1. Python 운영 데이터베이스 소개
Python의 표준 데이터베이스 인터페이스는 개발자에게 데이터베이스 응용 프로그래밍 인터페이스를 제공하는 Python DB-API입니다. Python 데이터베이스 인터페이스는 다양한 데이터베이스를 지원하므로 프로젝트에 적합한 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
- GadFly
- mSQL
- MySQL
- PostgreSQL
- Microsoft SQL Server 2000
- Informix
- Interbase
- Oracle
- S ybase ..
Python 데이터베이스 인터페이스 및 API를 방문하여 지원되는 데이터베이스의 자세한 목록을 볼 수 있습니다.
다른 데이터베이스에 대해 다른 DB API 모듈을 다운로드해야 합니다. 예를 들어 Oracle 데이터베이스 및 Mysql 데이터에 액세스해야 하는 경우 Oracle 및 MySQL 데이터베이스 모듈을 다운로드해야 합니다.
DB-API는 다양한 기본 데이터베이스 시스템 및 다양한 데이터베이스 인터페이스 프로그램에 대한 일관된 액세스 인터페이스를 제공하기 위해 일련의 필수 객체 및 데이터베이스 액세스 방법을 정의합니다.
Python의 DB-API는 대부분의 데이터베이스에 대한 인터페이스를 구현합니다. 이를 사용하여 각 데이터베이스에 연결한 후 동일한 방식으로 각 데이터베이스를 작동할 수 있습니다.
Python DB-API 사용 프로세스:
API 모듈 소개.
데이터베이스에 연결하세요.
SQL 문 및 저장 프로시저 실행
데이터베이스 연결을 닫습니다.
2. Python은 MySQL 모듈을 작동합니다.
Python은 주로 두 가지 방법으로 MySQL을 작동합니다.
DB 모듈(네이티브 SQL)
- PyMySQL(python2.x/3.x 지원)
- MySQLdb(현재 python2.0만 지원) x)
orm frameworksqlachemy
- 2.1 pymysql 모듈이 기사는 주로 pymysql 모듈을 소개합니다. Python 드라이버, Python 언어를 사용하여 MySQL 데이터베이스를 작동해 보겠습니다.
pip install PyMySQL
로그인 후 복사
2.2 기본 사용법
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4')
# 创建游标(查询数据返回为元组格式)
# cursor = conn.cursor()
# 创建游标(查询数据返回为字典格式)
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
# 1. 执行SQL,返回受影响的行数
effect_row1 = cursor.execute("select * from USER")
# 2. 执行SQL,返回受影响的行数,一次插入多行数据
effect_row2 = cursor.executemany("insert into USER (NAME) values(%s)", [("jack"), ("boom"), ("lucy")])# 3
# 查询所有数据,返回数据为元组格式
result = cursor.fetchall()
# 增/删/改均需要进行commit提交,进行保存
conn.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()
print(result)
"""
[{'id': 6, 'name': 'boom'}, {'id': 5, 'name': 'jack'}, {'id': 7, 'name': 'lucy'}, {'id': 4, 'name': 'tome'}, {'id': 3, 'name': 'zff'}, {'id': 1, 'name': 'zhaofengfeng'}, {'id': 2, 'name': 'zhaofengfeng02'}]
"""로그인 후 복사
2.3 새로 생성된 데이터를 가져와서 ID를 증가시킵니다
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4')
# 创建游标(查询数据返回为元组格式)
cursor = conn.cursor()
# 获取新创建数据自增ID
effect_row = cursor.executemany("insert into USER (NAME)values(%s)", [("eric")])
# 增删改均需要进行commit提交
conn.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()
new_id = cursor.lastrowid
print(new_id)
"""
8
"""로그인 후 복사
2.4 Query 작업
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from USER")
# 获取第一行数据
row_1 = cursor.fetchone()
# 获取前n行数据
row_2 = cursor.fetchmany(3)
#
# # 获取所有数据
row_3 = cursor.fetchall()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()
print(row_1)
print(row_2)
print(row_3)로그인 후 복사
cursor.scroll(1,mode='relative') # 현재 위치를 기준으로 이동
cursor.scroll(2,mode='absolute') # 절대 위치를 기준으로 이동
2.5 SQL 주입 방지
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user='zff', passwd='zff123', db='zff', charset='utf8mb4')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 存在sql注入情况(不要用格式化字符串的方式拼接SQL)
sql = "insert into USER (NAME) values('%s')" % ('zhangsan',)
effect_row = cursor.execute(sql)
# 正确方式一
# execute函数接受一个元组/列表作为SQL参数,元素个数只能有1个
sql = "insert into USER (NAME) values(%s)"
effect_row1 = cursor.execute(sql, ['wang6'])
effect_row2 = cursor.execute(sql, ('wang7',))
# 正确方式二
sql = "insert into USER (NAME) values(%(name)s)"
effect_row1 = cursor.execute(sql, {'name': 'wudalang'})
# 写入插入多行数据
effect_row2 = cursor.executemany("insert into USER (NAME) values(%s)", [('ermazi'), ('dianxiaoer')])
# 提交
conn.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()로그인 후 복사
이렇게 하면 SQL 작업이 더 안전해집니다. 더 자세한 문서가 필요하면 PyMySQL 문서를 참조하세요. 그러나 이러한 SQL 데이터베이스의 구현은 동일하지 않은 것으로 보입니다. PyMySQL의 매개변수 자리 표시자는 %s와 같은 C 포맷터를 사용하는 반면, Python 자체 sqlite3 모듈의 자리 표시자는 물음표(?)인 것으로 보입니다. 따라서 다른 데이터베이스를 사용할 때에는 설명서를 주의 깊게 읽어보는 것이 좋습니다. PyMySQL 문서에 오신 것을 환영합니다
3. 데이터베이스 연결 풀
- 위 방법에는 문제가 있는데, 이는 단일 스레드의 경우에 만족할 수 있습니다. 프로그램은 데이터베이스 작업을 완료하기 위해 자주 연결을 생성하고 해제해야 합니다. 그러면 우리 프로그램/스크립트는 멀티스레딩에서 어떤 문제가 발생할까요? 이때 이 문제를 해결하려면 데이터베이스 연결 풀을 사용해야 합니다!
- 3.1 DBUtils 모듈
DBUtils는 Python에서 구현하는 데 사용되는 모듈입니다. 데이터베이스 연결 풀.
이 연결 풀에는 두 가지 연결 모드가 있습니다.
각 스레드에 대한 연결을 만듭니다. 스레드가 close 메소드를 호출하더라도 연결이 닫히지 않고 자체 스레드에 대한 연결 풀에 다시 넣습니다. 다시 사용하려면. 스레드가 종료되면 연결이 자동으로 닫힙니다
모든 스레드가 공유할 수 있도록 연결 풀에 대한 연결 배치 생성(권장)
3.2 모드 1
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql
POOL = PersistentDB(
creator=pymysql,# 使用链接数据库的模块
maxusage=None,# 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[],# 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
closeable=False,
# 如果为False时， conn.close() 实际上被忽略，供下次使用，在线程关闭时，才会自动关闭链接。如果为True时， conn.close()则关闭链接，那么再次调用pool.connection时就会报错，因为已经真的关闭了连接（pool.steady_connection()可以获取一个新的链接）
threadlocal=None,# 本线程独享值得对象，用于保存链接对象，如果链接对象被重置
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='zff',
password='zff123',
database='zff',
charset='utf8',
)
def func():
conn = POOL.connection(shareable=False)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from USER')
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return result
result = func()
print(result)로그인 후 복사
3.3 모드 2
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
creator=pymysql,# 使用链接数据库的模块
maxconnections=6,# 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2,# 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=5,# 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
maxshared=3,
# 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
blocking=True,# 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
maxusage=None,# 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[],# 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='zff',
password='zff123',
database='zff',
charset='utf8'
)
def func():
# 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数，如果不小于则：等待或报raise TooManyConnections异常
# 否则
# 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
# 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
# 如果最开始创建的链接没有链接，则去创建一个SteadyDBConnection对象，再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
# 一旦关闭链接后，连接就返回到连接池让后续线程继续使用。
conn = POOL.connection()
# print('连接被拿走了', conn._con)
# print('池子里目前有', POOL._idle_cache, 'rn')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from USER')
result = cursor.fetchall()
conn.close()
return result
result = func()
print(result)로그인 후 복사
⚠️ pymysql로 인해, MySQLdb 등. threadsafety 값이 1이므로 이 모드에서 연결 풀의 스레드는 모든 스레드에서 공유되므로 스레드로부터 안전합니다. 연결 풀이 없으면 pymysql을 사용하여 데이터베이스에 연결할 때 단일 스레드 응용 프로그램에는 문제가 없습니다. 그러나 다중 스레드 응용 프로그램이 관련되면 잠금이 필요합니다. 일단 잠기면 연결이 필연적으로 대기열에 추가됩니다. .요청이 많으면 성능이 저하됩니다.
- 3.4 잠김
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import pymysql
import threading
from threading import RLock
LOCK = RLock()
CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
port=3306,
user='zff',
password='zff123',
database='zff',
charset='utf8')
def task(arg):
with LOCK:
cursor = CONN.cursor()
cursor.execute('select * from USER ')
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
print(result)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
t.start()로그인 후 복사
- 3.5 잠금 없음(오류 보고)
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# __author__ = "shuke"
# Date: 2018/5/13
import pymysql
import threading
CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
port=3306,
user='zff',
password='zff123',
database='zff',
charset='utf8')
def task(arg):
cursor = CONN.cursor()
cursor.execute('select * from USER ')
# cursor.execute('select sleep(10)')
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
print(result)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
t.start()로그인 후 복사
이때 데이터베이스에서 연결 상태를 확인할 수 있습니다. 'Threads%'와 같은 상태를 표시합니다.
4 데이터베이스 연결 풀은 다음과 함께 사용됩니다. pymsql
# cat sql_helper.py
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
creator=pymysql,# 使用链接数据库的模块
maxconnections=20,# 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2,# 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=5,# 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
#maxshared=3,# 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
blocking=True,# 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
maxusage=None,# 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[],# 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host='192.168.11.38',
port=3306,
user='root',
passwd='apNXgF6RDitFtDQx',
db='m2day03db',
charset='utf8'
)
def connect():
# 创建连接
# conn = pymysql.connect(host='192.168.11.38', port=3306, user='root', passwd='apNXgF6RDitFtDQx', db='m2day03db')
conn = POOL.connection()
# 创建游标
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
return conn,cursor
def close(conn,cursor):
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()
def fetch_one(sql,args):
conn,cursor = connect()
# 执行SQL，并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute(sql,args)
result = cursor.fetchone()
close(conn,cursor)
return result
def fetch_all(sql,args):
conn, cursor = connect()
# 执行SQL，并返回收影响行数
cursor.execute(sql,args)
result = cursor.fetchall()
close(conn, cursor)
return result
def insert(sql,args):
"""
创建数据
:param sql: 含有占位符的SQL
:return:
"""
conn, cursor = connect()
# 执行SQL，并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute(sql,args)
conn.commit()
close(conn, cursor)
def delete(sql,args):
"""
创建数据
:param sql: 含有占位符的SQL
:return:
"""
conn, cursor = connect()
# 执行SQL，并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute(sql,args)
conn.commit()
close(conn, cursor)
return effect_row
def update(sql,args):
conn, cursor = connect()
# 执行SQL，并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute(sql, args)
conn.commit()
close(conn, cursor)
return effect_row
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