第17次課

python中使用SQLAlchemy

概念簡介

• ORM
  ORM是Object-Relational Mapping的簡寫。今天學習的SQLAlchemy其實就是ORM框架中最有名的一個。
  SQLAlchemy框架工做
  經過數據的API，使用關係對象映射進行數據庫操做，也就是：將對象轉換成SQL，而後使用數據API執行SQL並獲取執行結果。orm-sqlalchemy-core
  SQLAlchemy自己沒法操做數據庫，其必須經過pymysql等第三方插件。上圖中Dialect用於和數據API進行交流，根據配置文件的不一樣調用不一樣的數據庫API，從而實現對數據庫的操做。

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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...]

對比

ORM思想的核心是隱藏了數據訪問細節，提供了通用的數據庫交互。而且徹底不用考慮SQL語句，從而快速開發。

• 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) )

上述是一個簡單的建立單表的語句。

• 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基類 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) #建立表結構

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) #此處有問題，待解決

 

說明
echo=True 顯示每條執行的SQL語句，能夠關閉。
create_engine()返回一個Engine的實例，而且表示經過數據庫語法處理細節的核心接口，這種狀況下數據庫語法將被解釋成python的類方法。
上面簡單示例對比了下使用SQL直接建立表和使用ORM框架建表的區別，下面開始介紹SQLAlchemy的使用。

使用

安裝

經過pip install SQLAlchemy安裝，訪問mysql使用pymysql，安裝方法pip install pumysql。能夠參照python訪問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) #建立與數據庫的會話session class ,注意,這裏返回給session的是個class,不是實例 session = DBsession() #生成session實例 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()

查詢

查詢是經過Session的query()方法建立一個查詢對象，這個函數的參數能夠是任何類或者類的描述的集合。
查詢出來的數據是一個對象，直接經過對象的屬性調用。

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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)

 

輸出結果

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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)結果爲查詢的SQL語句，若出現查詢結果錯誤能夠經過查看SQL確認。

• filter()和filter_by()
  過濾條件。==、!=、like等過濾操做均可以在filter函數中使用。

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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)

輸出結果

1 2	1001 Alice 25 anhui 1001 Alice 25 anhui

 

filter()和filter_by()區別
filter能夠像寫sql的where條件那樣寫>、<等條件，但引用列名時，須要經過類名.屬性名的方式。
filter_by能夠使用python的正常參數傳遞方法傳遞條件，指定列名時，不須要額外指定類名，參數名對應類中的屬性名，不能使用>、<等條件。
當使用filter的時候條件之間是使用==，filter_by使用的是=。
filter不支持組合查詢，只能連續調用filter變相實現。filter_by的參數是**kwargs，直接支持組合查詢。

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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)

 

輸出結果

1	1002 Bob 69 beijing

 

• all()
  返回一個列表，能夠經過遍歷列表獲取每一個對象。

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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)

輸出結果

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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()
  返回且僅返回一個查詢結果。當結果數量不足或者多於一個時會報錯。

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

輸出結果

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

 

• first()
  返回至多一個結果，並且以單項形式，而不是隻有一個元素的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)

輸出結果

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

 

說明

1. MetaData類
   主要用於保存表結構，鏈接字符串等數據，是一個多表共享的對象。
   metadata = MetaData(engine)綁定一個數據源的metadata。
   metadata.create_all(engine) 建立表，該操做會先判斷表是否存在，若存在則不建立。
2. Table類
   構造函數爲Table.__init__(self, name, metadata,*args, **kwargs)
   name 表名
   metadata 共享的元數據
   args中Column是列定義
   下面是可變參數`*kwargs`定義
   schema 此表的結構名稱，默認None
   autoload 自動從現有表中讀入表結構，默認False
   autoload_with 從其餘engine讀取結構，默認None
   include_columns 若是autoload設置爲True，則此項數組中的列明將被引用，沒有寫的列明將被忽略，None表示全部都列明都引用，默認None
   mustexist 若是爲True，表示這個表必須在其餘的python應用中定義，必須是metadata的一部分，默認False
   useexisting 若是爲True，表示這個表必須被其餘應用定義過，將忽略結構定義，默認False
   owner 表全部者，用於Orcal，默認None
   quote 設置爲True，若是代表是SQL關鍵字，將強制轉義，默認False
   quote_schema 設置爲True，若是列明是SQL關鍵字，將強制轉義，默認False
   mysql_engine mysql專用，能夠設置’InnoDB’或’MyISAM’
3. Column類
   構造函數爲Column.__init__(self, name, type_, *args, **kwargs)
   name 列名
   type_ 類型，更多類型sqlalchemy.types
   下面是*args參數定義
   Constraint（約束）
   ForeignKey（外鍵）
   ColumnDefault（默認）
   Sequenceobjects（序列）定義
   key 列名的別名，默認None
   下面是**kwargs參數定義
   primary_key 若是爲True，則是主鍵
   nullable 是否可爲Null，默認是True
   default 默認值，默認是None
   index 是不是索引，默認是True
   unique 是否惟一鍵，默認是False
   onupdate 指定一個更新時候的值，這個操做是定義在SQLAlchemy中，不是在數據庫裏的，當更新一條數據時設置，大部分用於updateTime這類字段
   autoincrement 設置爲整型自動增加，只有沒有默認值，而且是Integer類型，默認是True
   quote 若是列明是關鍵字，則強制轉義，默認False
4. 建立會話
   Session的主要目的是創建與數據庫的會話，它維護你加載和關聯的全部數據庫對象。它是數據庫查詢（Query）的一個入口。
   在SQLAlchemy中，數據庫的查詢操做是經過Query對象來實現的,而Session提供了建立Query對象的接口。Query對象返回的結果是一組同一映射（Identity Map）對象組成的集合。事實上，集合中的一個對象，對應於數據庫表中的一行（即一條記錄）。所謂同一映射，是指每一個對象有一個惟一的ID。若是兩個對象（的引用）ID相同，則認爲它們對應的是相同的對象。
   要完成數據庫查詢，就須要創建與數據庫的鏈接。這就須要用到Engine對象。一個Engine多是關聯一個Session對象，也可能關聯一個數據庫表。
   固然Session最重要的功能仍是實現原子操做。
   ORM經過session與數據庫創建鏈接進行通訊，以下所示

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

經過sessionmake方法建立一個Session工廠，而後在調用工廠的方法來實例化一個Session對象。

要了解更多關於SQLAlchemy內容能夠點擊SQLAlchemy Documentation查看官方介紹。

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