Python SQLAlchemy入门教程

本文将以Mysql举例，介绍sqlalchemy的基本用法。其中，Python版本为2.7，sqlalchemy版本为1.1.6。

一. 介绍

SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具。

关于ORM：

全称Object Relational Mapping（对象关系映射）。

特色是操纵Python对象而不是SQL查询，也就是在代码层面考虑的是对象，而不是SQL，体现的是一种程序化思惟，这样使得Python程序更加简洁易读。

具体的实现方式是将数据库表转换为Python类，其中数据列做为属性，数据库操做做为方法。

**优势： **

1. 简洁易读：将数据表抽象为对象（数据模型），更直观易读
2. 可移植：封装了多种数据库引擎，面对多个数据库，操做基本一致，代码易维护
3. 更安全：有效避免SQL注入

为何要用sqlalchemy?

虽然性能稍稍不及原生SQL，可是操做数据库真的很方便！

二. 使用

概念和数据类型

概念

概念	对应数据库	说明
Engine	链接	驱动引擎
Session	链接池，事务	由此开始查询
Model	表	类定义
Column	列
Query	若干行	能够链式添加多个条件

常见数据类型

数据类型	数据库数据类型	python数据类型	说明
Integer	int	int	整形，32位
String	varchar	string	字符串
Text	text	string	长字符串
Float	float	float	浮点型
Boolean	tinyint	bool	True / False
Date	date	datetime.date	存储时间年月日
DateTime	datetime	datetime.datetime	存储年月日时分秒毫秒等
Time	time	datetime.datetime	存储时分秒

使用步骤

建立数据库表

**1.安装 **

pip install SQLalchemy

2. 建立链接

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=uft8")

这行代码初始化建立了Engine，Engine内部维护了一个Pool（链接池）和Dialect（方言），方言来识别具体链接数据库种类。

建立好了Engine的同时，Pool和Dialect也已经建立好了，可是此时并无真正与数据库链接，等到执行具体的语句.connect()等时才会链接到数据库。

create_engine还有其它可选的参数，好比：

engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=uft8",
                       echo=True,
                       pool_size=8,
                       pool_recycle=60*30
                       )

1. echo: 当设置为True时会将orm语句转化为sql语句打印，通常debug的时候可用
2. pool_size: 链接池的大小，默认为5个，设置为0时表示链接无限制
3. pool_recycle: 设置时间以限制数据库多久没链接自动断开

3. 建立数据库表类（模型）

前面有提到ORM的重要特色，那么咱们操做表的时候就须要经过操做对象来实现，如今咱们来建立一个类，以常见的用户表举例：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()


class Users(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True)
    email = Column(String(64))

    def __init__(self, name, email):
        self.name = name
        self.email = email

declarative_base()是sqlalchemy内部封装的一个方法，经过其构造一个基类，这个基类和它的子类，能够将Python类和数据库表关联映射起来。

数据库表模型类经过__tablename__和表关联起来，Column表示数据表的列。

4. 生成数据库表

Base.metadata.create_all(engine)

建立表，若是存在则忽略，执行以上代码，就会发如今db中建立了users表。

操做数据

表建立好了就是操做数据了，常见的操做增删改查，咱们一一介绍。

session

sqlalchemy中使用session用于建立程序和数据库之间的会话，全部对象的载入和保存都须要经过session对象 。

经过sessionmaker调用建立一个工厂，并关联Engine以确保每一个session均可以使用该Engine链接资源：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 建立session
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()

session的常见操做方法包括：

1. flush：预提交，提交到数据库文件，还未写入数据库文件中
2. commit：提交了一个事务
3. rollback：回滚
4. close：关闭

增

举个最简单的例子：

add_user = Users("test", "test123@qq.com")
session.add(add_user)
session.commit()

session.add()将会把Model加入当前session维护的持久空间(能够从session.dirty看到)中，直到commit时提交到数据库。

Q1：add以后如何直接返回对象的属性？

能够在add以后执行db.session.flush()，这样即可在session中get到对象的属性。

Q2：如何进行批量插入，性能比较？

批量插入共有如下几种方法，对它们的批量作了比较，分别是：

session.add_all() < bulk_save_object() < bulk_insert_mappings() < SQLAlchemy_core()

查

查询是最经常使用的一个操做了，举个最简单的查询例子：

users = session.query(Users).filter_by(id=1).all()
for item in users:
    print(item.name)

一般咱们经过以上查询模式获取数据，须要注意的是，经过session.query()咱们查询返回了一个Query对象，此时尚未去具体的数据库中查询，只有当执行具体的.all()，.first()等函数时才会真的去操做数据库。

其中，query有filter和filter_by两个过滤方法，上述例子也可写为：

users = session.query(Users).filter_by(Users.id == 1).all()

一般这两个方法都会用到的，因此必定要掌握它们的区别：

filter	filter_by
支持全部比较运算符，相等比较用比较用==	只能使用"="，"!="和"><"
过滤用类名.属性名	过滤用属性名
不支持组合查询，只能连续调用filter变相实现	参数是**kwargs，支持组合查询
支持and，or和in等

改

更新数据有两种方法，一种是使用query中的update方法：

session.query(Users).filter_by(id=1).update({'name': "Jack"})

另外一种是操做对应的表模型：

users = session.query(Users).filter_by(name="Jack").first()
users.name = "test"
session.add(users)

这两种方式呢，通常批量更新的话我会选前者，而要对查询获取对象属性以后再更新的场景就须要使用后者。

删

和更新数据相似，删除数据也有两种方法，第一种：

delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == "test").first()
if delete_users:
    session.delete(delete_users)
    session.commit()

第二种：

session.query(Users).filter(Users.name == "test").delete()
session.commit()

批量删除时推荐使用第二种。

以上，就是Python sqlalchemy的基本用法。

代码可参照：my github

原文出处：https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/11832045.html