SqlAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简而言之:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
ORM(对象关系映射)方法论基于三个核心原则:
- 简单:以最基本的形式建模数据
- 传达性:数据库结构被任何人都能理解的语言文档化
- 精准性:基于数据模型创建正确标准化了的结构
Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:
\'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名\'
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MySQL - Python : mysql + mysqldb: / / <user>:<password>@<host>[:<port>] / <dbname> pymysql : mysql + pymysql: / / <username>:<password>@<host> / <dbname>[?<options>] MySQL - Connector : mysql + mysqlconnector: / / <user>:<password>@<host>[:<port>] / <dbname> cx_Oracle : oracle + cx_oracle: / / user: pass @host:port / dbname[?key = value&key = value...] 更多内容:http: / / docs.sqlalchemy.org / en / latest / dialects / index.html 备注: * Python2. 7 版本使用mysqldb * Python3. 5 版本使用pymysql * 使用pip或者源码包安装,确保环境可以正常使用。 * 确保远程数据库服务器可以正常使用,并且拥有远程登陆权限 数据库授权: * mysql - uroot - p # 登陆数据库 * create database wang # 创建数据库 * grant all on wang. * to wang@ "%" identified by \'123\' # 授权数据库 * flush privileges # 更新 |
基本操作
(1)连接数据库:create_engine()
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
- create_engine() 会返回一个数据库引擎
- mysql+pymysql “指定一个使用pymysql来连接”
- 使用用户名\'root\'和密码\'123456\'来连接数据库\'wang\'
- max_overflow 是最大连接数
- charset : 设定连接时使用的字符集 charset = utf8
- echo 参数如果为True时,会显示每条执行的SQL语句,生产环境下课关闭
(2)字段和数据类型及操作方法
在sqlalchemy.scherma包里有数据库关系的描述,列举几个常用的:
- 字段 : Column
- 索引 :Index
- 表:Table
数据类型在sqlalchemy.types包,列举常用的:
- 二进制:BIGINT
- 布尔:BOOLEAN
- 字符:CHAR
- 可变字符:VARCHAR
- 日期:DATATIME
(3)创建表结构
使用Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象,之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句,然后通过ConnectionPooling连接数据库,再然后通过Dialect执行SQL,并获取结果。
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#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey # 创建数据库连接 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang" , max_overflow = 5 ) # 获取元数据 metadata = MetaData() # 定义表 user = Table( \'user\' , metadata, Column( \'id\' , Integer, primary_key = True ), Column( \'name\' , String( 20 )), ) color = Table( \'color\' , metadata, Column( \'id\' , Integer, primary_key = True ), Column( \'name\' , String( 20 )), ) # 创建数据表,如果数据表存在,则忽视 metadata.create_all(engine) |
继承式增删改查
使用ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect所有组件对数据库进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,再执行SQL。
Query对象可以返回迭代的值(iterator value),然后我们可以通过for in 来查询。不过Query对象的all(), one()以及first()方法将返回非迭代值(non-iterator value),比如说all() 返回的是一个列表, first()方法限制并且仅作为标量返回结果集的第一条记录。
(1)创建数据库
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang" , max_overflow = 5 ) # 生成一个SqlORM 基类 Base = declarative_base() # 定义表结构 class User(Base): # 表名 __tablename__ = \'users\' # 定义id,主键唯一, id = Column(Integer, primary_key = True ) name = Column(String( 50 )) # 寻找Base的所有子类,按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息 Base.metadata.create_all(engine) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() # 获取session,然后把对象添加到session # 最后提交并关闭。Session对象可视为当前数据库连接。 |
(2)增加
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang" , max_overflow = 5 ) Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = \'users\' id = Column(Integer, primary_key = True ) name = Column(String( 50 )) Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() #### 添加 ######## # 定义一个字段 zengjia = User( id = 2 , name = \'sbliuyao\' ) # 添加字段 session.add(zengjia) # 添加多个字段 session.add_all([ User( id = 3 , name = \'sbyao\' ), User( id = 4 , name = \'liuyao\' ) ]) # 提交以上操作,现在只是在内存中增加,回写到数据库,就必须做提交操作 session.commit() |
(3)删除
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang" , max_overflow = 5 ) Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = \'users\' id = Column(Integer, primary_key = True ) name = Column(String( 50 )) Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() ########### 删除 ########## # 删除user表,id大于2的字段 session.query(User). filter (User. id > 2 ).delete() session.commit() |
(4)修改
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang" , max_overflow = 5 ) Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = \'users\' id = Column(Integer, primary_key = True ) name = Column(String( 50 )) Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() # user表里的id等于2的字段修改为id=6 session.query(User). filter (User. id = = 2 ).update({ \'id\' : 6 }) session.commit() |
(5)查询
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### 查询方式1 #### # 查询User表中字段是name=liuyao的第一条数据 ret = session.query(User).filter_by(name = \'liuyao\' ). all () print (ret) # 输出ret,这是个对象的内存地址 for i in ret: print (i. id ,i.name) # 输出ret的内容 ### 查询方式2 #### # 查询user表里字段是name=liuyao的第一条数据 ret = session.query(User).filter_by(name = \'liuyao\' ).first() print (ret) # 输出的结果为对象的内存地址 print (ret.name) # 输出结果的name字段 print (ret. id ) # 输出结果的id字段 ### 查询方式3 ### # 查询user表里字段是name是liuyao或者mayun的信息打印出来 ret = session.query(User). filter (User.name.in_([ \'liuyao\' , \'mayun\' ])). all () print (ret) for i in ret: print (i.name,i. id ) ### 查询方式4 ### # 可以给返回的结果起一个别名,或者叫标签:可有可无 ret = session.query(User.name.label(\'\')). all () # 这里的关键是label方法,它的意思是把User的name字段改个名字叫name_label, # 其相当于执行了:select users.name as name_label from User print (ret, type (ret)) ### 查询方式5 ### # 查询User表根据id排序 ret = session.query(User).order_by(User. id ). all () print (ret) for i in ret: print (i.name) ### 查询方式6 ### # 查询user表里根据id排序输入0到3的字段 ret = session.query(User).order_by(User. id )[ 0 : 3 ] print (ret) for i in ret: print (i.name) ### 查询方式7 ### # 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行 user = session.query(User). filter (User. id = = \'5\' ).one() print ( type (user)) # 查看user的类型 print (user.name) # 查看对象的name属性 |
(6)外键关联
由于关系型数据的多个表还可以用外键实现一对多,多对多等关联,相应的,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多,多对多等功能,
- 一对多(一个User可以有多个Address)
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#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 # 导入所需模块 from sqlalchemy import create_engine,func from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship # 生成sqlorm基类 Base = declarative_base() # 创建数据库连接 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang" , max_overflow = 5 ) # 目的是一个人可以拥有多本书,那么在数据库里的一对多关系 class User(Base): # 表名 __tablename__ = \'user\' # id字段 id = Column(String( 20 ), primary_key = True ) # 名字字段 name = Column(String( 20 )) # 一对多: # 内容不是表名而是定义的表结构名字 books = relationship( \'Book\' ) class Book(Base): # 表明 __tablename__ = \'book\' # id字段 id = Column(String( 20 ), primary_key = True ) # 名字字段 name = Column(String( 20 )) # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的: # ForeignKey是外键 关联user表的id字段 user_id = Column(String( 20 ), ForeignKey( \'user.id\' )) # 创建所需表 Base.metadata.create_all(engine) if __name__ = = \'__main__\' : # 绑定,生成会话 SessionCls = sessionmaker(bind = engine) session = SessionCls() # 创建用户 liuyao = User( id = \'1\' ,name = \'liuyao\' ) ali = User( id = \'2\' ,name = \'ali\' ) & |