Python SQLAlchemy入門教程

本文將以Mysql舉例，介紹sqlalchemy的基本用法。其中，Python版本爲2.7，sqlalchemy版本爲1.1.6。

一. 介紹

SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具。

關於ORM：

全稱Object Relational Mapping（對象關係映射）。

特色是操縱Python對象而不是SQL查詢，也就是在代碼層面考慮的是對象，而不是SQL，體現的是一種程序化思惟，這樣使得Python程序更加簡潔易讀。

具體的實現方式是將數據庫錶轉換爲Python類，其中數據列做爲屬性，數據庫操做做爲方法。

**優勢： **

1. 簡潔易讀：將數據表抽象爲對象（數據模型），更直觀易讀
2. 可移植：封裝了多種數據庫引擎，面對多個數據庫，操做基本一致，代碼易維護
3. 更安全：有效避免SQL注入

爲何要用sqlalchemy?

雖然性能稍稍不及原生SQL，可是操做數據庫真的很方便！

二. 使用

概念和數據類型

概念

概念	對應數據庫	說明
Engine	鏈接	驅動引擎
Session	鏈接池，事務	由此開始查詢
Model	表	類定義
Column	列
Query	若干行	能夠鏈式添加多個條件

常見數據類型

數據類型	數據庫數據類型	python數據類型	說明
Integer	int	int	整形，32位
String	varchar	string	字符串
Text	text	string	長字符串
Float	float	float	浮點型
Boolean	tinyint	bool	True / False
Date	date	datetime.date	存儲時間年月日
DateTime	datetime	datetime.datetime	存儲年月日時分秒毫秒等
Time	time	datetime.datetime	存儲時分秒

使用步驟

建立數據庫表

**1.安裝 **

pip install SQLalchemy

2. 建立鏈接

from sqlalchemy import create_engine

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

這行代碼初始化建立了Engine，Engine內部維護了一個Pool（鏈接池）和Dialect（方言），方言來識別具體鏈接數據庫種類。

建立好了Engine的同時，Pool和Dialect也已經建立好了，可是此時並無真正與數據庫鏈接，等到執行具體的語句.connect()等時纔會鏈接到數據庫。

create_engine還有其它可選的參數，好比：

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

1. echo: 當設置爲True時會將orm語句轉化爲sql語句打印，通常debug的時候可用
2. pool_size: 鏈接池的大小，默認爲5個，設置爲0時表示鏈接無限制
3. pool_recycle: 設置時間以限制數據庫多久沒鏈接自動斷開

3. 建立數據庫表類（模型）

前面有提到ORM的重要特色，那麼咱們操做表的時候就須要經過操做對象來實現，如今咱們來建立一個類，以常見的用戶表舉例：

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內部封裝的一個方法，經過其構造一個基類，這個基類和它的子類，能夠將Python類和數據庫表關聯映射起來。

數據庫表模型類經過__tablename__和表關聯起來，Column表示數據表的列。

4. 生成數據庫表

Base.metadata.create_all(engine)

建立表，若是存在則忽略，執行以上代碼，就會發如今db中建立了users表。

操做數據

表建立好了就是操做數據了，常見的操做增刪改查，咱們一一介紹。

session

sqlalchemy中使用session用於建立程序和數據庫之間的會話，全部對象的載入和保存都須要經過session對象 。

經過sessionmaker調用建立一個工廠，並關聯Engine以確保每一個session均可以使用該Engine鏈接資源：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

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

session的常見操做方法包括：

1. flush：預提交，提交到數據庫文件，還未寫入數據庫文件中
2. commit：提交了一個事務
3. rollback：回滾
4. close：關閉

增

舉個最簡單的例子：

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

session.add()將會把Model加入當前session維護的持久空間(能夠從session.dirty看到)中，直到commit時提交到數據庫。

Q1：add以後如何直接返回對象的屬性？

能夠在add以後執行db.session.flush()，這樣即可在session中get到對象的屬性。

Q2：如何進行批量插入，性能比較？

批量插入共有如下幾種方法，對它們的批量作了比較，分別是：

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

查

查詢是最經常使用的一個操做了，舉個最簡單的查詢例子：

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

一般咱們經過以上查詢模式獲取數據，須要注意的是，經過session.query()咱們查詢返回了一個Query對象，此時尚未去具體的數據庫中查詢，只有當執行具體的.all()，.first()等函數時纔會真的去操做數據庫。

其中，query有filter和filter_by兩個過濾方法，上述例子也可寫爲：

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

一般這兩個方法都會用到的，因此必定要掌握它們的區別：

filter	filter_by
支持全部比較運算符，相等比較用比較用==	只能使用"="，"!="和"><"
過濾用類名.屬性名	過濾用屬性名
不支持組合查詢，只能連續調用filter變相實現	參數是**kwargs，支持組合查詢
支持and，or和in等

改

更新數據有兩種方法，一種是使用query中的update方法：

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

另外一種是操做對應的表模型：

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

這兩種方式呢，通常批量更新的話我會選前者，而要對查詢獲取對象屬性以後再更新的場景就須要使用後者。

刪

和更新數據相似，刪除數據也有兩種方法，第一種：

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

第二種：

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

批量刪除時推薦使用第二種。

以上，就是Python sqlalchemy的基本用法。

代碼可參照：my github

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