我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

python环境测试MySQLdb、DB

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

python环境测试MySQLdb、DB

   首先介绍下MySQLdb、DBUtil、sqlobject:

   (1)MySQLdb 是用于Python连接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的。除了MySQLdb外,python还可以通过oursql, PyMySQL, myconnpy等模块实现MySQL数据库操作;

   (2)DBUtil中提供了几种连接池,用以提高数据库的访问性能,例如PooledDB,PesistentDB等

   (3)sqlobject可以实现数据库ORM映射的第三方模块,可以以对象、实例的方式轻松操作数据库中记录。

   

    为测试这三者的性能,简单做一个例子:50个并发访问4000条记录的单表,数据库记录如下:

wKioL1UHAynA120PAACIghwJV_M537.jpg

    测试代码如下:

    1、MySQLdb的代码如下,其中在connDB()中把连接池相关代码暂时做了一个注释,去掉这个注释既可以使用连接池来创建数据库连接:

   (1)DBOperator.py

import MySQLdb
from stockmining.stocks.setting import LoggerFactory
import connectionpool

class DBOperator(object):
    
    def __init__(self):
        self.logger = LoggerFactory.getLogger('DBOperator')
        self.conn = None
              
    def connDB(self):
        self.conn=MySQLdb.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="root",db="pystock",port=3307,charset="utf8")  
        #当需要使用连接池的时候开启
        #self.conn=connectionpool.pool.connection()
        return self.conn

    def closeDB(self):
        if(self.conn != None):
            self.conn.close()  
  
    def execute(self, sql):
        try:
            if(self.conn != None):
                cursor = self.conn.cursor()
            else:
                raise MySQLdb.Error('No connection')
            
            n = cursor.execute(sql)
            return n
        except MySQLdb.Error,e:
            self.logger.error("Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))
 
    def findBySQL(self, sql):
        try:
            if(self.conn != None):
                cursor = self.conn.cursor()
            else:
                raise MySQLdb.Error('No connection')
            
            cursor.execute(sql)
            rows = cursor.fetchall() 
            return rows
        except MySQLdb.Error,e:
            self.logger.error("Mysql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))

   

   (2)测试代码testMysql.py,做了50个并发,对获取到的数据库记录做了个简单遍历。

import threading  
import time  
import DBOperator

def run(): 
    operator = DBOperator()
    operator.connDB()
    starttime = time.time()
    sql = "select * from stock_cash_tencent"
    peeps = operator.findBySQL(sql)
    for r in peeps: pass  
    operator.closeDB()
    endtime = time.time()
    diff =  (endtime - starttime)*1000
    print diff
    
def test():  
    for i in range(50):  
        threading.Thread(target = run).start() 
        time.sleep(1)
    
if __name__ == '__main__':  
     test()

   

    2、连接池相关代码:

    (1)connectionpool.py

from DBUtils import PooledDB
import MySQLdb
import string

maxconn = 30            #最大连接数
mincached = 10           #最小空闲连接
maxcached = 20          #最大空闲连接
maxshared = 30          #最大共享连接
connstring="root#root#127.0.0.1#3307#pystock#utf8" #数据库地址
dbtype = "mysql"  

def createConnectionPool(connstring, dbtype):
    db_conn = connstring.split("#");
    if dbtype=='mysql':
        try:
            pool = PooledDB.PooledDB(MySQLdb, user=db_conn[0],passwd=db_conn[1],host=db_conn[2],port=string.atoi(db_conn[3]),db=db_conn[4],charset=db_conn[5], mincached=mincached,maxcached=maxcached,maxshared=maxshared,maxconnections=maxconn)
            return pool
        except Exception, e:
            raise Exception,'conn datasource Excepts,%s!!!(%s).'%(db_conn[2],str(e))
            return None


pool = createConnectionPool(connstring, dbtype)

   

   3、sqlobject相关代码

   (1)connection.py

from sqlobject.mysql import builder

conn = builder()(user='root', password='root',
                 host='127.0.0.1', db='pystock', port=3307, charset='utf8')

  

    (2)StockCashTencent.py对应到数据库中的表,50个并发并作了一个简单的遍历。(实际上,如果不做遍历,只做count()计算,sqlobject性能是相当高的。)

import sqlobject
import time
from connection import conn
import threading

class StockCashTencent(sqlobject.SQLObject):
    _connection = conn
    
    code = sqlobject.StringCol()
    name = sqlobject.StringCol()
    date = sqlobject.StringCol()
    main_in_cash = sqlobject.FloatCol()   
    main_out_cash = sqlobject.FloatCol()  
    main_net_cash = sqlobject.FloatCol()
    main_net_rate= sqlobject.FloatCol()
    private_in_cash= sqlobject.FloatCol()
    private_out_cash= sqlobject.FloatCol()
    private_net_cash= sqlobject.FloatCol()
    private_net_rate= sqlobject.FloatCol()
    total_cash= sqlobject.FloatCol()

def test():
    starttime = time.time()
    query  = StockCashTencent.select(True)
    for result in query: pass
    endtime = time.time()
    diff =  (endtime - starttime)*1000
    print diff
        
if __name__ == '__main__':  
   for i in range(50):  
        threading.Thread(target = test).start()   
        time.sleep(1)


      测试结果如下:

MySQLdb平均(毫秒)99.63×××71
DBUtil平均(毫秒)97.07998276
sqlobject平均(毫秒)343.2999897


wKioL1UHAnXQKbJEAAD8JsxLQw8592.jpg

  

     结论:其实就测试数据而言,MySQLdb单连接和DBUtil连接池的性能并没有很大的区别(100个并发下也相差无几),相反sqlobject虽然具有的编程上的便利性,但是却带来性能上的巨大不足,在实际中使用哪个模块就要斟酌而定了。


     (冯智杰:PMP、信息系统项目管理师,大型企业高级开发经理,关注金融、供应链行业发展,擅长敏捷开发、项目管理、技术研发等)

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

python环境测试MySQLdb、DB

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

python环境测试MySQLdb、DB

首先介绍下MySQLdb、DBUtil、sqlobject:   (1)MySQLdb 是用于Python连接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的。除了MyS
2023-01-31

Python 做自动化测试环境搭建

https://blog.csdn.net/GitChat/article/details/79081187 一、Selenium 环境部署1. window 环境部署1.1 当前环境Win10 64 位系统;Python3.6.2(官方已
2023-01-31

怎么搭建linux测试环境

要搭建一个Linux测试环境,你可以按照以下步骤进行操作:1.选择Linux发行版:首先要选择一个适合测试的Linux发行版,比如Ubuntu、CentOS、Fedora等。2.安装虚拟化软件:你可以选择安装虚拟机软件,比如VirtualB
2023-08-24

Python自动化测试Eclipse+Pydev 搭建开发环境

Python自动化测试 Eclipse+Pydev 搭建开发环境 C#之所以容易让人感兴趣,是因为安装完Visual Studio, 就可以很简单的直接写程序了,不需要做如何配置。 对新手来说,这是非常好的“初体验”, 会激发初学者的自信和
2022-06-04

Spring注解@Profile实现开发环境/测试环境/生产环境的切换

在进行软件开发过程中,一般会将项目分为开发环境,测试环境,生产环境。本文主要介绍了Spring如何通过注解@Profile实现开发环境、测试环境、生产环境的切换,需要的可以参考一下
2023-05-15

Android Robotium搭建环境测试微信

因为要在命令行下运行一些android的工具,所以配置一些环境变量会比较方便:遇到问题: java -jar re-sign.jar 出现提示android路径没有配置好:需要配置如下:配置ANDROID_HOME为android sdk的
2022-06-06

robot自动化测试环境安装

简单说下安装思路,先装语言(python3),再安装包管理工具(pip),然后才是自动化框架(robot)和lib插件(requests等)。对于一些基本的概念,不过多解释,例如什么是python,什么是pip之类的概念问题可以自行百度自学
2023-01-31

mac上node.js环境的安装测试

如果大家之前做过web服务器的人都知道,nginx+lua与现在流行的Node.js都是可以做web服务器的,前者在程序的写法和配置上要比后者麻烦,但用起来都是差不多.在这里建议大家如果对lua脚本语言不了解,可以多了解这门脚本语言,他号称
2022-06-04

linux如何搭建web测试环境

搭建Linux上的Web测试环境可以按照以下步骤进行:1. 安装Apache Web服务器:在终端中运行以下命令安装Apache:```shellsudo apt-get updatesudo apt-get install apache2
2023-08-23

自动化测试 selenium 环境搭建

做 web 项目,测试是无法避免的。对于某些特定功能,采用单元测试就行。但如果想对网站进行整体测试,人工点击测试可行但有点累,如果能借助自动化测试工具就更好了。selenium 就是一款能满足这样要求的测试工具,selenium 是一款用于
2023-01-30

编程热搜

目录