Python 全栈之路系列之 SQLAlchemy
SQLAlchemy的是Python SQL工具包和对象关系映射器，让应用程序开发者的全部功能和 SQL 的灵活性。
它提供了一套完整的众所周知的企业级持久性模式，专为高效率和高性能的数据库访问，改编成一个简单的Python化领域语言。
# SQLAlchemy 的哲学
SQL 数据库的行为不像对象集合的较具规模和业绩开始关系; 对象集合表现得不像越抽象开始关系表和行。 SQLAlchemy的目的是满足这两个原则。
SQLAlchemy认为数据库是关系代数发动机，而不仅仅是一个表的集合，行可以不仅从表中选择，但也加入和其他 select 语句; 任何这些单元可被组合成一个较大的结构，SQLAlchemy 的表达式语言基础上，从它的核心这个概念。
SQLAlchemy是最有名的对象关系映射器（ORM），提供数据映射模式 ，其中类可以在开放式的，多种方式被映射到数据库中的可选组件-允许对象模型和数据库模式中，以开发干净地分离从开始方式。
SQLAlchemy的对这些问题的总体思路是大多数其它SQL/ORM工具，根植于所谓的complimentarity-导向的方式完全不同; 而不是藏起来了 SQL 和关系对象的细节自动化墙后面，所有的进程都充分一系列组合的，透明的工具中暴露出来 。 该库发生在自动冗余任务的工作，而开发商仍然在数据库中是如何组织和 SQL 是如何构造的控制。
SQLAlchemy的主要目标是改变你对数据库和 SQL 的方式！
# SQLAlchemy 的使用
数据库的连接
MySQL-Python
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
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pymysql
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
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MySQL-Connector
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
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查看版本
>>> import sqlalchemy
>>> sqlalchemy.__version__
'1.0.14'
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# 创建与删除表
单表创建
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Index, UniqueConstraint, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:as@127.0.0.1:3306/tesql?charset=utf8', echo=True) # echo=True输出生成的SQL语句
Base = declarative_base() # 生成一个ORM基类
class UserInfo(Base):
__tablename__ = 'UserInfo' # 表名
"""
创建字段
index=True 普通索引
unique=T 唯一索引
"""
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # primary_key=主键,autoincrement=自增
name = Column(String(32))
password = Column(String(16))
__table_args__ = (
Index('id', 'name'), # 联合索引
UniqueConstraint('name', 'password', name='name_password') # 联合唯一索引,name索引的名字
)
# 让查询出来的数据显示中文
def __repr__(self):
return self.name
Base.metadata.create_all(engine) # 把所有集成Base类的类，创建表结构
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上面的代码其实就是创建了一个UserInfo表，包含了三个字段，实际执行的 SQL 语句如下：
CREATE TABLE `UserInfo` (
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(32),
password VARCHAR(16),
PRIMARY KEY (id),
CONSTRAINT name_password UNIQUE (name, password)
)
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因为在创建引擎的时候加入了echo=True，所以执行的 SQL 会在控制台输出出来，以便于我们排查问题。
创建一对多表
class Favor(Base):
__tablename__ = 'favor'
nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
caption = Column(String(50), default='red', unique=True)
class Person(Base):
__tablename__ = 'person'
nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
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创建多对多表
# 组
class Group(Base):
__tablename__ = 'group'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
# 服务器
class Server(Base):
__tablename__ = 'server'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
# 服务器组，第三张表
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'))
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删除表
Base.metadata.drop_all(engine) # 把所有集成Base类的类，删除表
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# 操作表
# 增加数据
添加单条数据
MySesion = sessionmaker(bind=engine)
session = MySesion()
# 创建一条数据
users = UserInfo(name='Hello', password='World')
# 把数据添加到表内
session.add(users)
# 提交生效
session.commit()
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添加多少数据
session.add_all([
UserInfo(name='A', password='1'),
UserInfo(name='B', password='2')
])
# 提交
session.commit()
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# 删除数据
session.query(UserInfo).filter(UserInfo.name == 'a').delete()
session.commit()
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# 查询
获取某个表中的所有内容
result = session.query(UserInfo).all()
print(result)
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# 修改数据
session.query(UserInfo).filter(UserInfo.id == 8).update({"name": "ffff"})
session.commit()
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# 查询数据
获取所有
result = session.query(UserInfo).all()
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获取指定字段
result = session.query(UserInfo.name, UserInfo.password).all()
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获取指定的
result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').all()
# 返回的是一个列表
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获取第一条
result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').first()
# 获取值中的某个属性
result.name
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获取数据出现的个数
result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').count()
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使用and_和or_进行查询
导入and_, or_模块
from sqlalchemy import and_, or_
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and_
for row in session.query(UserInfo).filter(and_(UserInfo.name == 'A', UserInfo.password == 1)):
print(row)
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or_
for row in session.query(UserInfo).filter(or_(UserInfo.name == 'Hello', UserInfo.password == 1)):
print(row)
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关联查询
创建以下数据库
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationships
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Index, UniqueConstraint, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:as@127.0.0.1:3306/tesql')
Base = declarative_base()
class Son(Base):
__tablename__ = 'son'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
father = relationship('Father')
# 创建外键
father_id = Column(Integer, ForeignKey('father.id'))
class Father(Base):
__tablename__ = 'father'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
son = relationship('Son')
# son = relationship('Son', backref='Father') 相当于上面两个relationship
# 生成表
Base.metadata.create_all(engine)
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往表里添加数据
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加父亲的数据
F = Father(name='as')
session.add(F)
session.commit()
# 添加儿子的数据
S1 = Son(name='Son1', father_id=1)
S2 = Son(name='Son2', father_id=1)
session.add_all([S1, S2])
session.commit()
# 另外一种添加数据的方式
F = session.query(Father).filter_by(id=1).first()
S3 = Son(name='Son3')
# 要用追加的方式进行添加，F.son是一个列表，如果不用append将会把之前的数据对应的值进行删除
F.son.append(S3)
session.add(F)
session.commit()
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通过父亲找到所有的儿子
result = session.query(Father).filter_by(name='as').first()
for n in result.son:
print(n.name)
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通过儿子找到父亲
result = session.query(Son).filter_by(name='Son2').first()
print(result.father.name, result.name)
# son = relationship('Son', backref='Father')
# print(result.father.name, result.name)
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join
result = session.query(Father.name.label('kkk'), Son.name.label('ppp')).join(Son)
# label('kkk')相当于起了一个别名，等于sql中的as
print(result)
>>>>>
SELECT father.name AS kkk, son.name AS ppp
FROM father JOIN son ON father.id = son.father_id
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多对多实例
在上面的多对多的代码中的Server类加入一下代码：
g = relationship("Group", secondary=ServerToGroup.__table__, backref='s')
# secondary 如果有第三张表自动加进来
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然后生成数据库表.
添加组与主机的数据
G1 = Group(name='G1', port=22)
G2 = Group(name='G2', port=22)
S1 = Server(hostname='Linux-node1')
S2 = Server(hostname='Linux-node2')
session.add_all([G1, G2, S1, S2])
session.commit()
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往第三张表里面添加关联数据
GS1 = ServerToGroup(server_id=1, group_id=1)
GS2 = ServerToGroup(server_id=2, group_id=2)
session.add_all([GS1, GS2])
session.commit()
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通过relationship进行数据的添加
# 获取ID=1的主机
S = session.query(Server).filter_by(id=1).first()
# 获取所有主机组
G = session.query(Group).all()
S.g = G
# 添加数据
session.add_all([S, ])
# 提交到数据库中
session.commit()
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上次更新: 2024-07-23, 01:00:43