PythonMySQL数据库连接池组件pymysqlpool详解
引⾔
（）是数据库⼯具包中新成员，⽬的是能提供⼀个实⽤的数据库连接池中间件，从⽽避免在应⽤中频繁地创建和释放数据库连接资源。
功能
连接池本⾝是线程安全的，可在多线程环境下使⽤，不必担⼼连接资源被多个线程共享的问题；
提供尽可能紧凑的接⼝⽤于数据库操作；
连接池的管理位于包内完成，客户端可以通过接⼝获取池中的连接资源（返回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；
python单例模式
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
使⽤⽰例
1、使⽤ cursor 上下⽂管理器（快捷⽅式，但每次获取都会申请连接对象，多次调⽤效率不⾼）：
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)
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')
print('Insert one record')
result = ute('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 = utemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
print(result)
print('View items in table user')
for user in cursor:
print(user)
print('Update the name of one user in the table')
print(cursor.fetchone())
print('Delete the last record')
2、使⽤ connection 上下⽂管理器：
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)
return pool
with connection_pool().connection() as conn:
# 或者
connection = connection_pool().borrow_connection()
connection_pool().return_connection(connection)
更多测试请移步。
依赖
pymysql：将依赖该⼯具包完成数据库的连接等操作；
pandas：测试时使⽤了 pandas。
安装
总结
以上就是这篇⽂章的全部内容了，希望本⽂的内容对⼤家的学习或者⼯作能带来⼀定的帮助，如果有疑问⼤家可以留⾔交流，谢谢⼤家对的⽀持。

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