pytho装饰器参数那些事_inspect.getcallargs

本文介绍了一个使用Python装饰器进行权限验证的例子,特别是在类的方法调用前检查用户名是否为'admin',以此来控制对类方法的访问权限。通过装饰器`chack_admin`,在`MyClass`类的`push`和`pop`方法中实现了这一功能。
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Created on Jul 26, 2019

@author: tomcat
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import inspect
def chack_admin(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        '''
        inspect.getcallargs 返回一个字典,字典里保存了函数所有的参数
        inspect.getcallargs(func[, *args][, **kwds]):将args和kwds参数到绑定到为func的参数名;对bound方法,也绑定第一个参数(通常为self)到相应的实例;返回字典,对应参数名及其值;
        '''
        fuc_args=inspect.getcallargs(func,*args,**kwargs)
        print("arg{},keord{},fuc_args{}".format(args, kwargs,fuc_args))
        if fuc_args.get("username") =="admin":
            re=func(*args,**kwargs)
        else:
            raise Exception('没有资格添加或删除元素')
        return re
    return wrapper
class MyClass(object):
    def __init__(self):
        self.item=[90.89]
    '''
     如果username!=admin,没有资格添加一个元素
    '''
    @chack_admin
    def push(self,username,item):
        self.item.append(item)
    '''
    如果username!=admin,没有资格删除一个元素
    '''
    @chack_admin   
    def pop(self,username):
        if self.item:
            return self.item.pop()
        else:
            raise Exception('item 中没有元素')
if __name__ == '__main__':
    m=MyClass()
    m.push('admin',10)
    m.push(username="admin",item=902)
    m.pop(username='admin')
    print(m.item)

 

arg(<__main__.MyClass object at 0x10c5b5240>, 'admin', 10),keord{},fuc_args{'self': <__main__.MyClass object at 0x10c5b5240>, 'username': 'admin', 'item': 10}

arg(<__main__.MyClass object at 0x10c5b5240>,),keord{'username': 'admin', 'item': 902},fuc_args{'self': <__main__.MyClass object at 0x10c5b5240>, 'username': 'admin', 'item': 902}

arg(<__main__.MyClass object at 0x10c5b5240>,),keord{'username': 'admin'},fuc_args{'self': <__main__.MyClass object at 0x10c5b5240>, 'username': 'admin'}

[90.89, 10]

转载于:https://www.cnblogs.com/tallme/p/11247899.html

<think>我们正在解决SQLAlchemy asyncpg连接关闭错误。根据用户提供的引用,虽然引用[1]提到了MySQL的配置,但原理类似,我们可以借鉴其`pool_recycle`设置。用户主要关心的是PostgreSQL + asyncpg的解决方案。 核心问题:数据库连接空闲超时被关闭,而连接池未检测导致后续使用已关闭连接。 解决方案要点: 1. 配置连接池回收(pool_recycle)以定期回收连接,避免使用空闲过久的连接。 2. 使用连接前检测(pool_pre_ping)确保连接有效。 3. 调整PostgreSQL服务器配置以延长超时时间(可选,但需谨慎)。 4. 在代码中实现重试机制(针对重要操作)。 根据用户提供的引用[1]中提到的`pool_recycle`,我们将其应用到PostgreSQL的配置中。 具体步骤: 1. 创建异步引擎时设置连接池参数: - `pool_recycle`: 设置一个小于数据库空闲超时时间的值(例如,如果数据库空闲超时是10分钟,则设置为300秒(5分钟)或更少)。 - `pool_pre_ping`: 设置为True,这样每次从连接池取出连接时会先执行一个简单的查询(如SELECT 1)来检查连接是否有效。 2. 调整PostgreSQL服务器配置(可选): - 修改`idle_in_transaction_session_timeout`和`idle_session_timeout`参数,延长超时时间(注意:这会影响所有连接,需谨慎)。 3. 实现重试逻辑:对于关键数据库操作,捕获`InterfaceError`并进行重试。 4. 确保会话正确关闭:使用上下文管理器(async with)来管理会话。 示例代码: 创建异步引擎: ```python from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://user:password@host:port/dbname" engine = create_async_engine( DATABASE_URL, pool_size=10, # 连接池大小 max_overflow=5, # 允许的最大溢出连接数 pool_timeout=30, # 获取连接超时时间(秒) pool_recycle=300, # 每5分钟回收连接(小于数据库超时时间) pool_pre_ping=True # 执行前自动检测连接有效性 ) # 创建异步会话工厂 AsyncSessionLocal = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False) ``` 使用会话: ```python async def get_data(): async with AsyncSessionLocal() as session: try: result = await session.execute("SELECT 1") return result.scalar() except Exception as e: # 处理异常 raise ``` 重试机制(可选,针对重要操作): ```python import asyncio from sqlalchemy.exc import InterfaceError async def query_with_retry(query, max_retries=3): for attempt in range(max_retries): try: async with AsyncSessionLocal() as session: result = await session.execute(query) return result.scalars().all() except InterfaceError as e: if attempt < max_retries - 1: wait_time = 2 ** attempt # 指数退避 await asyncio.sleep(wait_time) continue else: raise ``` 调整PostgreSQL配置(可选): 在PostgreSQL的配置文件(postgresql.conf)中,可以设置: ``` idle_in_transaction_session_timeout = 0 # 设置为0表示禁用,或者设置一个较大的值(如30min) idle_session_timeout = 0 # 同样,0表示禁用,或者设置一个较大的值 ``` 修改后需要重启PostgreSQL服务。 注意项: - `pool_recycle` 必须小于数据库的超时设置,否则连接可能在被回收之前就被数据库关闭了。 - `pool_pre_ping` 会增加一点开销(每次从连接池取连接时多一个查询),但通常可以接受。 - 在云环境(如Kubernetes)中,网络中断也可能导致连接断开,因此重试机制是推荐的。 验证方案: 1. 模拟超时:设置一个很小的超时(比如1分钟),然后等待超过1分钟后执行查询,观察是否还会出现连接关闭错误(如果配置了pool_pre_ping,则不会出现)。 2. 监控连接池状态:通过`engine.pool.status()`可以查看连接池的状态(连接数、空闲连接数等)。 相关问题: 1. 如何监控SQLAlchemy异步连接池的使用状态? 2. 在Kubernetes环境中如何优化数据库连接稳定性? 3. SQLAlchemy同步模式和异步模式在处理连接断开时有何差异? 4. 如何调整PostgreSQL的连接超时设置?</think>### SQLAlchemy asyncpg "connection is closed" 错误解决方案 #### 问题核心原因 当 SQLAlchemy 使用 asyncpg 驱动时出现 `InterfaceError: connection is closed` 错误,主要源于以下原因: 1. **连接空闲超时** PostgreSQL 默认空闲连接超时时间为 10 分钟(`idle_in_transation_session_timeout`),超时后数据库会主动关闭连接[^1] 2. **连接池管理缺陷** 默认连接池不会主动检测连接状态,应用尝试使用已关闭连接时触发错误 3. **网络中断** 防火墙、Kubernetes Pod 重启或负载均衡器超时导致 TCP 连接中断 --- ### 完整解决方案 #### 1. 配置连接池自动回收(核心方案) ```python from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine engine = create_async_engine( "postgresql+asyncpg://user:password@host/db", pool_size=20, # 连接池大小 max_overflow=5, # 允许的最大溢出连接数 pool_timeout=30, # 获取连接超时时间(秒) pool_recycle=300, # 每5分钟回收连接 pool_pre_ping=True # 执行前自动检测连接有效性[^1] ) ``` **关键参数说明**: - `pool_recycle=300`:每5分钟回收连接(必须小于数据库超时时间) - `pool_pre_ping=True`:执行SQL前自动发送`SELECT 1`检测连接状态 - `pool_size` 计算:$ \frac{应用实例数}{数据库最大连接数} \times 0.8 $ #### 2. 实现指数退避重连机制 ```python from sqlalchemy.exc import InterfaceError import asyncio async def safe_execute(query, max_retries=3): for attempt in range(max_retries): try: async with AsyncSession(engine) as session: result = await session.execute(query) return result.scalars().all() except InterfaceError: if attempt < max_retries - 1: await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 指数退避 continue raise ``` #### 3. 正确管理会话生命周期 ```python # 使用上下文管理器确保连接自动关闭 async def get_user(user_id): async with AsyncSession(engine) as session: stmt = select(User).where(User.id == user_id) result = await session.execute(stmt) return result.scalar_one() ``` #### 4. 调整 PostgreSQL 配置(可选) ```sql -- 延长空闲超时时间 ALTER SYSTEM SET idle_in_transaction_session_timeout = '30min'; -- 启用TCP保活 ALTER SYSTEM SET tcp_keepalives_idle = '300'; ``` --- ### 验证方案 1. **模拟超时测试**: ```bash # 设置60秒超时 ALTER SYSTEM SET idle_in_transaction_session_timeout = '1min'; # 等待70秒后执行查询 SELECT pg_sleep(70); SELECT * FROM users; ``` 2. **连接池状态监控**: ```python # 定期输出连接池状态 async def monitor_pool(): while True: print(f"连接池状态: {engine.pool.status()}") await asyncio.sleep(300) ``` --- ### 最佳实践总结 | 措施 | 效果 | 推荐度 | |------|------|--------| | `pool_pre_ping=True` | 自动检测无效连接 | ★★★★★ | | `pool_recycle=300` | 主动回收空闲连接 | ★★★★☆ | | 指数退避重试 | 处理瞬时网络故障 | ★★★★☆ | | 调整PG超时参数 | 降低超时概率 | ★★★☆☆ | > **生产环境建议**:优先组合使用 `pool_pre_ping=True` + `pool_recycle=300`,可解决90%的连接问题[^1]。金融系统建议额外添加重试机制。 ### 相关问题 1. 如何监控 SQLAlchemy 异步连接池的使用状态? 2. Kubernetes 环境中如何优化数据库连接稳定性? 3. SQLAlchemy 同步和异步模式处理连接断开有何差异? 4. PostgreSQL 连接超时参数有哪些最佳实践? 5. 如何测试数据库连接的恢复能力? [^1]: 引用来源:SQLAlchemy 配置建议使用 `pool_recycle` 防止连接超时 [^2]: 引用来源:示例代码结构参考
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