2Python全栈之路系列之SQLAchemy
Python全栈之路系列之SQLAlchemy
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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://: @ [: ]/
pymysql
mysql+pymysql://: @ / [? ]
MySQL-Connector
mysql+mysqlconnector://: @ [: ]/
查看版本
>>> import sqlalchemy >>> sqlalchemy.__version__ '1.0.14'
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) )
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"))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'))
删除表
Base.metadata.drop_all(engine) # 把所有集成Base类的类，删除表
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()
添加多少数据
session.add_all([ UserInfo(name='A', password='1'), UserInfo(name='B', password='2') ]) # 提交 session.commit()
删除数据
session.query(UserInfo).filter(UserInfo.name == 'a').delete() session.commit()
查询
获取某个表中的所有内容
result = session.query(UserInfo).all() print(result)
修改数据
session.query(UserInfo).filter(UserInfo.id == 8).update({"name": "ffff"})
session.commit()查询数据
获取所有
result = session.query(UserInfo).all()
获取指定字段
result = session.query(UserInfo.name, UserInfo.password).all()
获取指定的
result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').all()# 返回的是一个列表
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
获取数据出现的个数
result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').count()
使用and_和or_进行查询
导入and_, or_模块
from sqlalchemy import and_, or_
and_
for row in session.query(UserInfo).filter(and_(UserInfo.name == 'A', UserInfo.password == 1)): print(row)
or_
for row in session.query(UserInfo).filter(or_(UserInfo.name == 'Hello', UserInfo.password == 1)): print(row)
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)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()
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)
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)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()
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()
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()
#Python全栈之路 #Sqlalchemy
文章名称：2Python全栈之路系列之SQLAchemy
标题URL：http://scyanting.com/article/gddeep.html
