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  • 函数计算 Python 连接 SQL Server 小结

    python 连接数据库通常要安装第三方模块,连接 MS SQL Server 需要安装 pymssql 。由于 pymsql 依赖于 FreeTDS,对于先于 2.1.3 版本的 pymssql,需要先安装 FreeTDS。由于早期版本的 pymssql 只提供了 windows 下的 wheel 打包,其他平台(如 linux)需要从源码包编译安装,那需要先安装 freetds-dev 包,以提供必要的头文件。

    函数计算的 runtime 运行时的目录是只读的,所以对于需要使用 apt-get 和 pip 安装依赖的场景,需要将依赖安装在代码目录而不是系统目录。具体安装方法可以参考《函数计算安装依赖库方法小结》。而 pymssql 的老版本涉及到编译安装,比常见的二级制安装到本地目录略复杂一些。

    函数计算依赖安装需要有个模拟的 linux 环境,从前我们推荐使用 fcli shell 的 sbox ,启动一个接近生产环境的 docker container 进行依赖安装。因为有些依赖是平台相关的,在 mac 系统安装的动态链接库无法在函数计算的 linux 环境下运行, pymssql 恰好属于这种情况。本文我将使用 fc-docker进行安装和本地测试。

    下面的例子是基于函数计算 runtime python3.6 的,对于 python2.7 也进行了测试,同样适用。

    准备测试环境

    首先使用 docker 在本机 Mac 电脑下运行一个 SQL Server 2017 服务,并初始化表结构,编辑一个 index.py 的测试文件,以验证数据库访问是否成功。

    $ docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest
    
    $ docker run -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'SA_PASSWORD=Codelife.me' 
       -p 1433:1433 --name sql1 
       -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest

    将 SQL Server 启动于 1433 端口,并设定 SA 账户密码为 Codelife.me

    $ brew tap microsoft/mssql-release https://github.com/Microsoft/homebrew-mssql-release
    $ brew update
    $ ACCEPT_EULA=y brew install --no-sandbox msodbcsql mssql-tools

    使用 homebrew 安装 mssql 客户端 sqlcmd。

    $ sqlcmd -S localhost -U SA -P 'Codelife.me'
    1>CREATE DATABASE TestDB
    2>SELECT Name from sys.Databases
    3>GO
    Name
    -----------------------------------------------
    master
    tempdb
    model
    msdb
    TestDB
    
    (5 rows affected)

    创建测试数据库 TestDB。

    1> USE TestDB
    2> CREATE TABLE Inventory (id INT, name NVARCHAR(50), quantity INT)
    3> INSERT INTO Inventory VALUES (1, 'banana', 150); INSERT INTO Inventory VALUES (2, 'orange', 154);
    4> GO
    Changed database context to 'TestDB'.
    
    (1 rows affected)
    
    (1 rows affected)

    创建一张 Inventory 表,并参入一行测试数据。

    1> SELECT * FROM Inventory WHERE quantity > 152;
    2> GO
    id          name                                               quantity
    ----------- -------------------------------------------------- -----------
              2 orange                                                     154
    
    (1 rows affected)
    1> QUIT

    验证一下插入结果并退出。

    准备一个测试函数

    import pymssql
    
    def handler(event, context):
        conn = pymssql.connect(
            host=r'docker.for.mac.host.internal',
            user=r'SA',
            password=r'Codelife.me',
            database='TestDB'
        )
        
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('SELECT * FROM inventory WHERE quantity > 152')
        
        result = ''
    
        for row in cursor:
            result += 'row = %r
    ' % (row,)
    
        conn.close()
        return result

    编写一个测试函数 index.py。该函数连接 mac 宿主机docker.for.mac.host.internal (这里不能是 localhost,因为 fc-docker 会将函数运行在 container 内部)的 SQL Server 服务。执行一个查询,并把结果返回出来。

    最新版的 pymssql

    创建一个空目录,存放上 index.py 文件。将命令会话的当前路径切换到 index.py 所在的目录,然后执行

    $ docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint /bin/sh aliyunfc/runtime-python3.6
    $ docker exec -t mssql-builder pip install -t /code pymssql
    $ docker stop mssql-builder
    1. 这里使用了 fc-docker 提供的 python3.6 的模拟环境:aliyunfc/runtime-python3.6
    2. 第一行启动了一个不会退出的 docker container,第二行使用 docker exec 进入这个 container 安装依赖,最后一行退出该 container。因为本地路径 $(pwd) 被挂载到 container 内部的 /code 目录,所以 container 退出以后 /code 目录的内容还会保留在本地当前路径下。
    3. pip 通过 -t 参数将 wheel 包安装在 /code 目录下。
    $ docker run --rm -v $(pwd):/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handler
    row = (2, 'orange', 154)
    
    
    RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174          Billed Duration: 144 ms         Memory Size: 19

    执行上面命令可以顺利返回结果。对于不需要使用老本 pymssql 的用户看到这里就可以结束了。

    早期版本的 pymssql

    对于早于 2.1.3 版本的 pymssql, pip install 会触发源码编译安装,对于这种情况,需要安装编译时依赖的 freetds-dev,以及运行时依赖的 libsybdb5。编译时依赖可以直接安装在系统目录里,运行时依赖必须安装在本地目录下。

    docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint /bin/sh aliyunfc/runtime-python3.6
    
    docker exec -t mssql-builder apt-get install -y -d -o=dir::cache=/code libsybdb5
    docker exec -t mssql-builder bash -c 'for f in $(ls /code/archives/*.deb); do dpkg -x $f $(pwd) ; done;'
    docker exec -t mssql-builder bash -c "rm -rf /code/archives/; mkdir /code/lib;cd /code/lib; ln -sf ../usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsybdb.so.5 ."
    docker exec -t mssql-builder apt-get install -y freetds-dev 
    docker exec -t mssql-builder pip install cython 
    docker exec -t mssql-builder pip install -t /code pymssql==2.1.3
    
    docker stop mssql-builder
    1. 第一行启动一个 container,第十行停止并自动删除该 container。
    2. 第二行至第三行将运行时依赖 libsybdb5 安装于本地目录。
    3. 将动态链接库 libsybdb.so.5 链接到目录 /code/lib 目录下,因为该目录默认配置到了环境变量 LD_LIBRARY_PATH 下。
    4. 将 freetds-dev 和 cython 安装到系统目录,用于 pymssql 编译安装,因为运行时 pymssql 不需要这两个库,所以无需安装在本地目录
    5. 安装 2.1.3 版本的 pymssql,从 2.1.4 版本开始已经不需要源码安装了。
    $ docker run --rm -v $(pwd):/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handler
    row = (2, 'orange', 154)
    
    
    RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174          Billed Duration: 144 ms         Memory Size: 19

    测试通过。

    小结

    这是一份来迟的函数计算使用 sql server 数据库的配置文档。当前版本的 pymssql 已经不再需要源码安装了。但是 pip 源码包安装的方法,对于其他类似的场景也是适用的。

    本文也提供了一种基于 fc-docker 的配置和调试方法,不同 fcli 的 sbox,fc-docker 可以写成脚本反复执行,并且也可以用于本地模拟执行,对于 CI 场景非常有帮助。

    原文链接
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