「Python系列」Flask项目实战十三之SQLAlchemy数据框架技巧(一)
wptr33 2025-04-24 09:19 17 浏览
1、 通过pip可以查询mysql使用的框库,以下三个是需要安装的库:
命令:pip list | findstr SQL
Flask-SQLAlchemy 3.0.2
PyMySQL 1.0.2
SQLAlchemy 1.4.44
包含组件:
Engine,框架的引擎
Connection Pooling ,数据库连接池
Dialect,选择连接数据库的DB API种类
Schema/Types,架构和类型
SQL Exprression Language,SQL表达式语言
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/luffy_api",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
2、数据库连接操作:
1 from CreateDB import Users, School
2
3 # 1. 创建一个用户添加到数据库
4 # 创建连接
5 from sqlalchemy import create_engine
6 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 参数 echo=True 可以将sql语句打印出来
7 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8",
8 )
9
10 # 创建数据表操作对象 sessionmaker
11 DB_session = sessionmaker(engine) #表的持久化
12 db_session = DB_session()
3、创建scoped_session线程安全的连接:
# 1 新增数据
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from threading import Thread
# 第一步:创建engine
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)
# 第二步:生成session,每次执行数据库操作时,都需要创建一个Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 原来的时候
# session = Session()
# 变成了它,它就是线程安全,session对象在flask框架中就可以是全局的,任意线程使用的是就是这个全局session,但是不会出现数据错乱问题
# 本质内部使用了local对象,保证了,每个线程实际上使用的是当前线程自己的session
session = scoped_session(Session)
# scoped_session类的对象,正常来讲是没有 add, close,commit...方法和属性的,但是实际上有,是通过create_proxy_methods装饰器,设置进去的(通过反射setattr写进去的)
def task(i):
# 第三步:插入数据
user = Users(name='lqz%s'%i, email='33%s@qq.com'%i, extra='lqz is handsome')
session.add(user)
# 第四步:提交
session.commit()
# 第五步:关闭链接
session.close()
for i in range(10):
t = Thread(target=task,args=[i,])
t.start()
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