SQLAlchemy使用

時間  2020-10-09
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簡介

SQLAlchemy是Python語言的一款流行的ORM（Object Relational Mapper）框架，該框架創建在數據庫API之上，使用關係對象映射進行數據庫操做，即將對象轉換成SQL，而後使用數據API執行SQL並獲取執行結果。html

安裝SQLAlchemy也很簡單，直接使用pip安裝便可。python

pip install sqlalchemy

下面重點介紹SQLAlchemy的使用。mysql

版本檢查

import sqlalchemy
sqlalchemy.__version__	# 1.1.9

當前sqlalchemy版本爲1.1.9程序員

鏈接數據庫

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.13:3306/student', echo=True)
  • engine 是 Engine類的一個對象
  • echo=True代表開啓logging模塊的日誌
  • 數據庫鏈接：engine://user:password@host:port/database，其中engine爲mysql+pymysql，或者是mysql+mysqldb，或者是oracle+cx_oracle等等

建立表

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


engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.13:3306/student', echo=True)
Base = declarative_base()  # 生成Model類的基類

class User1(Base):
    __tablename__ = 'user1'
    
    extend_existing = True
    # 定義三個列
    id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    age  = Column(Integer)
    
        
    def __repr__(self):
        return 'User(id={}, name={}, age={})'.format(self.id, self,name, self.age)
    
    def __str__(self):
        return self.__repr__()
        
Base.metadata.create_all(engine)  # 建立全部表
Base.metadata.drop_all(engine)  # 刪除全部表

# 定義類的實例方法1
u1 = User()	# User類只接收一個位置參數self，和關鍵字參數**kwargs
u1.name = 'aa'  # 給User類的各個列賦值
u1.age=19
print(u1)  # User(id=None, name=aa, age=19)

# 定義類的實例方法2
u2 = User(name='bb', age='123')
print(u2)  # User(id=None, name=bb, age=123)
  • 派生類User會繼承基類Base的初始化函數__init__，會自動的接受咱們所定義的列對應的關鍵字參數
  • 未賦值的列會用None初始化，如上面的id

Session

SQLAlchemy真正處理數據庫的部分是Session。sql

若是已經建立好了一個Engine對象engine，那麼能夠用如下語句建立一個Sessionshell

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)

若是engine爲建立好，則能夠用如下語句建立數據庫

Session = sessionmaker()

當engine建立好以後，在配置Session便可session

Session.configure(bind=engine)

當須要和數據庫交互的時候，就須要實例化Sessionoracle

session = Session()

建立完成以後這個session並無立刻獲取數據庫鏈接。只有當這個session第一次操做數據庫的時候纔會從Engine維護的鏈接池中獲取一個鏈接，並持有這個鏈接一直到咱們提交了全部的改變或者關閉了這個session。app

DML

insert

user = User(name='haha', age='123')
session.add(user)
session.commit()

若是這個commit的過程當中發生異常，則後續全部的commit都沒法執行，所以DML都須要放在try...except中處理，以下

user = User(name='flowsnow', age=18)
session.add(user)
try:
    session.commit()
except Exception as e:
    session.rollback()
    raise e

update

和insert相似，都是使用session.add方法，可是update操做的時候須要數據庫中存在帶操做的記錄。

user.age = 20
session.add(user)
try:
    session.commit()
except Exception as e:
    session.rollback()
    raise e

delete

刪除以前必須確保數據庫中存在要刪除的記錄。

session.delete(user)	# user必須已經存在
try:
    session.commit()
except Exception as e:
    session.rollback()
    raise e

QUERY

for u in session.query(User).filter(User.age < 20).order_by(User.age.desc())[1:3]:
    print(u)

此條語句經ORM轉換以後的SQL以下：

SELECT
	USER.id AS user_id,
	USER.NAME AS user_name,
	USER.age AS user_age
FROM USER
WHERE USER.age < % (age_1) s
ORDER BY USER.age DESC
LIMIT % (param_1) s, % (param_2) s

query函數的返回結果爲一個Query對象，Query對象是可迭代的，支持切片操做。

下面列舉常見的filter操做

  • 相等

    query.filter(User.name == 'suncle')

  • 不相等

    query.filter(User.name != 'suncle')

  • 模糊匹配like：大小寫敏感

    query.filter(User.name.like('%sun%'))

  • 模糊匹配ilike：大小寫不敏感

    query.filter(User.name.ilike('%sun%'))

  • IN

    query.filter(User.name.in_(['suncle', 'abc', 'suncle']))

# 也支持Query對象
query.filter(User.name.in_(
    session.query(User.name).filter(User.name.like('%sun%'))
))

  • NOT IN

    query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))

  • IS NULL

    query.filter(User.name == None)

# 上面的寫法不符合pep8規範，IDE會給出提示，能夠用下面的方法替代，pep8的寫法是is None
query.filter(User.name.is_(None))

  • IS NOT NULL

    query.filter(User.name != None)

# 上面的寫法不符合pep8規範，IDE會給出提示，能夠用下面的方法替代，pep8的寫法是is not None
query.filter(User.name.isnot(None))

  • AND

    # 方法1：使用and_()方法
from sqlalchemy import and_
query.filter(and_(User.name == 'flowsnow', User.age == 18))

# 方法2：filter()支持多個關鍵字參數
query.filter(User.name == 'flowsnow', User.age == 18)

# 方法3：屢次調用filter函數
query.filter(User.name == 'flowsnow').filter(User.age == 18)

  • OR

    from sqlalchemy import or_
query.filter(or_(User.name == 'suncle', User.name == 'flowsnow'))

下面列舉SQL支持的常見的function

from sqlalchemy import func
session.query(func.count(User.id)).first() # count
session.query(func.max(User.age)).first() # max
session.query(func.avg(User.age)).first() # avg

Relationship

表和表之間會有外鍵關係，數據庫的外鍵關係在ORM中的使用方法以下：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()  # 生成Model類的基類

class Author(Base):  # 做者類
    __tablename__ = 'author'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    
    posts = relationship('Post')
    
    def __repr__(self):
        return 'Author<id={}， name={}>'.format(self.id, self.name)
    
    def __str__(self):
        return self.__repr__()
    
    
class Post(Base):  # 文章類
    __tablename__ = 'post'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    title = Column(String(128), nullable=False, index=True)
    content = Column(String(8096), nullable=False)
    author_id = Column(Integer, ForeignKey('author.id'), nullable=False)
    
    author = relationship('Author')
    
    def __repr__(self):
        return 'Post<id={}, title={}>'.format(self.id, self.title)
    
    def __str__(self):
        return self.__repr__()
    

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.13:3306/student', echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 新增一個做者
author = Author()
author.name = 'flowsnow'
session.add(author)
session.commit()
print(author)  # Author<id=1， name=flowsnow>

# 新增一篇文章
post = Post()
post.title = 'first post'
post.content = 'oihdoshfohro'
post.author = author
session.add(post)
session.commit()
print(author.posts)  # [Post<id=1, title=first post>]

# 再新增一篇文章
post = Post()
post.title = 'second post'
post.content = 'liabhgekegpaerg'
post.author = author
session.add(post)
session.commit()
print(author.posts)  # [Post<id=1, title=first post>, Post<id=2, title=second post>]

數據庫維護數據之間的外鍵關係會消耗數據庫資源，影響性能，在大型的應用中通常不使用外鍵等數據庫高級特性，而是由應用框架來維護數據之間的約束。

參考

  1. 官方文檔-Object Relational Tutorial
  2. A step-by-step SQLAlchemy tutorial
  3. 廖雪峯-使用SQLAlchemy

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