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分类:Python

聊聊 SQLAlchemy 连接池中的连接失效问题

聊聊 SQLAlchemy 连接池中的连接失效问题

最近项目中事情比较多,也遇到了一些问题,其中有一个是关于连接池的,比较有意思,这里分享下。

一天早上,进入业务系统,点击了一个功能按钮,页面上突然弹出个 MySQL gone away 的错误,我擦,数据库挂了吗,上服务器一看正常的。又点击了一下,又报事务未正常关闭的错误,有点懵。当然,是在测试环境上 :)。仔细想了想,发现是连接池的问题,下面我重现下这个错误并说下自己的一些解决办法。

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灵活使用 SQLAlchemy 中的 ORM 查询

灵活使用 SQLAlchemy 中的 ORM 查询

之前做查询一直觉得直接拼 SQL 比较方便,用了 SQLAlchemy 的 ORM 查询之后,发现也还可以,还提高了可读性。

这篇文章主要说说 SQLAlchemy 常用的 ORM 查询方式,偏实践。看了之后,对付开发中的查询需求,我觉得可以满足不少。

为方便说明,假设有如下数据

图书表 books

+----+--------+--------------------------+-------+
| id | cat_id | name                     | price |
+----+--------+--------------------------+-------+
|  1 |      1 | 生死疲劳                 | 40.40 |
|  2 |      1 | 皮囊                     | 31.80 |
|  3 |      2 | 半小时漫画中国史         | 33.60 |
|  4 |      2 | 耶路撒冷三千年           | 55.60 |
|  5 |      2 | 国家宝藏                 | 52.80 |
|  6 |      3 | 时间简史                 | 31.10 |
|  7 |      3 | 宇宙简史                 | 22.10 |
|  8 |      3 | 自然史                   | 26.10 |
|  9 |      3 | 人类简史                 | 40.80 |
| 10 |      3 | 万物简史                 | 33.20 |
+----+--------+--------------------------+-------+

分类表 categories

+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 文学         |
|  2 | 人文社科     |
|  3 | 科技         |
+----+--------------+

ORM 对象定义如下


注意:本文 Python 代码在以下环境测试通过

  • Python 3.6.0
  • PyMySQL 0.8.1
  • SQLAlchemy 1.2.8

# coding=utf-8

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Numeric
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password'
                       '@127.0.0.1:3306/db_name?charset=utf8')
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

def to_dict(self):
    return {c.name: getattr(self, c.name, None)
            for c in self.__table__.columns}
Base.to_dict = to_dict

class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    cat_id = Column(Integer)
    name = Column('name', String(120))
    price = Column('price', Numeric)

class Category(Base):
    __tablename__ = 'categories'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column('name', String(30))

好了,下面进入正题。

1 根据主键获取记录

当我们获取图书的详情时,很容易用到。

book_id = 1
book = session.query(Book).get(book_id)
print(book and book.to_dict())

直接 get(primary_key) 就得到结果

{'id': 1, 'cat_id': 1, 'name': '生死疲劳',
 'price': Decimal('40.40')}

当然,这样也可以

book_id = 1
book = session.query(Book) \
    .filter(Book.id == book_id) \
    .first()
print(book and book.to_dict())

不过,还是前一种方式简洁一些。

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搞清楚 Python 的迭代器、可迭代对象、生成器

搞清楚 Python 的迭代器、可迭代对象、生成器

很多伙伴对 Python 的迭代器、可迭代对象、生成器这几个概念有点搞不清楚,我来说说我的理解,希望对需要的朋友有所帮助。

1 迭代器协议

迭代器协议是核心,搞懂了这个,上面的几个概念也就很好理解了。

所谓迭代器协议,就是要求一个迭代器必须要实现如下两个方法

iterator.__iter__()
Return the iterator object itself.

iterator.__next__()
Return the next item from the container.

也就是说,一个对象只要支持上面两个方法,就是迭代器。__iter__() 需要返回迭代器本身,而 __next__() 需要返回下一个元素。

2 可迭代对象

知道了迭代器的概念,那可迭代对象又是啥呢?

这个更简单,只要对象实现了 __iter__() 方法,并且返回的是一个迭代器,那么这个对象就是可迭代对象。

比如我们常见的列表就是可迭代对象

>>> l = [1, 3, 5]
>>> iter(l)
<list_iterator object at 0x101a1d9e8>

使用 iter() 会调用对应的 __iter__() 方法,这里返回的是一个列表迭代器,所以说列表就是一个可迭代对象。

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