python SQLAchemy经常使用语法

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架创建在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操做，简言之即是：将对象转换成SQL，而后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

SQLAchemy下载

 pip3 install sqlalchemy

SQLAchemy使用

SQLAlchemy自己没法操做数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，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，如：

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...]
   
更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

 一、用sqlalchemy建表

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String

# 链接方式 mysql+pymysql 用户名 root 密码 123456 主机 localhost 库 testdb encoding 字符集
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/testdb",encoding='utf-8', echo=True)

Base = declarative_base()  # 生成orm基类

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'  # 表名
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    password = Column(String(64))


Base.metadata.create_all(engine)  # 建立表结构

 

若是数据库已经有了这个表了就不会建立了，也不会报错。

添加数据

先导入sessionmaker

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

 

Session_class = 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 = Session_class()  # 生成session实例 cursor

user_obj1 = User(name="alex", password="alex3714")  # 生成你要建立的数据对象
user_obj2 = User(name="jack", password="122") # 生成你要建立的数据对象
print(user_obj.name, user_obj.id)  # 此时还没建立对象呢，不信你打印一下id发现仍是None

Session.add(user_obj1)  # 把要建立的数据对象添加到这个session里， 一会统一建立
Session.add(user_obj2) # 把要建立的数据对象添加到这个session里， 一会统一建立
print(user_obj.name, user_obj.id)  # 此时也依然还没建立

Session.commit()  # 现此才统一提交，建立数据

 

数据查询

Session_class = 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 = Session_class()  # 生成session实例 cursor
data = Session.query(User).filter_by(name="alex").all() #filter_by 查出来的是一个列表
print(data)

 

data = Session.query(User).filter_by().all()

若是filter_by没有设置条件就把表中的数据都查出来了。

虽然是4条数据，可是彻底看不懂，转换下数据显示格式。

在User类中添加一个方法：

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'  # 表名
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    password = Column(String(64))

    def __repr__(self):         #添加的方法
        return "<%s name:%s>" % (self.id,self.name)

 

 first() 取数据的第一条 ， 没有last()方法

data = Session.query(User).filter_by().first()  

filter_by和filter的小区别

某些条件下用filter_by：

data = Session.query(User).filter_by(id=2).all()

 转成filter就要写成：

data = Session.query(User).filter(User.id==2).all()

 还有就是filter_by不能直接写 > <这种条件 要用filter。

data = Session.query(User).filter(User.id>2).all()

 多个条件

data = Session.query(User).filter(User.id>2).filter(User.id<5).all()

 修改数据

仍是经过面向对象的方式修改。

data = Session.query(User).filter(User.id>2).filter(User.id<5).first()
print(data)
data.name = 'Jack Liu'
data.password = 'Shit happens'
Session.commit()

 原数据的name

回滚

原理和事务的回滚是同样的。

my_user = Session.query(User).filter_by(id=1).first()
my_user.name = "Jack"

fake_user = User(name='Rain', password='12345')
Session.add(fake_user)

print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack', 'rain'])).all())  # 这时看session里有你刚添加和修改的数据

Session.rollback()  # 此时你rollback一下
print('after rollback')
print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack', 'rain'])).all())  # 再查就发现刚才添加的数据没有了。

 

 

统计和分组

统计 count()

Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack', 'rain'])).count()

 分组

from sqlalchemy import func
Session.query(func.count(User.name),User.name).group_by(User.name).all()

 

 

第二种建表方式 不经常使用 了解便可

 1 from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String, ForeignKey
 2 from sqlalchemy.orm import mapper
 3 
 4 metadata = MetaData()
 5 #表结构 经过Table建立表
 6 user = Table('user', metadata,
 7              Column('id', Integer, primary_key=True),
 8              Column('name', String(50)),
 9              Column('fullname', String(50)),
10              Column('password', String(12))
11              )
12 
13 
14 class User(object):  #不继承Base 自定义类
15     def __init__(self, name, fullname, password):
16         self.name = name
17         self.fullname = fullname
18         self.password = password
19 
20 
21 mapper(User,  user)  #把这个类和表结果关联一下

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