Python全栈之路系列之SQLAlchemy

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SQLAlchemy的是Python SQL工具包和对象关系映射器，让应用程序开发者的全部功能和SQL的灵活性。

它提供了一套完整的众所周知的企业级持久性模式，专为高效率和高性能的数据库访问，改编成一个简单的Python化领域语言。

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SQLAlchemy的哲学

SQL数据库的行为不像对象集合的较具规模和业绩开始关系; 对象集合表现得不像越抽象开始关系表和行。 SQLAlchemy的目的是满足这两个原则。

SQLAlchemy认为数据库是关系代数发动机，而不仅仅是一个表的集合，行可以不仅从表中选择，但也加入和其他select语句; 任何这些单元可被组合成一个较大的结构，SQLAlchemy的表达式语言基础上，从它的核心这个概念。

SQLAlchemy是最有名的对象关系映射器（ORM），提供数据映射模式 ，其中类可以在开放式的，多种方式被映射到数据库中的可选组件-允许对象模型和数据库模式中，以开发干净地分离从开始方式。

SQLAlchemy的对这些问题的总体思路是大多数其它SQL/ORM工具，根植于所谓的complimentarity-导向的方式完全不同; 而不是藏起来了SQL和关系对象的细节自动化墙后面，所有的进程都充分一系列组合的，透明的工具中暴露出来 。 该库发生在自动冗余任务的工作，而开发商仍然在数据库中是如何组织和SQL是如何构造的控制。

SQLAlchemy的主要目标是改变你对数据库和SQL的方式！

SQLAlchemy的使用

数据库的连接

MySQL-Python

mysql+mysqldb://:@[:]/

pymysql

mysql+pymysql://:@/[?]

MySQL-Connector

mysql+mysqlconnector://:@[:]/

查看版本

>>> import sqlalchemy >>> sqlalchemy.__version__ '1.0.14'

创建与删除表

单表创建

#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, Index, UniqueConstraint, ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine('mysql+pymysql://root:as@127.0.0.1:3306/tesql?charset=utf8', echo=True)  # echo=True输出生成的SQL语句 Base = declarative_base()  # 生成一个ORM基类 class UserInfo(Base):     __tablename__ = 'UserInfo'  # 表名     """     创建字段     index=True  普通索引     unique=T  唯一索引     """     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)  # primary_key=主键,autoincrement=自增     name = Column(String(32))     password = Column(String(16))          __table_args__ = (         Index('id', 'name'),  # 联合索引         UniqueConstraint('name', 'password', name='name_password')  # 联合唯一索引,name索引的名字     )          # 让查询出来的数据显示中文     def __repr__(self):         return self.name          Base.metadata.create_all(engine)  # 把所有集成Base类的类，创建表结构

上面的代码其实就是创建了一个UserInfo表，包含了三个字段，实际执行的SQL语句如下：

CREATE TABLE `UserInfo` (     id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,      name VARCHAR(32),      password VARCHAR(16),      PRIMARY KEY (id),      CONSTRAINT name_password UNIQUE (name, password) )

因为在创建引擎的时候加入了echo=True，所以执行的SQL会在控制台输出出来，以便于我们排查问题。

创建一对多表

class Favor(Base):     __tablename__ = 'favor'     nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)     caption = Column(String(50), default='red', unique=True)      class Person(Base):     __tablename__ = 'person'     nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)     favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))

创建多对多表

# 组 class Group(Base):     __tablename__ = 'group'     id = Column(Integer, primary_key=True)     name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)     port = Column(Integer, default=22)      # 服务器 class Server(Base):     __tablename__ = 'server'     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)     hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)      # 服务器组，第三张表 class ServerToGroup(Base):     __tablename__ = 'servertogroup'     nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)     server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))     group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))

删除表

Base.metadata.drop_all(engine)  # 把所有集成Base类的类，删除表

操作表

增加数据

添加单条数据

MySesion = sessionmaker(bind=engine) session = MySesion() # 创建一条数据 users = UserInfo(name='Hello', password='World') # 把数据添加到表内 session.add(users) # 提交生效 session.commit()

添加多少数据

session.add_all([     UserInfo(name='A', password='1'),     UserInfo(name='B', password='2') ]) # 提交 session.commit()

删除数据

session.query(UserInfo).filter(UserInfo.name == 'a').delete() session.commit()

查询

获取某个表中的所有内容

result = session.query(UserInfo).all() print(result)

修改数据

session.query(UserInfo).filter(UserInfo.id == 8).update({"name": "ffff"}) session.commit()

查询数据

获取所有

result = session.query(UserInfo).all()

获取指定字段

result = session.query(UserInfo.name, UserInfo.password).all()

获取指定的

result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').all()# 返回的是一个列表

获取第一条

result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').first() # 获取值中的某个属性 result.name

获取数据出现的个数

result = session.query(UserInfo).filter_by(name='b').count()

使用and_和or_进行查询

导入and_, or_模块

from sqlalchemy import and_, or_

and_

for row in session.query(UserInfo).filter(and_(UserInfo.name == 'A', UserInfo.password == 1)):     print(row)

or_

for row in session.query(UserInfo).filter(or_(UserInfo.name == 'Hello', UserInfo.password == 1)):     print(row)

关联查询

创建以下数据库

#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationships from sqlalchemy import Column, Integer, String, Index, UniqueConstraint, ForeignKey from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base engine = create_engine('mysql+pymysql://root:as@127.0.0.1:3306/tesql') Base = declarative_base() class Son(Base):     __tablename__ = 'son'     id = Column(Integer, primary_key=True)     name = Column(String(32))     father = relationship('Father')     # 创建外键     father_id = Column(Integer, ForeignKey('father.id'))      class Father(Base):     __tablename__ = 'father'     id = Column(Integer, primary_key=True)     name = Column(String(32))     son = relationship('Son')     # son = relationship('Son', backref='Father') 相当于上面两个relationship      # 生成表 Base.metadata.create_all(engine)

往表里添加数据

Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 添加父亲的数据 F = Father(name='as') session.add(F) session.commit() # 添加儿子的数据 S1 = Son(name='Son1', father_id=1) S2 = Son(name='Son2', father_id=1) session.add_all([S1, S2]) session.commit() # 另外一种添加数据的方式 F = session.query(Father).filter_by(id=1).first() S3 = Son(name='Son3') # 要用追加的方式进行添加，F.son是一个列表，如果不用append将会把之前的数据对应的值进行删除 F.son.append(S3) session.add(F) session.commit()

通过父亲找到所有的儿子

result = session.query(Father).filter_by(name='as').first() for n in result.son:     print(n.name)

通过儿子找到父亲

result = session.query(Son).filter_by(name='Son2').first() print(result.father.name, result.name) # son = relationship('Son', backref='Father') # print(result.father.name, result.name)

join

result = session.query(Father.name.label('kkk'), Son.name.label('ppp')).join(Son) # label('kkk')相当于起了一个别名，等于sql中的as print(result) >>>>> SELECT father.name AS kkk, son.name AS ppp  FROM father JOIN son ON father.id = son.father_id

多对多实例

在上面的多对多的代码中的Server类加入一下代码：

g = relationship("Group", secondary=ServerToGroup.__table__, backref='s') # secondary 如果有第三张表自动加进来

然后生成数据库表.

添加组与主机的数据

G1 = Group(name='G1', port=22) G2 = Group(name='G2', port=22) S1 = Server(hostname='Linux-node1') S2 = Server(hostname='Linux-node2') session.add_all([G1, G2, S1, S2]) session.commit()

往第三张表里面添加关联数据

GS1 = ServerToGroup(server_id=1, group_id=1) GS2 = ServerToGroup(server_id=2, group_id=2) session.add_all([GS1, GS2]) session.commit()

通过relationship进行数据的添加

# 获取ID=1的主机 S = session.query(Server).filter_by(id=1).first() # 获取所有主机组 G = session.query(Group).all() S.g = G # 添加数据 session.add_all([S, ]) # 提交到数据库中 session.commit()

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新闻标题：2Python全栈之路系列之SQLAchemy-创新互联
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