python3 flask 使用連接池連接數據庫

galaxy_robot 發布于2019-07-31 10:52 / 3031人閱讀

摘要：在真實的線上環境連接數據庫一般都是要使用連接池的，連接池統一管理數據庫連接，可以提高應用性能。

在真實的線上環境連接數據庫一般都是要使用連接池的，連接池統一管理數據庫連接，可以提高應用性能。
python數據庫連接池可以使用dbutils和PySQLPool但是這兩個庫似乎都只支持python2不支持python3，最后折騰了半天，Python3最后我使用的是sqlalchmey里的連接池工具sqlalchemy.pool，把連接池應用到flask，我使用的是下面的方式，個人認為比較合理

from flask import Flask, _app_ctx_stack, current_app
import MySQLdb
import sqlalchemy.pool as pool

app = Flask(__name__)
app.config.from_pyfile("config.py")


@app.teardown_appcontext
def close_database_connection(error=None):
    con = getattr(_app_ctx_stack, "database", None)
    if con:
        con.close()


def getconn(db_conf=None):
    if db_conf is None:
        db_conf = current_app.config["DB_CONFIG"]
    conn = MySQLdb.connect(**db_conf)
    return conn

mypool = pool.QueuePool(getconn, max_overflow=10, pool_size=5)
app.db_pool = mypool


def get_db():
    ctx = _app_ctx_stack.top
    con = getattr(ctx, "database", None)
    if con is None:
        con = current_app.db_pool.connect()
        ctx.database = con
    return con


@app.route("/")
def index():
    con = get_db()
    cursor = con.cursor(cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor)
    rv = cursor.execute("select 1")
    return str(rv)


if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", debug=True, port=5001)

因為sqlalchemy里有連接池模塊，直接使用下面的方式在需要的地方導入db我猜測也是連接池的管理方式，未測試

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
....

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