SQLAlchemy-ORM
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了SQLAlchemy-ORM相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
ORM技术简介
ORM:及Object-Relational Mapping,对象关系映射,把关系数据库的表结构映射到对象上。
我们先来可能一个例子:
如果我们从数据库查出来几条数据,需要你在python中表示出来,如果你没有接触过ORM技术,你或许会使用下面的形式来存储这个数据:
[ (1, "yangjian"), (2, "chengdu"), (3, "hello"), ]
如果你想知道表结构是什么样的,是不是就费劲了,如果你想快速得出其中的元素,就需要听听ORM的思想了。
数据库中每次查出来的数据都用一个类表示,这个类的属性和数据库中表的字段一一对应。多条数据,就是一个list,每一行数据都是一个类来表示,如下所示:
class User(object): def __init__(self, id, name): self.id = id self.name = name [ User(1, "yangjian"), User(2, "chengdu"), User(3, "hello"), ]
当我们需要获得id,或者name的时候,只需要通过循环获取到对象,直接通过user1.id或者user1.name就可以获取到id和name的属性。并且使得数据的存取非常的规范,这样ORM架构应用而生。
SQLAlchemy
Python中最有名的ORM架构就是SQLAlchemy,我们主要就是来学习SQLAlchemy的使用。
安装环境
pip install SQLAlchemy
安装mysql
yum install mysql-server mysql
service mysqld restart
sysctmctl restart mysql.service
创建数据库并授权
create database sqlalchemy;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO ‘yangjian‘@‘%‘ IDENTIFIED BY ‘123456‘;
初始化连接
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine(‘mysql+pymysql://yangjian:[email protected]/sqlalchemy‘, echo=True)
echo参数为True时,会显示每条执行的SQL语句,可以关闭。
create_engine()返回一个Engine的实例,并且它表示通过数据库语法处理细节的核心接口,在这种情况下,数据库语法将会被解释成python的类方法。
mysql://yangjian:[email protected]/sqlalchemy
mysql+pymysql: 指定是哪种数据库连接,在python3中不写成mysql+pymysql会报找不到MySQLdb模块的错误
yangjina: 数据库用户名
123456: 数据库用户对应的密码
192.168.48.131: 数据库的ip
sqlalchemy: 数据库需要连接哪个库的名字
创建表格
有以下两种方式创建数据库表:
1. 主要是通过sql语句来创建表格
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker sql = ‘‘‘create table student( id int not null primary key, name varchar(50), age int, address varchar(100)); ‘‘‘ engine = create_engine(‘mysql://yangjian:[email protected]/sqlalchemy‘) conn = engine.connect() conn.execute(sql) engine.connect() #表示获取到数据库连接。类似我们在MySQLdb中游标cursor的作用。
2. 通过ORM方式创建表格
from sqlalchemy import Column from sqlalchemy import Integer from sqlalchemy import MetaData from sqlalchemy import String from sqlalchemy import Table from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base engine = create_engine(‘mysql://yangjian:[email protected]/sqlalchemy‘) metadata = MetaData(engine) user = Table(‘user‘, metadata, Column(‘id‘, Integer, primary_key=True), Column(‘name‘, String(20)), Column(‘fullname‘, String(40)) ) metadata.create_all(engine) conn = engine.connect() print(conn)
MetaData类主要用于保存表结构,连接字符串等数据,是一个多表共享的对象
metadata = MetaData(engine) 绑定一个数据源的metadata
metadata.create_all(engine) 是来创建表,这个操作是安全的操作,会先判断表是否存在。
Table类
构造函数:
Table.__init__(self, name, metadata,*args, **kwargs)
name 表名
metadata 共享的元数据
*args Column 是列定义
下面是可变参数 **kwargs 定义
schema 此表的结构名称,默认None
autoload 自动从现有表中读入表结构,默认False
autoload_with 从其他engine读取结构,默认None
Column类
构造函数
Column.__init__(self, name, type_, *args, **kwargs)
1、name 列名 2、type_ 类型,更多类型 sqlalchemy.types 3、*args Constraint(约束), ForeignKey(外键), ColumnDefault(默认), Sequenceobjects(序列)定义 4、key 列名的别名,默认None 下面是可变参数 **kwargs 5、primary_key 如果为True,则是主键 6、nullable 是否可为Null,默认是True 7、default 默认值,默认是None 8、index 是否是索引,默认是True 9、unique 是否唯一键,默认是False 10、onupdate 指定一个更新时候的值,这个操作是定义在SQLAlchemy中,不是在数据库里的,当更新一条数据时设置,大部分用于updateTime这类字段 11、autoincrement 设置为整型自动增长,只有没有默认值,并且是Integer类型,默认是True 12、quote 如果列明是关键字,则强制转义,默认False
创建会话
说到数据库,就离不开Session。Session的主要目的是建立与数据库的会话,它维护你加载和关联的所有数据库对象。它是数据库查询(Query)的一个入口。
在Sqlalchemy中,数据库的查询操作是通过Query对象来实现的。而Session提供了创建Query对象的接口。
Query对象返回的结果是一组同一映射(Identity Map)对象组成的集合。事实上,集合中的一个对象,对应于数据库表中的一行(即一条记录)。所谓同一映射,是指每个对象有一个唯一的ID。如果两个对象(的引用)ID相同,则认为它们对应的是相同的对象。
要完成数据库查询,就需要建立与数据库的连接。这就需要用到Engine对象。一个Engine可能是关联一个Session对象,也可能关联一个数据库表。
当然Session最重要的功能还是实现原子操作。
ORM通过session与数据库建立连接进行通信,如下所示:
from sqlalchemy.orm import sessionmaker DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession() # 通过sessionmake方法创建一个Session工厂,然后在调用工厂的方法来实例化一个Session对象。
添加数据
from sqlalchemy import Column from sqlalchemy import Integer from sqlalchemy import String from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() class Student(Base): __tablename__ = ‘student‘ id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) age = Column(Integer) address = Column(String(100)) engine = create_engine(‘mysql+pymysql://yangjian:[email protected]/sqlalchemy‘) DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession() new_student = Student(id=10001, name="yangjian", age=18, address="chengdu") new_student2 = Student(id=10002, name="yangjian1", age=181, address="chengdu") new_student3 = Student(id=10003, name="yangjian2", age=182, address="chengdu") session.add(new_student) session.add_all([new_student1, new_student2]) session.commit() session.close()
查询
查询是这个里面最为复杂,最为繁琐的一个步骤。
通过Session的query()方法创建一个查询对象。这个函数的参数数量是可变的,参数可以是任何类或者是类的描述的集合。下面来看一个例子:
my_stdent = session.query(Student).filter_by(name="yangjian").first() print(my_stdent) 结果: <__main__.Student object at 0x032745F0>
前面我们在赋值的时候,我们可以通过实例化一个对象,然后直接映射到数据库中,那我们在查询出来的数据sqlalchemy直接给映射成一个对象了(或者是每个元素为这种对象的列表),对象和我们创建表时候的class是一致的,我们就也可以直接通过对象的属性就可以直接调用就可以了。
print(my_student.id, my_student.name, my_student.age, my_student.address) 结果: (10003L, ‘yangjian‘, 182L, ‘chengdu‘)
filter() 过滤表的条件
my_stdent = session.query(Student).filter(Student.name.like("%yang%")) print(my_stdent) 结果: SELECT student.id AS student_id, student.name AS student_name, student.age AS student_age, student.address AS student_address FROM student WHERE student.name LIKE %s
根据结果,我们可以看出来,filter_by最后的结果就是一个sql语句,我们排错的时候就可以通过这个来排查我们sql是否正确。
以下的这些过滤操作都可以在filter函数中使用:
equals: query(Student).filter(Student.id == 10001) not equals: query(Student).filter(Student.id != 100) LIKE: query(Student).filter(Student.name.like(“%yang%”))
IN:
query(Student).filter(Student.name.in_([‘yang‘, ‘jian‘, ‘cheng‘]))
not in
query(Student).filter(~Student.name.in_([‘yang‘, ‘jian‘, ‘cheng‘]))
AND:
from sqlalchemy import and_
query(Student).filter(and_(Student.name == ‘yang‘, Student.id ==10001))
或者
query(Student).filter(Student.name == ‘edfadfj‘).filter(Student.address == ‘beijing‘)
OR:
from sqlalchemy import or_
query.filter(or_(Student.name == ‘fdedsfd‘, Student.age ==18))
返回列表(List)和单项(Scalar)
all() 返回一个列表
my_stdent = session.query(Student).filter(Student.name.like("%ling%")).all() print(my_stdent) 结果: [<__main__.Student object at 0x031405B0>, <__main__.Student object at 0x030FCA70>, <__main__.Student object at 0x031405F0>]
可以通过遍历列表来获取每个对象。
one() 返回且仅返回一个查询结果。当结果的数量不足一个或者多于一个时会报错。
把上面的all改成one就报错了。
first() 返回至多一个结果,而且以单项形式,而不是只有一个元素的tuple形式返回这个结果.
my_stdent = session.query(Student).filter(Student.name.like("%yang%")).first() print(my_stdent) 结果: <__main__.Student object at 0x030A3610>
filter()和filter_by()的区别:
Filter: 可以像写 sql 的 where 条件那样写 > < 等条件,但引用列名时,需要通过 类名.属性名 的方式。
filter_by: 可以使用 python 的正常参数传递方法传递条件,指定列名时,不需要额外指定类名。,参数名对应名类中的属性名,但似乎不能使用 > < 等条件。
当使用filter的时候条件之间是使用“==",fitler_by使用的是"="。
user1 = session.query(User).filter_by(id=1).first()
user1 = session.query(User).filter(User.id==1).first()
filter不支持组合查询,只能连续调用filter来变相实现。
而filter_by的参数是**kwargs,直接支持组合查询。
比如:
q = sess.query(IS).filter(IS.node == node and IS.password == password).all()
更新
更新就是查出来,直接更改就可以了
my_stdent = session.query(Student).filter(Student.id == 10001).first() my_stdent.name = "hello" my_stdent.address = "beijing" session.commit() student1 = session.query(Student).filter(Student.id == 10001).first() print(student1.name, student1.address) 结果: (‘hello‘, ‘beijing‘)
删除
删除其实也是跟查询相关的,直接查出来,调用delete()方法直接就可以删除掉。
engine = create_engine(‘mysql+pymysql://yangjian:[email protected]/sqlalchemy‘) DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession() session.query(Student).filter(Student.id == 10001).delete() session.commit() session.close()
统计
count()
print(session.query(Student).filter(Student.name.like("%ng%")).count())
分组
group_by()
std_group_by = session.query(Student).group_by(Student.age) print(std_group_by) 结果的sql语句如下: SELECT student.id AS student_id, student.name AS student_name, student.age AS student_age, student.address AS student_address FROM student GROUP BY student.age
排序
order_by() 反序在order_by里面用desc()方法
std_ord_desc = session.query(Student).filter(Student.name.like("%yang%")).order_by(Student.id.desc()).all() for i in std_ord_desc: print(i.id)
以上是关于SQLAlchemy-ORM的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章