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。
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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(?, ?)', 4, 'Jack')
update()函数签名为：
update(sql, *args)
统一用?作为占位符，并传入可变参数来绑定，从根本上避免SQL注入攻击。
每个select()或update()调用，都隐含地自动打开并关闭了数据库连接，这样，上层调用者就完全不必关心数据库底层连接。
但是，如果要在一个数据库连接里执行多个SQL语句怎么办？我们用一个with语句实现：
一个让ASP程序轻松做最少的代码编写量，一般企业所需要的功能都有，参数设置，数据库管理，文件管理，数据初始化，生成HTML页面（这是为了某些客户需要静态页面的需求），页面管理（这里是为了网站中某些单页面需求而开发的，这里你在前台只要用sub_c.article(2) 这个2是这里的id号，也可以是在比如index.asp?id=2 是一样的效果）公告管理，友情链接，信息发布（这里有分类，分类是无限
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：
with connection(): do_some_db_operation()
但是更简单的写法是写个@decorator：
@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。
