class MySqLHelper(object): def __init__(self): self.db = get_my_connection() # 从数据池中获取连接 def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, 'inst'): # 单例 cls.inst = super(MySqLHelper, cls).__new__(cls, *args, **kwargs) return cls.inst # 封装执行命令...
from pymysqlpool import ConnectionPool config = { 'pool_name': 'test', 'host': 'localhost', 'port': 3306, 'user': 'root', 'password': 'root', 'database': 'test' } def connection_pool(): # Return a connection pool instance pool = ConnectionPool(**config) pool.connect() return ...
步骤1: 安装pymysql库 首先，我们需要安装pymysql库，可以使用pip命令进行安装，如下所示：pip install pymysql 步骤2: 导入pymysql库和连接池模块 在Python代码中，我们需要导入pymysql库和pymysqlpool模块，后者提供了连接池的实现。可以使用以下方式进行导入：import pymysqlfrom pymysqlpool import ConnectionPool 步...
local.conn=self.pool.get_connection()returnlocal.conn pool=MySQLConnectionPool()defget_connection():returnpool.get_connection() 这个优化做了以下几个改进: 把MySQLConnectionPool封装成了一个类,把get_connection方法封装到类里面,这样就更加规范化和模块化了。 把LocalStorage类封装到了MySQLConnectionPool类里面...
如何使用Python和连接池管理MySQL数据库连接的步骤。 首先,需要安装 pymysql库: pip install pymysql 创建连接池 使用连接池库提供的API创建连接池对象,并指定连接参数,如数据库主机、用户名、密码等。 import pymysql from pymysqlpool import ConnectionPool pool = ConnectionPool( size=5, name='pool', host=...
MYSQL_CONFIG = { 'host': 'localhost', 'port': 3306, 'user': '用户名', 'password': '密码', 'database': 'test', 'charset': 'utf8mb4', 'maxconnections': 4, # 连接池允许的最大连接数 'mincached': 0, # 初始化连接池时创建的连接数。默认为0,即初始化时不创建连接 'maxcached':...
# python 链接mysql import mysql.connector.pooling config = { "host":"localhost", "port": 3306, "user" : "root", "password" : "", "database" : "demo" } try: pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool( **config, pool_size = 10 ...
地址', 'port': '数据库端口', 'user': '用户名', 'password': '密码', 'database': '数据库名', 'charset': 'utf8mb4', # 设置字符集 'pool_name': 'my_pool', # 连接池名称 'pool_size': 5, # 连接池大小,即最大连接数 } cnxpool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(**...
常见的MySQL数据库连接池实现包括: DBUtils:一个Python模块,提供了轻量级的连接池功能。 SQLAlchemy:一个强大的ORM(对象关系映射)工具,内置了连接池功能。 PyMySQLPool:一个专门为PyMySQL设计的连接池库。 应用场景 Web应用:在高并发的Web应用中,如电商网站、社交媒体平台等。 数据处理:需要大量数据库操作的数据分析...
frompymysqlpool.poolimportPoolpool=Pool(host=HOST,port=PORT,user=USER,password=PASSWORD,db=DB)pool.init()connection=pool.get_conn()cur=connection.cursor()cur.execute('SELECT * FROM `pet` WHERE `name`=%s',args=("Puffball",))print(cur.fetchone())pool.release(connection) ...