我们先来了解一下什么是连接池，池的概念
一、连接池
其实池的概念很好理解，顾名思义，池就是一个池塘，里面放了很多条已经创建好了的连接，这几条连接是有寿命的，在这几条连接池存活的时候，你可以随意使用其中的任意一条，在使用完之后，也不会关闭这条连接，而是会继续放到池中，供下一次调用使用。
池里面的连接数在创建池的时候已经定义好了的，假设为N个连接数。所以如果一旦有多于这个连接数的调用，则第N+1 开始会等待前面的调用完释放连接到连接池才会继续调用。
注意，这里的池是放在内存里的，所以也不是连接数越多越好，白白浪费了资源。太小则起不到池的概念。
有的同学会问，那我想用的时候再创建一条不可以吗，用完就直接回收掉。这样不是更加方便吗？
好问题，所以连接池的有啥好的？
1、数据库 本身有压力，并不能创建太多的并发数访问数据库，如果是大表那更加会有压力，因此限制一定的连接是更加科学的方法。
2、创建和释放数据库连接是一个很耗时的操作，频繁地进行这样的操作将占用大量的性能开销，进而响应速度下降，严重的时候可能导致服务器崩溃，数据库连接池可以节省系统许多开销。
综上所述，可以使用连接池当然最好是使用连接池了。
下面看看怎么实际使用连接池。
二、PooledDB 简单使用
import MySQLdb from DBUtils.PooledDB import PooledDB # 实例化 center_pool = PooledDB(creator=MySQLdb, maxcached=10, host=your_host, port=your_port, user=your_user, passwd=your_pass, db=your_db, use_unicode=False, charset='utf8') connection = center_pool.connection
creator 表示使用的数据库是什么类型的数据库，这里我使用的是MySQL
mincached，最少的空闲连接数，如果空闲连接数小于这个数，pool会创建一个新的连接
maxcached，最大的空闲连接数，如果空闲连接数大于这个数，pool会关闭空闲连接
maxconnections，最大的连接数，
blocking，当连接数达到最大的连接数时，在请求连接的时候，如果这个值是True，请求连接的程序会一直等待，直到当前连接数小于最大连接数，如果这个值是False，会报错，
maxshared 当连接数达到这个数，新请求的连接会分享已经分配出去的连接
use_unicode 这个参数在python2，python3可能设置的不大一样，可以去尝试尝试。这里使用的环境是python2。
center_pool 实例成功后属性如下
看看对应的connection
可以看到实例化连接后有两个属性，一个是连接的_con 一个是这个连接所属的连接池 _pool 属性。
可以看到是跟上面center_pool是一样的。也就是这个连接是属于连接池中的某一条连接。
如果设置了最大连接数，一旦超过最大连接数时就会报错
这是因为设置了blocking = False，如果设置为True就会一直等待有连接释放后获得。
以上就是蚂蚁今天跟大家分享我遇到的问题，以及解决的方法。
我是一只前进的蚂蚁，希望能一起前行。
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