引言

pymysqlpool 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

1. 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;

2. 提供尽可能紧凑的接口用于数据库操作;

3. 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 );

4. 将最大程度地与 dataobj 等兼容，便于使用;

5. 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;

6. 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

1. 初始化后优先创建 step_size 个连接对象，放在连接池中;

2. 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);

3. 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;

4. 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。

1. |--------|                                |--------------| 

2. |        | <==borrow connection object==  | Pool manager | 

3. | Client |                                |              | 

4. |        | ==return connection object==>  |  FIFO queue  | 

5. |--------|                                |--------------| 

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

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)：

1. from pymysqlpool import ConnectionPool 

2.  

3. config = { 

4.     'pool_name': 'test', 

5.     'host': 'localhost', 

6.     'port': 3306, 

7.     'user': 'root', 

8.     'password': 'root', 

9.     'database': 'test' 

10. } 

11.  

12. def connection_pool(): 

13.     # Return a connection pool instance 

14.     pool = ConnectionPool(**config) 

15.     pool.connect() 

16.     return pool 

17.  

18. # 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 

19. with connection_pool().cursor() as cursor: 

20.     print('Truncate table user') 

21.     cursor.execute('TRUNCATE user') 

22.  

23.     print('Insert one record') 

24.     result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20)) 

25.     print(result, cursor.lastrowid) 

26.  

27.     print('Insert multiple records') 

28.     users = [(name, age) for name in ['Jacky', 'Mary', 'Micheal'] for age in range(10, 15)] 

29.     result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users) 

30.     print(result) 

31.  

32.     print('View items in table user') 

33.     cursor.execute('SELECT * FROM user') 

34.     for user in cursor: 

35.         print(user) 

36.  

37.     print('Update the name of one user in the table') 

38.     cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16') 

39.     cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1') 

40.     print(cursor.fetchone()) 

41.  

42.     print('Delete the last record') 

43.     cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')  

2.使用 connection 上下文管理器：

1. import pandas as pd 

2. from pymysqlpool import ConnectionPool 

3.  

4. config = { 

5.     'pool_name': 'test', 

6.     'host': 'localhost', 

7.     'port': 3306, 

8.     'user': 'root', 

9.     'password': 'root', 

10.     'database': 'test' 

11. } 

12.  

13. def connection_pool(): 

14.     # Return a connection pool instance 

15.     pool = ConnectionPool(**config) 

16.     pool.connect() 

17.     return pool 

18.  

19. with connection_pool().connection() as conn: 

20.     pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn) 

21.  

22. # 或者 

23. connection = connection_pool().borrow_connection() 

24. pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn) 

25. connection_pool().return_connection(connection) 

3.更多测试请移步 test_example.py 。

依赖

1.pymysql ：将依赖该工具包完成数据库的连接等操作;

2.pandas ：测试时使用了 pandas。

安装

1.移步 pymysqlpool: https://github.com/ChrisLeeGit/pymysqlpool 下载源码，然后使用 pip 安装即可： pip3 setup.py install ，注意需要使用 Python3 环境。

2.欢迎反馈，共同学习进步