「Python系列」Flask项目实战十三之SQLAlchemy数据框架技巧(一)

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()