创建 MySQL 池连接 Python Flask - SQL

在使用 Python Flask 进行开发时，常常需要进行数据库操作。而针对大规模的数据库操作，使用池连接是非常必要的，以避免频繁地打开和关闭数据库连接而导致性能问题。在本文中，我们将介绍如何在 Python Flask 中使用 MySQL 池连接来实现高效的数据库操作。

安装依赖

在开始之前，我们需要安装一些依赖：

pip install flask flask-mysqlconnector

这会安装 Flask 和 MySQL 连接器的扩展，我们将在后续步骤中使用它们。

配置数据库连接

为了创建一个 MySQL 池连接，我们需要提供必要的配置信息。在 Flask 中，我们可以通过配置文件或者从环境变量中读取这些信息。

from flask import Flask
from flaskext.mysql import MySQL

app = Flask(__name__)
mysql = MySQL()

# MySQL 配置
app.config['MYSQL_DATABASE_USER'] = 'root'
app.config['MYSQL_DATABASE_PASSWORD'] = 'password'
app.config['MYSQL_DATABASE_DB'] = 'mydatabase'
app.config['MYSQL_DATABASE_HOST'] = 'localhost'

mysql.init_app(app)

在这个例子中，我们将 MySQL 的用户名和密码存储在配置中。这样做不仅可以避免敏感信息被硬编码在代码中，还可以方便地修改这些信息。我们还指定了数据库名称和主机名。

创建连接池

一旦我们已经配置好数据库连接信息，就可以创建一个连接池了。连接池是一个可以管理多个数据库连接的对象，并且可以重复利用这些连接以提高性能。

from mysql.connector.pooling import MySQLConnectionPool

connection_pool = MySQLConnectionPool(pool_name="mypool",
                                      pool_size=5,
                                      **app.config)

在这个例子中，我们创建了一个名为 'mypool' 的 MySQL 连接池，其大小为 5。参数 **app.config 将配置信息传递给连接池，以便在创建连接时使用这些信息。

获取数据库连接

现在我们已经准备好使用连接池了。在需要进行数据库操作时，可以从连接池中获取一个连接，执行完操作后则将连接释放回池中。

from flask import g

@app.before_request
def before_request():
    """在请求之前获取数据库连接"""
    g.db_conn = connection_pool.get_connection()

@app.teardown_request
def teardown_request(exception):
    """在请求完成之后释放数据库连接"""
    conn = getattr(g, 'db_conn', None)
    if conn is not None:
        conn.close()

在上面的代码中，我们使用 @app.before_request 装饰器来在每个请求之前获取一个数据库连接，并将其存储在 Flask 的 g 对象中。在请求完成后，我们使用 @app.teardown_request 来释放这个连接。这样做可以避免在多个请求之间共享连接导致的问题。

有了这样的设置，我们就可以在 Flask 的服务中进行数据库操作了。下面是一个简单的例子：

from flask import jsonify

@app.route('/users')
def get_users():
    with g.db_conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT * FROM users")
        data = cursor.fetchall()
    return jsonify(data)

在这个例子中，我们从连接池中获取一个连接并创建一个 cursor 对象。然后，我们可以使用 cursor 执行 SQL 查询，并将结果以 JSON 的形式返回。

这就是如何在 Python Flask 中创建 MySQL 池连接。通过使用连接池，可以避免频繁地打开和关闭数据库连接，从而提高性能并降低服务器负载。