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数据库连接池与SQL工具类

1.数据库连接池

依赖包
- pymysql
- dbutils

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time    : 2021/11/19 16:45
@Author  : ziqingbaojian
@File    : MySql.py
'''

# 依赖第三发包：pymysql，dbutils

import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB

MYSQL_DB_POOL=PooledDB(
    creator=pymysql,
    maxconnections=50,
    mincached=2,
    maxcached=3,
    blocking=True,
    setsession=[],
    ping=0,
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='1234567',
    database='testlearn',
    charset='utf8'
)

源码解释
使用连接池

使用多线程进行测试

# 使用连接池
def task():
    # 连接池获取连接
    conn=MYSQL_DB_POOL.connection()
    cursor=conn.cursor()
    cursor.execute("select * from student where sname='逻辑'")
    result=cursor.fetchall()
    print(result)
    conn.close()#将连接还给连接池
# task()

'''使用多线程进行测试'''
def run():
    for i in range(10):
        t=threading.Thread(target=task)
        t.start()

if __name__ == '__main__':
    # 开启10个线程进行测试
    run()

2.SQL工具类

2.1 单利模式的方式实现

注意：本单利模式并未封装异常处理的功能，各位可以根据情况在封装中添加，也可以在使用时直接将对象进行异常的检测处理；

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time    : 2021/11/19 17:11
@Author  : ziqingbaojian
@File    : db.py
'''
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB

class DBHelper(object):

    def __init__(self):
        self.pool=PooledDB(
            creator=pymysql,
            maxconnections=50,
            mincached=2,
            maxcached=3,
            blocking=True,
            setsession=[],
            ping=0,
            host='127.0.0.1',
            port=3306,
            user='root',
            password='1234567',
            database='testlearn',
            charset='utf8'
        )
    def get_conn_cursor(self):
        conn=self.pool.connection()
        cursor=conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
        return conn,cursor
    def get_conn_cursor_nodict(self):
        conn=self.pool.connection()#向连接池中请求连接
        cursor=conn.cursor()#不写入字典的 参数
        return conn,cursor

    def close_conn_cursor(self,*args):
        for item in args:
            item.close()
    # 由于插入，删除，修改的语句一样因此，不在分开编写，增加简洁程度;
    def exec(self,sql,**kwargs):
        # 获取连接与游标
        conn,cursor=self.get_conn_cursor()
        cursor.execute(sql,kwargs)
        conn.commit()# 提交事务，只有增删改才需要提交事务，可能与对应的排它锁有关系
        self.close_conn_cursor(conn,cursor)
    def fetch_one(self,sql,**kwargs):
        conn,cursor=self.get_conn_cursor()
        cursor.execute(sql,kwargs)
        result =cursor.fetchone()
        self.close_conn_cursor()
        return result
    def fetch_all(self,sql,**kwargs):
        conn,cursor=self.get_conn_cursor()
        cursor.execute(sql,kwargs)
        reusult=cursor.fetchall()
        return reusult
    def fetch_one_nodict(self,sql,**kwargs):
        conn,cursor=self.get_conn_cursor_nodict()
        cursor.execute(sql, kwargs)
        result = cursor.fetchone()
        self.close_conn_cursor()
        return result
    def fetch_all_nodict(self,sql,**kwargs):
        conn,cursor=self.get_conn_cursor()
        cursor.execute(sql, kwargs)
        reusult = cursor.fetchall()
        return reusult
db=DBHelper()

补充：什么是单利模式
- 单例模式（Singleton Pattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。
实现单利模式的方式
- Python 的模块就是天然的单例模式，因为模块在第一次导入时，会生成 .pyc 文件，当第二次导入时，就会直接加载 .pyc 文件，而不会再次执行模块代码。因此，我们只需把相关的函数和数据定义在一个模块中，就可以获得一个单例对象了。如果我们真的想要一个单例类，可以像上述类一样，使用时直接导入文件中的对象，这个对象就是单利模式的对象

使用

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time    : 2021/11/20 8:24
@Author  : ziqingbaojian
@File    : testpy.py
'''
from db import db

'''使用单利模式进行操作'''
res=db.fetch_one("select * from student where sname='%s'"%("逻辑"))
print(res)

''''''

单利模式使用效果

补充：Python其他实现单利模式的方法

参考文献:https://blog.csdn.net/weixin_44239343/article/details/89376796

1.使用装饰器

def Singleton(cls):
    _instance = {}
    def _singleton(*args, **kargs):
        if cls not in _instance:
            _instance[cls] = cls(*args, **kargs)
        return _instance[cls]
    return _singleton
 
@Singleton
class A(object):
    a = 1
 
    def __init__(self, x=0):
        self.x = x
a1 = A(2)
a2 = A(3)

基于new方法实现（推荐使用，方便）

当我们实例化一个对象时，是先执行了类的__new__方法（我们没写时，默认调用object.new），实例化对象；然后再执行类的__init__方法，对这个对象进行初始化，所有我们可以基于这个，实现单例模式

import threading
class Singleton(object):
    _instance_lock = threading.Lock()

    def __init__(self):
        pass


    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not hasattr(Singleton, "_instance"):
            with Singleton._instance_lock:
                if not hasattr(Singleton, "_instance"):
                    Singleton._instance = object.__new__(cls)  
        return Singleton._instance

还可以基于类或者metaclass方式实现，此处不在逐个详细解释，请参考参考文献深度学习；

2.2上下文管理

让类支持with 语句的格式，进行使用

with 获取连接() as obj:
    # 执行语句

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time    : 2021/11/20 8:07
@Author  : ziqingbaojian
@File    : db_context.py
'''

import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB

POOL=PooledDB(
    creator=pymysql,
    maxconnections=50,
    mincached=2,
    maxcached=3,
    blocking=True,
    setsession=[],
    ping=0,
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='XXXXX',
    password='XXXXXX',
    database='testlearn',
    charset='utf8'
)

class Connect(object):
    def __init__(self):
        self.conn=conn=POOL.connection()#获取连接
        self.cursor=conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)#字典游标，此处不在创键非字典游标，本人使用非字典游标较少，如有需要时可以将字典单参数删除即可

    def __enter__(self):
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.cursor.close()
        self.conn.close()#通常都是先关游标再关闭连接，此处是将连接归还连接池

    def exec(self,sql,**kwargs):
        self.cursor.execute(sql,kwargs)
        self.conn.commit()

    def fetch_one(self,sql,**kwargs):
        self.cursor.execute(sql,kwargs)
        result=self.cursor.fetchone()
        return result

    def fetch_all(self,sql,**kwargs):
        self.cursor.execute(sql,kwargs)
        result=self.cursor.fetchall()
        return result

使用效果
补充上下文管理器
- 参考文献：https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/10519553.html
- 基本语法
```
with EXPR as VAR:
    BLOCK
```
```
上下文表达式：with open('test.txt') as f:
上下文管理器：open('test.txt')
f 不是上下文管理器，应该是资源对象。
```
- 编写上下文管理器
  
  要自己实现这样一个上下文管理，要先知道上下文管理协议。
  
  简单点说，就是在一个类里，实现了__enter__和__exit__的方法，这个类的实例就是一个上下文管理器。
  
  例如上述的类就采取了这种方式；
  
  在编写代码时，可以将资源的连接或者获取放在__enter__中，而将资源的关闭写在__exit__ 中。
  
  在写__exit__ 函数时，需要注意的事，它必须要有这三个参数：
  - exc_type：异常类型
  - exc_val：异常值
  - exc_tb：异常的错误栈信息
  当主逻辑代码没有报异常时，这三个参数将都为None。
- 理解并使用 contextlib#
  
  在上面的例子中，我们只是为了构建一个上下文管理器，却写了一个类。如果只是要实现一个简单的功能，写一个类未免有点过于繁杂。这时候，我们就想，如果只写一个函数就可以实现上下文管理器就好了。
  
  这个点Python早就想到了。它给我们提供了一个装饰器，你只要按照它的代码协议来实现函数内容，就可以将这个函数对象变成一个上下文管理器。
  
  我们按照 contextlib 的协议来自己实现一个打开文件（with open）的上下文管理器。
```
import contextlib

@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
    # __enter__方法
    print('open file:', file_name, 'in __enter__')
    file_handler = open(file_name, 'r')
	
    # 【重点】：yield
    yield file_handler

    # __exit__方法
    print('close file:', file_name, 'in __exit__')
    file_handler.close()
    return

with open_func('/Users/MING/mytest.txt') as file_in:
    for line in file_in:
        print(line)
```
  在被装饰函数里，必须是一个生成器（带有yield），而yield之前的代码，就相当于__enter__里的内容。yield 之后的代码，就相当于__exit__ 里的内容。
  
  上面这段代码只能实现上下文管理器的第一个目的（管理资源），并不能实现第二个目的（处理异常）。
  
  如果要处理异常，可以改成下面这个样子。
```
import contextlib

@contextlib.contextmanager
def open_func(file_name):
    # __enter__方法
    print('open file:', file_name, 'in __enter__')
    file_handler = open(file_name, 'r')

    try:
        yield file_handler
    except Exception as exc:
        # deal with exception
        print('the exception was thrown')
    finally:
        print('close file:', file_name, 'in __exit__')
        file_handler.close()

        return

with open_func('/Users/MING/mytest.txt') as file_in:
    for line in file_in:
        1/0
        print(line)
```
- 复制知识点的参考文献较多，主要是为了解释编写的数据库使用的工具类中的知识点；

手敲不易，转载请指明出处

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Blogwj123/p/15580164.html

数据库连接池与SQL工具类

数据库连接池与SQL工具类

1.数据库连接池

源码解释

使用连接池

使用多线程进行测试

2.SQL工具类

2.1 单利模式的方式实现

补充：什么是单利模式

实现单利模式的方式

使用

单利模式使用效果

补充：Python其他实现单利模式的方法

1.使用装饰器

基于__new__方法实现（推荐使用，方便）

2.2上下文管理

代码

使用效果

补充上下文管理器

编写上下文管理器

理解并使用 contextlib#

基于new方法实现（推荐使用，方便）