在一个Web App中,所有数据,包括用户信息、发布的日志、评论等,都存储在数据库中。在awesome-python-app中,我们选择MySQL作为数据库。
Web App里面有很多地方都要访问数据库。访问数据库需要创建数据库连接、游标对象,然后执行SQL语句,最后处理异常,清理资源。这些访问数据库的代码如果分散到各个函数中,势必无法维护,也不利于代码复用。
此外,在一个Web App中,有多个用户会同时访问,系统以多进程或多线程模式来处理每个用户的请求。假设以多线程为例,每个线程在访问数据库时,都必须创建仅属于自身的连接,对别的线程不可见,否则,就会造成数据库操作混乱。
所以,我们还要创建一个简单可靠的数据库访问模型,在一个线程中,能既安全又简单地操作数据库。
为什么不选择SQLAlchemy?SQLAlchemy太庞大,过度地面向对象设计导致API太复杂。
所以我们决定自己设计一个封装基本的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE操作的db模块:transwarp.db。
设计db接口
设计底层模块的原则是,根据上层调用者设计简单易用的API接口,然后,实现模块内部代码。
假设transwarp.db模块已经编写完毕,我们希望以这样的方式来调用它:
首先,初始化数据库连接信息,通过create_engine()函数:
from transwarp import db db.create_engine(user='root', password='password', database='test', host='127.0.0.1', port=3306)
然后,就可以直接操作SQL了。
如果需要做一个查询,可以直接调用select()方法,返回的是list,每一个元素是用dict表示的对应的行:
users = db.select('select * from user') # users => # [ # { "id": 1, "name": "Michael"}, # { "id": 2, "name": "Bob"}, # { "id": 3, "name": "Adam"} # ]
如果要执行INSERT、UPDATE或DELETE操作,执行update()方法,返回受影响的行数:
n = db.update('insert into user(id, name) values("htmlcode">update(sql, *args)统一用"htmlcode">
with db.connection(): db.select('...') db.update('...') db.update('...')如果要在一个数据库事务中执行多个SQL语句怎么办?我们还是用一个with语句实现:
with db.transaction(): db.select('...') db.update('...') db.update('...')实现db模块
由于模块是全局对象,模块变量是全局唯一变量,所以,有两个重要的模块变量:
# db.py # 数据库引擎对象: class _Engine(object): def __init__(self, connect): self._connect = connect def connect(self): return self._connect() engine = None # 持有数据库连接的上下文对象: class _DbCtx(threading.local): def __init__(self): self.connection = None self.transactions = 0 def is_init(self): return not self.connection is None def init(self): self.connection = _LasyConnection() self.transactions = 0 def cleanup(self): self.connection.cleanup() self.connection = None def cursor(self): return self.connection.cursor() _db_ctx = _DbCtx()由于_db_ctx是threadlocal对象,所以,它持有的数据库连接对于每个线程看到的都是不一样的。任何一个线程都无法访问到其他线程持有的数据库连接。
有了这两个全局变量,我们继续实现数据库连接的上下文,目的是自动获取和释放连接:
class _ConnectionCtx(object): def __enter__(self): global _db_ctx self.should_cleanup = False if not _db_ctx.is_init(): _db_ctx.init() self.should_cleanup = True return self def __exit__(self, exctype, excvalue, traceback): global _db_ctx if self.should_cleanup: _db_ctx.cleanup() def connection(): return _ConnectionCtx()定义了__enter__()和__exit__()的对象可以用于with语句,确保任何情况下__exit__()方法可以被调用。
把_ConnectionCtx的作用域作用到一个函数调用上,可以这么写:
但是更简单的写法是写个@decorator:with connection(): do_some_db_operation()
@with_connection def do_some_db_operation(): pass
这样,我们实现select()、update()方法就更简单了:
@with_connection def select(sql, *args): pass @with_connection def update(sql, *args): pass注意到Connection对象是存储在_DbCtx这个threadlocal对象里的,因此,嵌套使用with connection()也没有问题。_DbCtx永远检测当前是否已存在Connection,如果存在,直接使用,如果不存在,则打开一个新的Connection。
对于transaction也是类似的,with transaction()定义了一个数据库事务:
with db.transaction(): db.select('...') db.update('...') db.update('...')函数作用域的事务也有一个简化的@decorator:
@with_transaction def do_in_transaction(): pass事务也可以嵌套,内层事务会自动合并到外层事务中,这种事务模型足够满足99%的需求。
事务嵌套比Connection嵌套复杂一点,因为事务嵌套需要计数,每遇到一层嵌套就+1,离开一层嵌套就-1,最后到0时提交事务:
class _TransactionCtx(object): def __enter__(self): global _db_ctx self.should_close_conn = False if not _db_ctx.is_init(): _db_ctx.init() self.should_close_conn = True _db_ctx.transactions = _db_ctx.transactions + 1 return self def __exit__(self, exctype, excvalue, traceback): global _db_ctx _db_ctx.transactions = _db_ctx.transactions - 1 try: if _db_ctx.transactions==0: if exctype is None: self.commit() else: self.rollback() finally: if self.should_close_conn: _db_ctx.cleanup() def commit(self): global _db_ctx try: _db_ctx.connection.commit() except: _db_ctx.connection.rollback() raise def rollback(self): global _db_ctx _db_ctx.connection.rollback()最后,把select()和update()方法实现了,db模块就完成了。
Python
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。