 的 connect 方法。例如：

from DBUtils.PooledDB import PooledDB
import pymysql

pool = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 数据库模块
    maxconnections=10,  # PooledDB 的参数
    host='127.0.0.1',  # connect 方法的参数
    user='root',  # connect 方法的参数
    password='password',  # connect 方法的参数
    database='test',  # connect 方法的参数
)

在这个例子中，maxconnections 是 PooledDB 的参数，而 host、user、password、database 都是 connect 方法的参数。这些 connect 方法的参数会被 PooledDB 捕获，并在每次需要创建新的数据库连接时传递给 connect 方法。

这样的设计使得 PooledDB 能够很方便地与任何遵循 DB-API 规范的数据库模块一起使用，不论这个模块的 connect 方法需要哪些参数。