python之ORM操做

1. SQLalchemy簡介

SQLAlchemy是一個開源的SQL工具包，基本Python編程語言的MIT許可證而發佈的對象關係映射器。SQLAlchemy提供了「一個熟知的企業級全套持久性模式，

專爲高效率和高性能的數據庫訪問而設計「。SQLAlchemy的首次發佈2006年2月，並已迅速成爲最普遍使用的對象關係映射在Python社區的工具之一。

使用ORM等獨立SQLAlchemy的一個優點在於其容許開發人員首先考慮數據模型，並能決定稍後可視化數據的方式

 2. SQLAlchempy的安裝

首先需安裝mysql

而後，下載SQLAlchemy-0.7.2，而後打開cmd，在安裝包文件目錄下，

運行python setup.py install，經過python下輸入import sqlalchemy，執行未報錯則表示安裝成功

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款ORM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，簡言之即是：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方法論基於三個核心原則：

簡單：以最基本的形式建模數據。

傳達性：數據庫結構被任何人都能理解的語言文檔化。

精確性：基於數據模型建立正確標準化了的結構。

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，如：

'數據庫類型+數據庫驅動名稱://用戶名:口令@機器地址:端口號/數據庫名'

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...]

更多詳見：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

注：

2.7版本使用mysqldb 3.5版本使用pymysql 請用pip或者源碼包安裝，確保環境能夠正常使用。** 確保遠程數據庫服務器能夠正常使用，而且擁有全新能夠遠程登陸， 例如： 登陸數據庫：mysql -uroot -p 建立數據庫：create database s15; 受權庫：grant all on liuyao.* to john@"%" identified by '123456'; 更新：flush privileges;

3. SQLAlchemy的使用實例

1、完成簡單數據表信息查詢

# 1. 導入模塊

from sqlalchemy import *

from sqlclchemy.orm import *

# 2. 創建數據庫引擎
連接數據庫：create_engine()

engine = create_engine("mysql+mysqldb://john:123456@127.0.0.1:3306/s15", max_overflow=5) create_engine() 會返回一個數據庫引擎， mysql+mysqldb」指定了使用 MySQL-Python 來鏈接， 使用用戶名‘john’和密碼‘123456’來連接數據庫 127.0.0.1是數據庫連接地址能夠是localhost，127.0.0.1 ‘s15’是數據庫名 max_overflow是最大鏈接數 其餘方法： 「charset」指定了鏈接時使用的字符集（可省略）=utf8 echo 參數爲 True 時，會顯示每條執行的 SQL 語句，生產環境下可關閉。john127.0.0.1

mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)

    #address 數據庫://用戶名:密碼（沒有密碼則爲空）@主機名：端口/數據庫名

    #echo標識用於設置經過python標準日誌模塊完成的SQLAlchemy日誌系統，當開啓日誌功能，咱們將能看到全部的SQL生成代碼
create_engine的第一個參數'sqlite:///:memory:'咱們知道是創建數據庫鏈接的，那第二個參數echo=True是作什麼的呢，其實若是echo=True那麼SQLAlchemy將會經過Python標準模塊logging來輸出日誌，
若是你在操做交互式命令控制檯，一些信息將會被輸出，這裏咱們可能會看到SQLAlchemy生成的一些SQL語句，這個對於咱們學習和調試是頗有必要的，因此在這裏咱們將其設置爲True，不然，
若是不肯意SQLAlchemy這麼囉嗦的話能夠設置爲False，這樣就看不到這些信息啦。

create_engine()將會返回一個Engine引擎實例(instance)，其表明着SQLAlchemy對於數據庫的核心接口，其隱藏了各類數據庫方言(dialect)的細節，實際上SQLAlchemy的底層是Python的DBAPI。

須要注意的是此時並無實質上與數據庫創建鏈接，何時纔會與數據庫真正創建鏈接呢？這個只會在你第一次查詢數據庫的時候發生。呃…這個有點像Lazy Loading (懶惰加載，延遲加載)，也就是說咱們須要真正操做數據庫的時候才真正創建鏈接。

段和數據類型及操做方法

在sqlalchemy.schema包裏有數據庫關係的描述，列舉幾個最經常使用的：

字段：Column

索引：Index

表：Table

數據類型在sqlalchemy.types包，列舉幾個最經常使用的:

二進制：BIGINT

布爾：BOOLEAN

字符：CHAR

可變字符：VARCHAR

日期：DATETIME

其餘方法 execute,update,insert,select,delete,join等 自行補腦

# 3. 創建鏈接

connection = mysql_engine.connect()

# 4. 查詢表信息

result = connection.execute("select name from t_name)

for row in result:

    print "name: ", row['name']

# 5. 關閉鏈接

connection.close()

2、插入新的數據表

# 1. 導入模塊

from sqlalchemy import *

from sqlclchemy.orm import *

# 2. 創建數據庫引擎

mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)

    #address 數據庫://用戶名:密碼（沒有密碼則爲空）@主機名：端口/數據庫名

    #echo標識用於設置經過python標準日誌模塊完成的SQLAlchemy日誌系統，當開啓日誌功能，咱們將能看到全部的SQL生成代碼

# 3. 設置metadata並將其綁定到數據庫引擎

metadata = Metadata(mysql_engine)

# 4. 定義需新建的表

users = Table('users', metadata,Column('user_id', Integer, primary_key=True),

               Column('name', String(40)),

               Column('age', Integer),

               Column('password', String),)

    #Table實現方式與SQL語言中的CRETE TABLE相似

# 5. 在數據庫中建立表

metadata.create_all(mysql_engine)

    #向數據庫發出CREATE TABLE命令，由此數據庫新建名爲users的表

    #調用時會檢查已經存在的表結構，所以可重複調用

# 6. 建立一個與數據庫中的users表匹配的python類

class user():

    def __int__(self, name, fullname, password):

        self.name = name

        self.fullname = fullname

        self.passwd = passwd

    #python類的屬性需與users表的列名一致

# 7. 設置映射

from sqlalchemy.orm import mapper

mapper(user, users)

    # mapper()建立一個新的Mapper對象，與定義的類相關聯
#須要注意的是，經過mapper創建映射的數據表必須帶有主鍵，若是沒有主鍵就沒法定位某個table的某行row, 
#若是沒法定位某行row, 就沒法作Object-relational mapping這樣的映射

# 8. 建立session

Session = sessionmaker(bind=mysql_egnine)

session = Session()

    #由此咱們只需對python的user類的操做，後臺數據庫的具體實現交由session完成

# 9. 執行

session.commit()

    #實現與數據庫的交互

# 10. 查詢

usr_info = session.query(user).filter_by(age=12).first()

# 數據庫表是一個二維表, 包含多行多列. 把一個表的內容用pyton的數據接口表示的話, 能夠用list表示多行
# list的每個元素是tuple, 表示一個記錄.好比id 和name的user表
# [
#     ('1', 'Michael'),
#     ('2', 'Bob'),
#     ('3', 'Adam')
# ]

# Python的DB-API返回的數據接口就是像上面這樣.
# 可是用tuple表示一行很難看出表的結構.若是把一個tuple用class實例表示, 就能夠更容易看出表的結構

# class User(object):
#     def __init__(self, id, name):
#         self.id = id
#         self.name = name

# 這就是傳說中的ORM技術: Object-Relational Mapping, 把關係數據庫的表結構映射到對象上.
# 可是由誰來作這個轉換呢, 因此ORM框架應運而生.
# 在Python中, 最有名的ORM框架是SQLAlchemy. 咱們來看看SQLAlchemy的用法.

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

Base = declarative_base()

class User(Base):
    # 表的名字
    __tablename__ = 'user'

    # 表的結構
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化數據庫鏈接
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:111111@localhost:3306/test')
# 建立DBSession類型
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
# create_engine用來初始化數據庫鏈接.
# SQLAlchemy用一個字符串表示鏈接信息'數據庫類型+數據庫驅動名稱://用戶名:口令@機器地址:端口號/數據庫名'

# # 建立session對象:
# session = DBSession()
# # 建立新User對象
# new_user = User(id='5', name='Bob')
# # 添加到session
# session.add(new_user)
# # 提交保存到數據庫
# session.commit()
# # 關閉session
# session.close()

# 可見將關鍵是獲取session, 而後把對象添加到session, 最後提交併關閉.(DBSession對象, 能夠看作是當前數據庫的鏈接)

# 查詢
session = DBSession()
# 建立Query查詢, filter是where條件, 最後調用one()返回惟一行, 若是調用all()則返回全部行.
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
session.close()

# ORM就是把數據庫表的行與相應的對象簡歷關聯, 互相轉換.
# 因爲關係數據庫的多個表還能夠用外鍵實現一對多, 多對多的關聯, 相應地, ORM框架也能夠提供兩個對象之間的一對多, 多對多功能.

 

小結

ORM框架的做用就是把數據庫表的一行記錄與一個對象互相作自動轉換。

正確使用ORM的前提是瞭解關係數據庫的原理。