Python-SQLAlchemy的ORM（1）

来源：本文章摘抄于《知了课堂》，本人也是知了课堂的学生

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使用SQLAlchemy：

要使用 ORM 来操作数据库，首先需要创建一个类来与对应的表进行映射。现在以 User 表来作为例子，它有自增长的 id， name，fullname，password 这些字段，那么对应的类为：

    from sqlalchemy import Column, Integer, String
    from constants import DB_URI # 数据库配置
    from sqlalchemy import create_engine 
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    engine = create_engine(DB_URI, echo=True)
    # 所有的类都要继承自 `declarative_base`
    Base = declarative_base(engine)
    class User(Base):
        # 定义表名为 users
        __tablename__ = 'users'
        # 将 id 设置为主键，并且默认是自增长的
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column（String(50)）
        fullname = Column（String(50)）
        password = Column（String(100)）
        # 打印
        def __repr__(self):
               return "<User(id=%s, name=%s, fullname=%s)>"%(self.id, self.name, self.fullname)

SQLAlchemy 会自动的设置第一个 Integer 的主键并且没有被标记为外键的字段添加自增长的属性。因此 id 自动变成自增长的。以上创建完表的映射类之后，还没有真正映射到数据库中，执行一下代码将类映射到数据库中：

    Base.metadata.create_all()

接下来添加数据：

    ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='123456')
    # 打印
    print ed_user.name
    > ed
    print ed_user.fullname
    > Ed Jones
    print ed_user.id
    > None

可以看到， name 和 password 都能正常打印，唯独 id 为 None ，这是因为 id 是个自增长的主键，还未插入数据库中，id 是不存在的。接下来我们把数据插入数据库中。

    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    # 或者
    # Session = sessionmaker()
    # Session.configure(bind=engine)
    session = Session()
    ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='123456')   
    session.add(ed_user)

现在只是吧数据添加到 session 中，但是并没有真正的把数据储存到数据库中。如果需要把数据存储到数据库中，还要做一次 commit 操作：

    session.commit()
    print ed_user.id
    > 1

这个时候 ed_user 就已经有 id 。说明已经插入到数据库中。有人肯定有疑问，为什么添加到 session 中之后还要做一次 commit 操作呢，这是因为，在 SQLAlchemy 的 ORM 实现中，在做 commit 操作之前，所有的操作都是在事务中进行的，因此如果你要将事务中的操作真正的映射到数据库中，就需要 commit 操作。既然用到了事务，这里就要提一下回滚操作了。看下面代码如何展示回滚操作：

    # 修改 ed_user 的用户名
    ed_user.name = 'Edwardo'
    # 创建一个新的用户
    fake_user = User(name='fakeuser', fullname='Invalid', password='123456')
    # 将新创建的fake_user 添加到 session 中
    session.add(fake_user)
    # 判断 `fake_user` 是否在 `session` 中存在
    print fake_user in session
    > True
    # 从数据库中查找 name = Edwardo 的用户
    tmp_user = session.query(User).filter_by(name='Edwardo')
    # 打印 tmp_user 的 name
    print tmp_user
    # 打印出查找到的 tmp_user 对象，注意这个对象的 name 属性已经在事务中被修改为 Edwardo了
    > <User(name=Edwardo, fullname=Ed Jones, password=123456)>
    # 刚刚所有的操作都是在事务中进行的，现在做回滚操作
    session.rollback()
    # 再打印tmp_user
    print tmp_user
    > <User(name=ed, fullname=Ed Jones, password=123456)>
    # 再看 fake_user 是否在 session 中
    print fake_user in session
    > False

接下来看如何进行查找操作，查找操作是通过 session.query() 方法实现的，这个方法会返回一个 Query 对象，Query 对象相当于一个数组，装载了查找出来的数据，并且可以进行迭代。具体里面装的什么数据，就要看向 session.query()方法传的什么参数了，如果只是传一个 ORM 的类名作为参数，那么提取出来的数据就是这里类的实例了，比如：

    for instance in session.query(User).order_by(User.id):
        print instance
    # 输出所有的 user 实例
    ><User(id=2, name='ed', fullname='Ed Jones', password='123456')>
    ><User(id=3, name='be', fullname='be Engine', password='123456')>
    #如果传递了两个及两个以上的对象，或者是传递的是 `ORM` 类的属性，那么查找出来的就是元组：

    for instance in session.query(User.name):
        print instance
    # 输出所有的查找结果
    >('ed', )
    >('be', )
    # 或者：
    for instance in session.query(User, User.name).all()
        print instance
    # 输出
    >(<User(id=2, name=ed, fullname=ed Jones, password=123456)>, 'ed')
    >(<User(id=3, name=be, fullname=Be Engine, password=123456)>, 'be')
    #另外，还可以对查找的结果进行切边操作：
    for instance in session.query(User).order_by(User.id)[1:3]
        print instance

如果想对结果进行过滤，可以使用 filter_by 和 filter 两个方法，这两个方法都是用来做过滤的，区别在于，filter_by 是传入关键字的参数，filter 是传入条件判断，并且 filter能够传入的条件更加灵活，请看例子：

    # 第一种：使用 filter_by 过滤
    for name in session.query(User.name).filter_by(fullname='Ed Jones'):
        print name
    > ('Ed',)
    # 第二种： 使用 filter 过滤
    for name in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones'):
        print name
    > ('Ed', )