SQLalchemy基礎

1、ORM 概述

• ORM 框架：
• orm：關係對象映射，
• DBAPI：
• SQLAlchemy只是將類、對象轉換爲sql語句，交由DBAPI去執行
• 一大堆模塊集合，包含pymysql， mysqldb即各類數據庫client端api插件
• Dialect：
• 鏈接數據庫的配置文件，記錄了鏈接db要使用的api模塊，db主機名、
• ConnectionPooling：
• 數據庫鏈接池
• Engine：
• orm核心

• 鏈接方式：
• SQLAlchemy 自己沒法連接數據庫，是其中的Dialect使用第三方插件（pymysql等）而調用不一樣數據庫的API來實現數據庫操做
• 利用各類底層模塊的鏈接方式：

# 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...]

 

補充 ：數據類型

from sqlalchemy.dialects.mysql import \         BIGINT, BINARY, BIT, BLOB, BOOLEAN, CHAR, DATE, \         DATETIME, DECIMAL, DECIMAL, DOUBLE, ENUM, FLOAT, INTEGER, \         LONGBLOB, LONGTEXT, MEDIUMBLOB, MEDIUMINT, MEDIUMTEXT, NCHAR, \         NUMERIC, NVARCHAR, REAL, SET, SMALLINT, TEXT, TIME, TIMESTAMP, \         TINYBLOB, TINYINT, TINYTEXT, VARBINARY, VARCHAR, YEAR

2、基本及操做

• 安裝：
• pymyql 、sqlalchemy 模塊
• 導入的模塊

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

• 建立連接

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:redhat@192.168.10.202/db01?charset=utf8", echo=True)

# echo 表示是否將執行過程生成的語句打印出來; charset 要在?後面寫，能夠輸入中文，外面寫不行

• 建立表結構

Base = declarative_base() # 聲明基礎類

class User(Base):
    __tablename__ = 'user' # 表名稱
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    u_id = Column(Integer, nullable=False)
    u_name = Column(String(32), nullable=False)
    u_pass = Column(String(32), nullable=False)

# Base.metadata.create_all(engine)
# Base.metadata.drop_all(engine)

注意：屢次執行，不會重複建立，若DB中有該表，那麼只是將該表的「表結構」映射給 class；（對錶的操做，必須有該表的表結構）

• 插入數據：

Session_cls = 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 = Session_cls()  #生成session實例

# 聲明要建立的數據對象，並添加到session中，此時沒有進行建立
obj = User(name='user1', age=18, favo='black')  # 增長單條數據
session.add_all([
     User(name='user2', age=20, favo='green'),
     User(name='user3', age=30, favo='blue')
 ])  ## 增長多條數據，[obj1, obj2, obj3]

Session.commit()  ## 提交修改，此時纔是真正的建立數據

## 批量建立
for i in range(10):
    user_obj = User(u_id=i, u_name='user-' + str(i), u_pass='passwd-' + str(i))
    Session.add(user_obj)
Session.commit()

3、查詢中的注意問題

• 注意問題：
• query（類名），查詢的結果爲對象，每一個對象對應表中的一行條目，經過obj.字段 來獲取該條目相應字段的值
• all（），講全部查詢到的對象放在一個列表中
• first（），只取回對象列表中的第一個對象
• __repr__（）方法，
• 默認狀況下，沒有該方法時，print(獲取到的對象)，則獲得的是對象的內存地址
• 如有該方法，則print(獲取到的對象)，則顯示的是該方法的返回值，更加人性化的區別開了各個對象（條目）

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    u_id = Column(Integer, nullable=False)
    u_name = Column(String(32), nullable=False)
    u_pass = Column(String(32), nullable=False)

    def __repr__(self):
        obj_desc = '<id:{}, name:{}, passwd:{}>'.format(self.u_id, self.u_name, self.u_pass)
        return obj_desc


Session_cls = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_cls()

obj_lst = Session.query(User).filter(User.u_name == 'user-1').all()
obj_first = Session.query(User).filter(User.u_name == 'user-1').first()
print(obj_lst)
print(obj_first.name) # 獲取該對象的u_name字段值
# 沒有__repr__方法：[<__main__.User object at 0x0000000003EAA8D0>]  print獲得的是內存地址
# 有__repr__方法： [<id:1, name:user-1, passwd:passwd-1>]  print獲得該方法返回值

• 多條件查詢：

obj_lst = Session.query(User).filter(User.id > 3).filter(User.u_id < 5).all()
for obj in obj_lst:
    print(obj.u_name)

• 數據修改

#### 對象賦值方式

obj = Session.query(User).filter(User.id > 3).filter(User.u_id < 5).first()
obj.u_name = 'qiaogy'  # 修改便是對該對象字段從新賦值
Session.commit()

#### sql語句方式

Session.query(User).filter(User.u_name == 'user-1').update({User.u_name: 'est'}, synchronize_session=False)
Session.query(User).filter(User.u_name == '關羽').update({User.u_id: User.u_id - 100}, synchronize_session="evaluate")
Session.commit()

evaluate：默認值，會同時修改當前session會話中的對象屬性；False 表示不修改當前會話中的對象屬性

• 刪除數據

Session.query(User).filter(User.u_id > 20).delete()
Session.commit()

• 數據回滾

fake_user = User(u_id=10, u_name='Rain', u_pass='12345')
Session.add(fake_user)
print(Session.query(User).filter(User.u_name.in_(['Jack', 'rain'])).all())  # 這時看session裏有你剛添加和修改的數據
Session.rollback()
print(Session.query(User).filter(User.u_name.in_(['Jack', 'rain'])).all())  # 再查就發現剛纔添加的數據沒有了。
# 沒有什麼暖用，由於不提交，照樣不會生效，一提交，回滾也救不了

• 統計

from sqlalchemy import func
ret = Session.query(User).filter(User.u_id > 9).count()
print(ret)

• 分組：

from sqlalchemy import func
ret = Session.query(User.u_name, func.count(User.u_name)).group_by(User.u_name).all()
print(ret)

4、補充 查詢問題：

• 映射：query(table.cloumn)

obj_lst = Session.query(User.u_name, User.u_pass).filter(User.u_id > 5).all()
print(obj_lst)
## 查詢結果爲：[('user-6', 'passwd-6'), ('user-7', 'passwd-7'), ('user-8', 'passwd-8')]， 每一個對象的各個字段被組織成元組

• 過濾

## filter
obj = Session.query(User).filter(User.id == 3).first()  # 條件爲表達式格式，可使用 > < 來表示範圍，不能走索引
obj = Session.query(User).filter_by(id=3).first()  # 條件爲K=V格式，不能取範圍，可是能夠走索引

## filter 範圍之 in_, between
obj_lst = Session.query(User.u_name).filter(User.id.between(3,5)).all()    # 範圍爲前閉後閉
obj_lst = Session.query(User.u_name).filter(~User.id.between(3,5)).all() # 取反
obj_lst = Session.query(User.u_name).filter(User.id.in_([3,4,6])).all()        # 值在指定列表中的一個
obj_lst = Session.query(User.u_name).filter(~User.id.in_([3,4,6])).all()      # 取反

• 邏輯之 and 、or

from sqlalchemy import or_, and_
ret = Session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.u_name == 'user-8')).all()
ret = session.query(User).filter(
    or_(User.id > 1,  # 或者id大於1
        and_(User.name == 'user3', User.id < 4),  # 或者名稱爲user3 且id小於4
        User.favo == 'blue',  # 或者顏色爲藍色
    )
).all()

• 通配符 %多個字符，_單個字符

ret = Session.query(User).filter(User.u_name.like('qiaog_')).all()
ret = Session.query(User.u_name).filter(User.u_name.like('user%')).all()
print(ret)

• 排序、限制：

ret = Session.query(User).order_by(User.u_id.desc()).all()
ret2 = Session.query(User).order_by(User.u_id.desc()).all()[1:3]

注意：

        sqlalchemy建立的表不能修改表結構，只能從新建立

unique 惟一約束：即該字段值不能重複

做業：

        一、利用rabbitmq實現rpc

        二、SQLAchemy+paramiko 主機管理

                最少2個表：

                        主機表，業務類型，驗證

                mysql保存主機對應關係

                sqlachmy獲取或設置數據