Python MySQL 데이터베이스에서 pymysqlpool을 사용하는 방법은 무엇입니까?

이 글에서는 주로 Python MySQL 데이터베이스연결 풀 구성 요소인 pymysqlpool에 대한 관련 정보를 소개합니다. 이 글에서는 예제 코드를 통해 자세히 소개하며, 필요한 모든 사람이 사용할 수 있는 참고 자료와 학습 가치가 있습니다. 아래를 보세요.

소개

pymysqlpool(로컬 다운로드)은 데이터베이스 툴킷의 새로운 구성원으로, 애플리케이션에서 데이터베이스 연결 리소스를 자주 생성하고 해제하지 않도록 실용적인 데이터베이스 연결 풀 미들웨어를 제공하는 것을 목표로 합니다.

Function

• 연결 풀 자체는 스레드로부터 안전하며 다중 스레드 환경에서 사용할 수 있습니다. 여러 스레드에서 공유되는 연결 리소스에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

• 모든 이점 제공 데이터베이스 운영을 위한 컴팩트한 인터페이스

• 연결 풀 관리는 패키지 내에서 완료되며 클라이언트는 인터페이스를 통해 풀의 연결 리소스를 얻을 수 있습니다. pymysql.Connection) 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；

• 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
  

은 dataobj와 최대한 호환되며 사용하기 쉽습니다.

연결 풀 자체에는 연결 수를 동적으로 늘리는 기능이 있습니다. 즉, max_pool_size 및 step_size를 사용하여 연결 수와 매번 추가되는 최대 연결 수를 제어합니다. 연결 풀의 최대 연결 수도 동적으로 늘어납니다. 이후 연결획득 시간 초과가 발생하면 페널티로 기록되며, max_pool_size는 일정 배수로 확장됩니다.

기본 작업 흐름

여러 스레드가 동시에 요청할 때 풀에 사용 가능한 연결 개체가 없으면 대기열에 넣어 기다려야 합니다

초기화 후, step_size 연결 개체가 먼저 생성됩니다.

클라이언트가 연결 개체를 요청하면 연결 풀은 최근에 사용되지 않은 연결 개체를 선택하여 반환합니다. 연결이 정상임)

클라이언트는 해당 작업을 수행한 후
• 연결 개체를 사용합니다. , 연결 개체를 반환하기 위해 인터페이스가 호출됩니다.

• 연결 풀은 연결 개체를 재활용하고 다른 요청에서 사용할 수 있도록 풀의 A 대기열에 추가합니다.

🎜🎜🎜

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)
 pool.connect()
 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')
 cursor.execute('TRUNCATE user')
 print('Insert one record')
 result = cursor.execute('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 = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
 print(result)
 print('View items in table user')
 cursor.execute('SELECT * FROM user')
 for user in cursor:
  print(user)
 print('Update the name of one user in the table')
 cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16')
 cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1')
 print(cursor.fetchone())
 print('Delete the last record')
 cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')

🎜🎜🎜매개변수 구성🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜pool_name: 연결 풀의 이름, 다양한 연결 풀 개체에 해당하는 여러 연결 매개변수, 기타단일 케이스 모드🎜;🎜🎜🎜🎜host: 데이터베이스 주소🎜🎜🎜🎜user: 데이터베이스 서버 사용자 이름🎜🎜🎜🎜password : 사용자 비밀번호🎜🎜🎜🎜database: 기본적으로 선택된 데이터베이스🎜🎜🎜🎜port: 데이터베이스 서버의 포트🎜🎜🎜🎜charset: 문자 집합🎜, 기본값은 'utf8'🎜🎜🎜🎜use_dict_cursor: 사전 형식 또는 튜플을 사용하여 데이터 반환; 🎜🎜🎜🎜max_pool_size: 연결 풀 우선순위 최대 연결 수; 🎜🎜🎜🎜 step_size: 연결 풀은 연결 수를 동적으로 늘립니다. 🎜🎜🎜🎜enable_auto_resize: 연결 풀을 동적으로 확장할지 여부, 즉 max_pool_size를 초과하면 자동으로 max_pool_size를 확장합니다. 🎜🎜🎜🎜pool_resize_boundary: 이 구성은 상한입니다. 연결 풀이 결국 증가할 수 있고 즉시 확장될 수 있는 크기입니다. 이 값을 초과할 수 없습니다. 🎜🎜🎜🎜auto_resize_scale: max_pool_size의 이득을 자동으로 확장합니다. 기본값은 1.5배 확장입니다. 연결 개체, 최대 대기 시간, 시간 초과가 발생하면 연결 풀은 현재 연결 수를 자동으로 확장하려고 시도합니다. 🎜🎜🎜🎜kwargs: 다른 구성 매개변수는 pymysql.Connection 연결 개체 생성 시 커서 컨텍스트 관리자(단축키이지만 얻을 때마다 연결 개체에 적용되며 다중 호출은 효율적이지 않음): 🎜🎜🎜🎜🎜

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)
 pool.connect()
 return pool
with connection_pool().connection() as conn:
 pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
# 或者
connection = connection_pool().borrow_connection()
pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
connection_pool().return_connection(connection)

🎜 2. 연결 컨텍스트 관리자 사용: 🎜🎜🎜🎜🎜rrreee🎜추가 테스트 test_example.py로 이동해주세요. 🎜🎜🎜🎜에 따라 다름 🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜pymysql: 이 도구 패키지를 사용하여 데이터베이스 연결 및 기타 작업을 완료합니다. 🎜🎜🎜🎜pandas: 테스트 중에 pandas가 사용되었습니다. 🎜🎜🎜

위 내용은 Python MySQL 데이터베이스에서 pymysqlpool을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!