第17次课

python中使用SQLAlchemy

概念简介

• ORM
  ORM是Object-Relational Mapping的简写。今天学习的SQLAlchemy其实就是ORM框架中最有名的一个。
  SQLAlchemy框架工做
  经过数据的API，使用关系对象映射进行数据库操做，也就是：将对象转换成SQL，而后使用数据API执行SQL并获取执行结果。orm-sqlalchemy-core
  SQLAlchemy自己没法操做数据库，其必须经过pymysql等第三方插件。上图中Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不一样调用不一样的数据库API，从而实现对数据库的操做。

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  # mysqldb 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...]

对比

ORM思想的核心是隐藏了数据访问细节，提供了通用的数据库交互。而且彻底不用考虑SQL语句，从而快速开发。

• 使用SQL建立表

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  CREATE TABLE student( id int not null auto_increment, name varchar(100), age int, address varchar(100), PRIMARY KEY(id) )

上述是一个简单的建立单表的语句。

• 使用SQLAlchemy
  方法1

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  from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer, MetaData from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='UTF-8', echo=True) Base = declarative_base() #生成orm基类 class Student(Base): __tablename__ = 'student' #指定表名 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(100)) age = Column(Integer) address = Column(String(100)) Base.metadata.create_all(engine) #建立表结构

方法2

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from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String, create_engine from sqlalchemy.orm import mapper engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='UTF-8', echo=True) metadata = MetaData() student = Table('student', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(100)), Column('age', Integer), Column('address', String(100)) ) class Student(object): def __init__(self, name, age, address): self.name = name self.age = age self.address = address mapper(Student, student) #此处有问题，待解决

 

说明
echo=True 显示每条执行的SQL语句，能够关闭。
create_engine()返回一个Engine的实例，而且表示经过数据库语法处理细节的核心接口，这种状况下数据库语法将被解释成python的类方法。
上面简单示例对比了下使用SQL直接建立表和使用ORM框架建表的区别，下面开始介绍SQLAlchemy的使用。

使用

安装

经过pip install SQLAlchemy安装，访问mysql使用pymysql，安装方法pip install pumysql。能够参照python访问mysql。

插入

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from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer, MetaData from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='UTF-8', echo=True) DBsession = sessionmaker(bind=engine) #建立与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 session = DBsession() #生成session实例 Base = declarative_base() class Student(Base): __tablename__ = 'student' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(100)) age = Column(Integer) address = Column(String(100)) student1 = Student(id=1001, name='Alice', age=25, address="anhui") student2 = Student(id=1002, name='Bob', age=69, address="beijing") student3 = Student(id=1003, name='Cerry', age=14, address="jiangsu") session.add_all([student1, student2, student3]) session.commit() session.close()

查询

查询是经过Session的query()方法建立一个查询对象，这个函数的参数能够是任何类或者类的描述的集合。
查询出来的数据是一个对象，直接经过对象的属性调用。

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from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from db.orm2 import Student engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/test') DBsession = sessionmaker(bind=engine) session = DBsession() a = session.query(Student) print(a) for i in a: print(i.id, i.name, i.age, i.address)

 

输出结果

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SELECT student.id AS student_id, student.name AS student_name, student.age AS student_age, student.address AS student_address FROM student 1001 Alice 25 anhui 1002 Bob 69 beijing 1003 Cerry 14 jiangsu

 

session.query(Student)结果为查询的SQL语句，若出现查询结果错误能够经过查看SQL确认。

• filter()和filter_by()
  过滤条件。==、!=、like等过滤操做均可以在filter函数中使用。

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  from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from db.orm2 import Student engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/test') DBsession = sessionmaker(bind=engine) session = DBsession() a = session.query(Student).filter(Student.id == 1001) b = session.query(Student).filter_by(id=1001) for x in a: print(x.id, x.name, x.age, x.address) for i in b: print(i.id, i.name, i.age, i.address)

输出结果

1 2	1001 Alice 25 anhui 1001 Alice 25 anhui

 

filter()和filter_by()区别
filter能够像写sql的where条件那样写>、<等条件，但引用列名时，须要经过类名.属性名的方式。
filter_by能够使用python的正常参数传递方法传递条件，指定列名时，不须要额外指定类名，参数名对应类中的属性名，不能使用>、<等条件。
当使用filter的时候条件之间是使用==，filter_by使用的是=。
filter不支持组合查询，只能连续调用filter变相实现。filter_by的参数是**kwargs，直接支持组合查询。

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filters = {'id':1002, 'name':'Bob'} b = session.query(Student).filter_by(**filters) for i in b: print(i.id, i.name, i.age, i.address)

 

输出结果

1	1002 Bob 69 beijing

 

• all()
  返回一个列表，能够经过遍历列表获取每一个对象。

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  a = session.query(Student).filter(Student.id > 1001).all() print(a) for x in a: print(x.id, x.name, x.age, x.address)

输出结果

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[<db.orm2.Student object at 0x00000197ECC759E8>, <db.orm2.Student object at 0x00000197ECC75A58>] 1002 Bob 69 beijing 1003 Cerry 14 jiangsu

 

• one()
  返回且仅返回一个查询结果。当结果数量不足或者多于一个时会报错。

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  a = session.query(Student).filter(Student.id == 1001).one() print(a) print(a.id, a.name, a.age, a.address)

输出结果

1 2	<db.orm2.Student object at 0x000001B7C57E7908> 1001 Alice 25 anhui

 

• first()
  返回至多一个结果，并且以单项形式，而不是只有一个元素的tuple形式返回。

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  a = session.query(Student).filter(Student.id > 1001).first() print(a) print(a.id, a.name, a.age, a.address)

输出结果

1 2	<db.orm2.Student object at 0x000001C63E536B00> 1002 Bob 69 beijing

 

说明

1. MetaData类
   主要用于保存表结构，链接字符串等数据，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) 建立表，该操做会先判断表是否存在，若存在则不建立。
2. Table类
   构造函数为Table.__init__(self, name, metadata,*args, **kwargs)
   name 表名
   metadata 共享的元数据
   args中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 从其余engine读取结构，默认None
   include_columns 若是autoload设置为True，则此项数组中的列明将被引用，没有写的列明将被忽略，None表示全部都列明都引用，默认None
   mustexist 若是为True，表示这个表必须在其余的python应用中定义，必须是metadata的一部分，默认False
   useexisting 若是为True，表示这个表必须被其余应用定义过，将忽略结构定义，默认False
   owner 表全部者，用于Orcal，默认None
   quote 设置为True，若是代表是SQL关键字，将强制转义，默认False
   quote_schema 设置为True，若是列明是SQL关键字，将强制转义，默认False
   mysql_engine mysql专用，能够设置’InnoDB’或’MyISAM’
3. Column类
   构造函数为Column.__init__(self, name, type_, *args, **kwargs)
   name 列名
   type_ 类型，更多类型sqlalchemy.types
   下面是*args参数定义
   Constraint（约束）
   ForeignKey（外键）
   ColumnDefault（默认）
   Sequenceobjects（序列）定义
   key 列名的别名，默认None
   下面是**kwargs参数定义
   primary_key 若是为True，则是主键
   nullable 是否可为Null，默认是True
   default 默认值，默认是None
   index 是不是索引，默认是True
   unique 是否惟一键，默认是False
   onupdate 指定一个更新时候的值，这个操做是定义在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
   autoincrement 设置为整型自动增加，只有没有默认值，而且是Integer类型，默认是True
   quote 若是列明是关键字，则强制转义，默认False
4. 建立会话
   Session的主要目的是创建与数据库的会话，它维护你加载和关联的全部数据库对象。它是数据库查询（Query）的一个入口。
   在SQLAlchemy中，数据库的查询操做是经过Query对象来实现的,而Session提供了建立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，是指每一个对象有一个惟一的ID。若是两个对象（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，就须要创建与数据库的链接。这就须要用到Engine对象。一个Engine多是关联一个Session对象，也可能关联一个数据库表。
   固然Session最重要的功能仍是实现原子操做。
   ORM经过session与数据库创建链接进行通讯，以下所示

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   from sqlalchemy.orm import sessionmaker DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession()

经过sessionmake方法建立一个Session工厂，而后在调用工厂的方法来实例化一个Session对象。

要了解更多关于SQLAlchemy内容能够点击SQLAlchemy Documentation查看官方介绍。

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