Python 连接 Oracle 数据库加入超时处理机制-1. 示例代码

时间：2024-04-30 06:58:46

1-1. 代码讲解

下面的代码展示了如何在 Python 中使用多线程来处理数据库查询，同时加入了超时处理机制。代码的主要作用是在给定的时间内尝试执行 SQL 查询，并处理可能出现的超时或异常情况。

  1. 检查连接：首先检查数据库连接 conn 是否存在。如果连接有效，那么继续执行后续操作。

  2. 创建结果队列：使用 queue.Queue() 创建一个队列 result_queue，用于存放查询结果。这是因为多线程环境下，线程之间通信需要通过线程安全的队列进行。

  3. 启动查询线程：创建并启动一个线程 query_thread，该线程运行 run_query 函数执行 SQL 查询，并将结果放入 result_queue 中。传递给线程的参数包括 SQL 查询字符串 sql 和结果队列 result_queue。

  4. 设置超时时间：设定一个超时时间 timeout，此例中为 10 秒。这意味着如果查询在 10 秒内没有返回结果，将会处理为超时。

  5. 尝试获取查询结果：

    • 使用 result_queue.get(timeout=timeout) 尝试在超时时间内获取查询结果。
    • 如果在超时时间内成功获取到结果，则进一步检查结果是否为异常。如果是异常（比如查询出错），则打印错误信息并返回异常信息；如果不是异常，则直接返回查询结果。

  6. 处理超时情况：如果在指定的超时时间内没有获取到结果（queue.Empty 异常被触发），则打印并返回“查询超时”信息。此时，你可以选择取消查询或采取其他措施。需要注意的是，停止正在运行的线程或查询可能很复杂，需要根据应用程序的具体需求来特别处理。

  7. 等待线程结束：无论查询是否超时，使用 query_thread.join() 确保查询线程正确结束，这是良好的线程同步做法。

  8. 关闭数据库连接：最后，不要忘记在所有操作完成后关闭数据库连接 conn.close()，以释放资源。

1-2. 示例代码

def run_sql_oracle(sql: str) -> Union[pd.DataFrame, str, None]:
	if conn:
	    # 在这里创建一个队列用来存储查询结果
	    result_queue = queue.Queue()
	    query_thread = threading.Thread(target=run_query, args=(sql, result_queue))
	    query_thread.start()
	    # 为查询设置一个超时限制
	    timeout = 15  # 15秒
	    try:
	        # 尝试在超时时间内获取结果
	        results = result_queue.get(timeout=timeout)
	
	        # 检查结果是否为异常，如果是则进行相应处理
	        if isinstance(results, Exception):
	            print(f"查询失败: {results}")
	            return f"{results}"
	        else:
	            return results
	    except queue.Empty:
	        print("查询超时。")
	        return "查询超时。"
	        # 在这一点上，你可以尝试取消查询或采取其他行动。
	        # 注意：停止一个正在运行的线程或查询可能比较复杂，可能需要根据你的应用需求进行特定的处理。
	    finally:
	        query_thread.join()
	
	    # 不要忘记关闭你的连接
	    conn.close()

相关文章