sqlalchemy

Posted 2022-01-21 1624413646hxy

SQLAlchemy是python下的一个ORM框架，该框架建立在API之上，使用关系对象映射进行数据录操作。

就是将对象转换成sql语句然后使用API执行SQL并获取执行结果。

说先在终端中安装SQLAlchemy:  pip3 install SQLAlchemy

创建表：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/t1", max_overflow=5)
 
Base = declarative_base()

它创建表之间的对应关系和在sql语句思路相同只是实现方式上不同：

创建单表

class Users(Base):
    __tablename__ = ‘users‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(VARCHAR(32))
    extra = Column(VARCHAR(16))
 添加唯一联合索引，普通唯一索引
    __table_args__ = (
    UniqueConstraint(‘id‘, ‘name‘, name=‘uix_id_name‘),
        Index(‘ix_id_name‘, ‘name‘, ‘extra‘),
    )

一对多：

class Favor(Base):
    __tablename__ = ‘favor‘
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(VARCHAR(50), default=‘red‘, unique=True)
 
 
class Person(Base):
    __tablename__ = ‘person‘
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(VARCHAR(32), index=True, nullable=True)
创建外键
    favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))

多对多：

class Group(Base):
    __tablename__ = ‘group‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(VARCHAR(64), unique=True, nullable=False)
    port = Column(Integer, default=22)
 
 
class Server(Base):
    __tablename__ = ‘server‘
 
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(VARCHAR(64), unique=True, nullable=False)
 
 
class ServerToGroup(Base):
    __tablename__ = ‘servertogroup‘
    nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey(‘server.id‘))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey(‘group.id‘))
  

删除表结构，增加表结构

def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

提交事务，及完成后关闭

session.commit()
session.close()

查询数据：

查询一条
res = session.query(UserType).first()

# print(res)# <__main__.UserType object at 0x000001BC436F2668> 查询一条结果对象，以元组的形式的打印出来，可以
# 直接点 出它所有的属性
print(res.id,res.name)
# 查询多条数据
res = session.query(UserType).all()
# print(res)
# res 打印结果
# [<__main__.UserType object at 0x0000025D85E52278>,
# <__main__.UserType object at 0x0000025D85E52240>]
# 是将表中数据数据以元组的形式打印出来，并统一装在一个列表中，想要取出我们想要的结果的就要先将
# 他们遍历出来，在通过点方法查看数据
for row in res:
    print(row.id,row.name)
# 查询
res = session.query(UserType).all()
for i in res:
    print(i.id,i.name)

添加数据到表中

# 添加多条数据
session.add_all([
    UserType(name=‘爹爹‘),
    UserType(name=‘亲爹‘),
    UserType(name=‘野爹‘)
])

session.add_all([
    User(name=‘阿花‘,extra=‘头牌‘,type_id=1),
    User(name=‘阿春‘,extra=‘花魁‘,type_id=2),
    User(name=‘阿香‘,extra=‘幺二‘,type_id=2),
    User(name=‘阿纯‘,extra=‘三长‘,type_id=3)
])

　删除数据

# 删除
session.query(User).filter(User.name ==‘阿花‘).delete()

修改数据

# 修改
session.query(User).filter(User.id == 2).update(‘extra‘:‘书寓‘)

查询高级

# 查询高级

# res = session.query(User).filter(User.id.between(2,4)).all()
# for row in res:
#     print(row.id,row.name,row.extra)

# res = session.query(User).filter(User.id.in_([2,3,4])).first()
# # # print(res)
# # for row in res:
# print(res.id,res.name,res.extra)

连表查询

# 查询一个用户下有哪些类型
res  = session.query(User).all()
for row in res:
    print(row.id,row.name,row.extra,row.usertype.name)

# 查询一个类型下有哪些用户
res = session.query(UserType).all()
for row in res:
    print(row.id,row.name,row.大爷)

 根据外键id分组比大小

from sqlalchemy import func
res = session.query(User.type_id,func.max(User.id),func.min(User.id)).group_by(User.type_id).all()
# print(res)
# res = session.query(func.max(User.id),func.min(User.id)).group_by(User.type_id).all()se
print(res)