Flask学习-5-mysql基础

最新推荐文章于 2025-06-14 21:32:42 发布

bdevy

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分类专栏： Flask 文章标签： Flask

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本文介绍了如何在Flask应用中使用数据库连接池，通过安装DBUtils库实现更高效的数据库操作。在配置文件中设置数据库连接，并展示了在Python DAO层创建表、调用存储过程的方法。强调了数据库操作的原子性，特别是对insert、update、delete操作时需进行异常处理。同时，提到了select操作的简单实现和自动增长序列的获取。

未利用数据库连接池

import pymysql
db  = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',port=3306,password='111111',db='test')
cursor = db.cursor()		# 创建字典游标：cursor = db.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
sql = "insert into user({key},regist_date) values('{value}',{regist_date})".format(key=keys, value=values, regist_date='NOW()')
res = cursor.execute(sql)  # res为影响行数，此处为1；查询时为查询到的行数
db.commit()	# 增加、删除、修改需要commit()提交，且当异常时使用 db.rollback() 回滚 ; 查询时不需要提交
return res

查询时：

sql = "select......"
cursor.execute(sql)
res = cursor.fetchall() # 获得全部数据
# res = cursor.fetchone() # 获得第一条数据
return res

利用数据库连接池

安装 DBUtils
pip install DBUtils

app / config.py:

db_config = {
    "host":"127.0.0.1",  # 主机地址
    "user":"root",  # 数据库用户名
    "password":"123456",  # 数据库密码
    "port":3306,  # 端口
    "database":"job_app" # 数据库名
}

dao / init.py：

import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
from app.config import db_config
POOL = PooledDB(
    # 使用链接数据库的模块
    creator=pymysql,
    # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
    maxconnections=6,
    # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
    mincached=2,
    # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
    maxcached=5,
    # 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。
    # 因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，
    # 所有值无论设置为多少，maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
    maxshared=3,
    # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
    blocking=True,
    # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
    maxusage=None,
    # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    setsession=[],
    # ping MySQL服务端，检查是否服务可用。
    #  如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested,
    # 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
    ping=0,


    host=db_config["host"], # 主机地址
    user=db_config["user"], # 数据库用户名
    password=db_config["password"], # 数据库密码
    port=db_config["port"],# 端口
    database=db_config["database"],# 数据库名

    # 字符编码
    charset='utf8'
)

利用Python在dao里新建表

def create_table_mysql():
    from app.dao.__init__ import POOL 
    db = POOL.connection()
    cursor = db.cursor()
    sql = "create table create_table_mysql(" \
          "id int primary key, " \
          "name varchar(255) not null, " \
          "birthday datetime" \
          ")"
    res = cursor.execute(sql)
    print(res)

利用Python在dao里调用存储过程

def call_procedure_mysql():
    import pymysql
    db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',port=3306,password='123456',db='school2')
    cursor = db.cursor()
    name = '李大奎'
    c = 'c'
    sql = "call pro_getGrade('{name}','{c}',@r)".format(name=name,c=c)
    cursor.execute(sql)
    # cursor.execute('select @r')
    res = cursor.fetchall()
    print(res)
    db.close()

数据库操作是原子性的。

数据库连接db事务自动begin

即 insert、update、delete时，进行异常处理需要：

try:
	.....
	db.commit()
	return res
exception Exception as ex:
	print(ex)
	if db:
		db.rollback()
finally:
	if db:
		db.close()

当进行 select 时，则不需要：

try:
	.....
	return res
exception Exception as ex:
	print(ex)
finally:
	if db:
		db.close()

sql 语句

insert - - - 将key、value组合成字符串，进行不定长插入，注意：’{value}’ 的引号，因为是字符串

keys = ','.join(list(user.keys()))
values = "','".join(list(user.values()))
sql = "insert into user({key},regist_date) values('{value}',{regist_date})".format(key=keys, value=values, regist_date='NOW()')

update - - - 将 set 语句对应的 key和value 从参数dict_info 中获取出来，连接成字符串，注意：id 是int类型，不需要’{id}'

id = dict_info["id"]
dict_info.pop("id")
set_item = list(i[0] + " = '" + i[1] + "'" for i in list(dict_info.items()))
set_str = ",".join(set_item)
sql = "update table_name set {set_str} where id = {id}".format(set_str=set_str, id=id)

select - - - 将where 语句 对应的key 和value从参数中取出，连接成字符串

item = list(i[0] + " = '" + i[1] + "'" for i in list(conditions.items()))
cds = ' and '.join(item)
sql = "select * from table_name where {conditions}".format(conditions=cds)

自动增长的序列，获得其值：

id=connect.insert_id()
print(connect.affected_rows())