python单例模式应用之pymongo连接

文章目录

https://gitee.com/allen-huang/python

单例模式介绍

适用场景:

单例模式只允许创建一个对象,因此节省内存,加快对象访问速度,因此对象需要被公用的场合适合使用,如多个模块使用同一个数据源连接对象等等。如:

  1. 需要频繁实例化然后销毁的对象。
  2. 创建对象时耗时过多或者耗资源过多,但又经常用到的对象。
  3. 有状态的工具类对象。
  4. 频繁访问数据库或文件的对象。

以下都是单例模式的经典使用场景:

  1. 资源共享的情况下,避免由于资源操作时导致的性能或损耗等。如上述中的日志文件,应用配置。还有windows系统的回收站和任务管理器,只能打开一个。
  2. 控制资源的情况下,方便资源之间的互相通信。多线程的线程池的设计一般就是采用单例模式,这是由于线程池要方便对池中的线程进行控制。

接下来就是以 pymongo模块的来举例说明

模块简介

pymongo 是 python 操作 mongodb 的官方库,它pymongo 提供了mongdb和python交互的所有方法,文档地址:https://www.mongodb.com/docs/drivers/pymongo/

安装

shell 复制代码
pip install pymongo

简单的连接使用

先使用常规的连接方式来创建 pymongo 的连接看下,下面展示的是一个测试用例代码,具体源码在 gitee 上

源码的具体链接:https://gitee.com/allen-huang/python/blob/master/python-code/do-mongodb/test_client.py

  • 方式1:
python 复制代码
...
def test_client1(self):
    """
    简单连接1
    @return:
    """
    # 创建连接
    client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=27017, username="admin", password="YrnKzEubSv6")

    # 选择一个库下面的集合,如果集合不存在,则自动新建
    coll = client['test']['user']
    print(coll.find_one({'uid': 1}))
    pass
...
  • 方式2:
python 复制代码
...
def test_client2(self):
    """
    简单连接方式2:使用连接字符串
    @return:
    """
    # 创建连接
    uri = f"mongodb://admin:YrnKzEubSv6@127.0.0.1:27017/?maxPoolSize=20"
    client = MongoClient(uri, connectTimeoutMS=5000)

    # 选择一个库下面的集合,如果集合不存在,则自动新建
    coll = client['test']['user']
    print(coll.find_one({'uid': 1}))
    pass
...

单例模式的连接

这里创建单例模式,是基于__new__方法结合 pymongo的连接池来实现,pymongo 的连接池是内部已经集成了的,只要设置 maxPoolSize 参数就行。

单例类的实现

python 复制代码
import threading
from pymongo import MongoClient
from conf.load_config import Config

class MongoPool(object):
    """
    mongodb连接池创建
    """
    _pool = None
    _instance = None
    _lock = threading.Lock()  # 线程锁,是属于同步锁

    def __new__(cls):
        if not cls._instance:  # 在并发进来的时候,只会创建一次,如果已经创建了,就不用排队再去等待上锁了再判断实例是否为空,这样子可以提高性能。
            with cls._lock:  # 类似JAVA的synchronized,自动获取和释放锁
                if not cls._instance:
                    cls._instance = cls.get_pool()
        return cls._instance

    @classmethod
    def get_pool(cls):
        """
        获取连接池实例
        """
        user = Config['mongodb']['user']
        host = Config['mongodb']['host']
        port = Config['mongodb']['port']
        password = Config['mongodb']['password']
        maxPoolSize = Config['mongodb']['maxPoolSize']
        connectTimeoutMS = Config['mongodb']['connectTimeoutMS']

        # 连接mongodb的URI
        uri = f"mongodb://{user}:{password}@{host}:{port}/?maxPoolSize={maxPoolSize}"
        client = MongoClient(uri, connectTimeoutMS=connectTimeoutMS)
        return client

配置的使用

  • 配置的格式:

是基于 yaml 来的,根据不同服务器环境变量来 自动匹配配置文件,pyYaml的使用参考这一篇文章

安装:

shell 复制代码
pip install pyyaml
  • 环境变量来控制不同的配置

可以根据服务器各自的环境变量 来匹配(开发、测试、生产环境)的配置文件,这样子的好处就是各自的环境配置都不受到影响,提高的系统的稳定

我这边测试的是mac本地,在.zshrc文件中,环境变量共用了之前 chatgpt 项目设置好的环境变量 CHATGPT_PYTHON_ENV,在测试和生产环境的原理也一样,只需要改成CHATGPT_PYTHON_ENV="test"CHATGPT_PYTHON_ENV="prod"就行。

  • 配置加载代码

源码的链接地址:https://gitee.com/allen-huang/python/tree/master/conf/load_config.py

python 复制代码
import os
from os.path import abspath, dirname

import yaml

# 获取各个环境对应的配置文件
CONFIG_FILES = {
    'dev': 'config-dev.yaml',
    'test': 'config-test.yaml',
    'prod': 'config-prod.yaml'
}

# 获取配置
Config = {}


def load_config():
    global Config

    # 获取当前运行环境
    env = os.getenv('CHATGPT_PYTHON_ENV', 'dev')
    if env not in CONFIG_FILES:
        raise ValueError('没有该环境的配置文件')

    with open(abspath(dirname(__file__)) + '/' + CONFIG_FILES[env], 'r', encoding='utf-8') as f:
        try:
            Config = yaml.safe_load(f)
        except yaml.YAMLError as e:
            raise e


# 读取当前项目的运行环境,如果没有则默认是dev环境
try:
    load_config()
except Exception as e:
    print(e)

单例模式的测试

开启10个线程测试, 这里不采用单元测试,而是采用__main__里面执行线程,因为单元测试使用多线程会有问题,线程执行不全。

源码地址:https://gitee.com/allen-huang/python/blob/master/python-code/do-mongodb/test_client_singleton.py

python 复制代码
import threading
import time

from db.mongo_pool import MongoPool


def task(arg):
    mongo_obj = MongoPool()
    # 连接池对象是否是同一个地址
    str = f"执行编号:{arg}, 连接对象的内存地址: {id(mongo_obj)}"
    # 等待2秒
    time.sleep(2)
    print(str)


# 使用多线程进行测试
if __name__ == '__main__':
    thread_list = []
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
        thread_list.append(t)
        t.start()

    for t in thread_list:
        t.join()

单例连接的调用

下面是测试用例的代码,具体源码看链接https://gitee.com/allen-huang/python/blob/master/python-code/do-mongodb/test_client.py

python 复制代码
...
def test_client3(self):
    """
    简单连接方式3:使用单例
    @return:
    """
    data = MongoPool().test.user.find_one({'uid': 1})
    print(data)
...
相关推荐
VinciYan6 分钟前
基于Jenkins+Docker的自动化部署实践——整合Git与Python脚本实现远程部署
python·ubuntu·docker·自动化·jenkins·.net·运维开发
测试老哥28 分钟前
外包干了两年,技术退步明显。。。。
自动化测试·软件测试·python·功能测试·测试工具·面试·职场和发展
終不似少年遊*30 分钟前
美国加州房价数据分析01
人工智能·python·机器学习·数据挖掘·数据分析·回归算法
如若1231 小时前
对文件内的文件名生成目录,方便查阅
java·前端·python
西猫雷婶1 小时前
python学opencv|读取图像(二十一)使用cv2.circle()绘制圆形进阶
开发语言·python·opencv
老刘莱国瑞2 小时前
STM32 与 AS608 指纹模块的调试与应用
python·物联网·阿里云
一只敲代码的猪3 小时前
Llama 3 模型系列解析(一)
大数据·python·llama
Hello_WOAIAI3 小时前
批量将 Word 文件转换为 HTML:Python 实现指南
python·html·word
winfredzhang3 小时前
使用Python开发PPT图片提取与九宫格合并工具
python·powerpoint·提取·九宫格·照片
矩阵推荐官hy147624 小时前
短视频矩阵系统种类繁多,应该如何对比选择?
人工智能·python·矩阵·流量运营