本文实例分析了Python多线程操作数据库相关问题。分享给大家供大家参考,具体如下:
python多线程并发操作数据库,会存在链接数据库超时、数据库连接丢失、数据库操作超时等问题。
解决方法:使用数据库连接池,并且每次操作都从数据库连接池获取数据库操作句柄,操作完关闭连接返回数据库连接池。
*连接数据库需要设置charset = 'utf8', use_unicode = True,不然会报中文乱码问题
*网上说解决python多线程并发操作数据库问题,连接时使用self.conn.ping(True)(检查并保持长连接),但是我这边亲测无法解决,建议还是使用数据库连接池
python多线程代码:
import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, name, count, exec_object): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self.count = count self.exec_object = exec_object def run(self): while self.count >= 0: count = count - 1 self.exec_object.execFunc(count) thread1 = MyThread('MyThread1', 3, ExecObject()) thread2 = MyThread('MyThread2', 5, ExecObject()) thread1.start() thread2.start() thread1.join() # join方法 执行完thread1的方法才继续主线程 thread2.join() # join方法 执行完thread2的方法才继续主线程 # 执行顺序 并发执行thread1 thread2,thread1和thread2执行完成才继续执行主线程 # ExecObject类是自定义数据库操作的业务逻辑类 # ########join方法详解######## thread1 = MyThread('MyThread1', 3, ExecObject()) thread2 = MyThread('MyThread2', 5, ExecObject()) thread1.start() thread1.join() # join方法 执行完thread1的方法才继续主线程 thread2.start() thread2.join() # join方法 执行完thread2的方法才继续主线程 # 执行顺序 先执行thread1,执行完thread1再执行thread2,执行完thread2才继续执行主线程
mysql数据库连接池代码:
import MySQLdb from DBUtils.PooledDB import PooledDB class MySQL: host = 'localhost' user = 'root' port = 3306 pasword = '' db = 'testDB' charset = 'utf8' pool = None limit_count = 3 # 最低预启动数据库连接数量 def __init__(self): self.pool = PooledDB(MySQLdb, self.limit_count, host = self.host, user = self.user, passwd = self.pasword, db = self.db, port = self.port, charset = self.charset, use_unicode = True) def select(self, sql): conn = self.pool.connection() cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() cursor.close() conn.close() return result def insert(self, table, sql): conn = self.pool.connection() cursor = conn.cursor() try: cursor.execute(sql) conn.commit() return {'result':True, 'id':int(cursor.lastrowid)} except Exception as err: conn.rollback() return {'result':False, 'err':err} finally: cursor.close() conn.close()
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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