简介
SQLAlchemy是Python语言的一款流行的ORM（Object Relational Mapper）框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，即将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
安装SQLAlchemy也很简单，直接使用pip安装即可。
pip install sqlalchemy
下面重点介绍SQLAlchemy的使用。
版本检查
import sqlalchemy
sqlalchemy.__version__ # 1.1.9
当前sqlalchemy版本为1.1.9
连接数据库
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.13:3306/student', echo=True)
- engine 是 Engine类的一个对象
- echo=True表明开启logging模块的日志
- 数据库连接：
engine://user:password@host:port/database，其中engine为mysql+pymysql，或者是mysql+mysqldb，或者是oracle+cx_oracle等等
创建表
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column, String, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.13:3306/student', echo=True)
Base = declarative_base() # 生成Model类的基类
class User1(Base):
__tablename__ = 'user1'
extend_existing = True
# 定义三个列
id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
age = Column(Integer)
def __repr__(self):
return 'User(id={}, name={}, age={})'.format(self.id, self,name, self.age)
def __str__(self):
return self.__repr__()
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表
Base.metadata.drop_all(engine) # 删除所有表
# 定义类的实例方法1
u1 = User() # User类只接收一个位置参数self，和关键字参数**kwargs
u1.name = 'aa' # 给User类的各个列赋值
u1.age=19
print(u1) # User(id=None, name=aa, age=19)
# 定义类的实例方法2
u2 = User(name='bb', age='123')
print(u2) # User(id=None, name=bb, age=123)
- 派生类User会继承基类Base的初始化函数
__init__，会自动的接受我们所定义的列对应的关键字参数 - 未赋值的列会用None初始化，如上面的id
Session
SQLAlchemy真正处理数据库的部分是Session。
如果已经创建好了一个Engine对象engine，那么可以用以下语句创建一个Session
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
如果engine为创建好，则可以用以下语句创建
Session = sessionmaker()
当engine创建好之后，在配置Session即可
Session.configure(bind=engine)
当需要和数据库交互的时候，就需要实例化Session
session = Session()
创建完成之后这个session并没有马上获取数据库连接。只有当这个session第一次操作数据库的时候才会从Engine维护的连接池中获取一个连接，并持有这个连接一直到我们提交了所有的改变或者关闭了这个session。
DML
insert
user = User(name='haha', age='123')
session.add(user)
session.commit()
如果这个commit的过程中发生异常，则后续所有的commit都无法执行，因此DML都需要放在try...except中处理，如下
user = User(name='flowsnow', age=18)
session.add(user)
try:
session.commit()
except Exception as e:
session.rollback()
raise e
update
和insert类似，都是使用session.add方法，但是update操作的时候需要数据库中存在带操作的记录。
user.age = 20
session.add(user)
try:
session.commit()
except Exception as e:
session.rollback()
raise e
delete
删除之前必须确保数据库中存在要删除的记录。
session.delete(user) # user必须已经存在
try:
session.commit()
except Exception as e:
session.rollback()
raise e
QUERY
for u in session.query(User).filter(User.age < 20).order_by(User.age.desc())[1:3]:
print(u)
此条语句经ORM转换之后的SQL如下：
SELECT
USER.id AS user_id,
USER.NAME AS user_name,
USER.age AS user_age
FROM USER
WHERE USER.age < % (age_1) s
ORDER BY USER.age DESC
LIMIT % (param_1) s, % (param_2) s
query函数的返回结果为一个Query对象，Query对象是可迭代的，支持切片操作。
下面列举常见的filter操作
-
相等
query.filter(User.name == 'suncle') -
不相等
query.filter(User.name != 'suncle') -
模糊匹配like：大小写敏感
query.filter(User.name.like('%sun%'))
-
模糊匹配ilike：大小写不敏感
query.filter(User.name.ilike('%sun%'))
-
IN
query.filter(User.name.in_(['suncle', 'abc', 'suncle'])) # 也支持Query对象 query.filter(User.name.in_( session.query(User.name).filter(User.name.like('%sun%')) )) -
NOT IN
query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack'])) -
IS NULL
query.filter(User.name == None) # 上面的写法不符合pep8规范，IDE会给出提示，可以用下面的方法替代，pep8的写法是is None query.filter(User.name.is_(None)) -
IS NOT NULL
query.filter(User.name != None) # 上面的写法不符合pep8规范，IDE会给出提示，可以用下面的方法替代，pep8的写法是is not None query.filter(User.name.isnot(None)) -
AND
# 方法1：使用and_()方法 from sqlalchemy import and_ query.filter(and_(User.name == 'flowsnow', User.age == 18)) # 方法2：filter()支持多个关键字参数 query.filter(User.name == 'flowsnow', User.age == 18) # 方法3：多次调用filter函数 query.filter(User.name == 'flowsnow').filter(User.age == 18)
-
OR
from sqlalchemy import or_ query.filter(or_(User.name == 'suncle', User.name == 'flowsnow'))
下面列举SQL支持的常见的function
from sqlalchemy import func
session.query(func.count(User.id)).first() # count
session.query(func.max(User.age)).first() # max
session.query(func.avg(User.age)).first() # avg
Relationship
表和表之间会有外键关系，数据库的外键关系在ORM中的使用方法如下：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
Base = declarative_base() # 生成Model类的基类
class Author(Base): # 作者类
__tablename__ = 'author'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
posts = relationship('Post')
def __repr__(self):
return 'Author<id={}， name={}>'.format(self.id, self.name)
def __str__(self):
return self.__repr__()
class Post(Base): # 文章类
__tablename__ = 'post'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
title = Column(String(128), nullable=False, index=True)
content = Column(String(8096), nullable=False)
author_id = Column(Integer, ForeignKey('author.id'), nullable=False)
author = relationship('Author')
def __repr__(self):
return 'Post<id={}, title={}>'.format(self.id, self.title)
def __str__(self):
return self.__repr__()
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.13:3306/student', echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 新增一个作者
author = Author()
author.name = 'flowsnow'
session.add(author)
session.commit()
print(author) # Author<id=1， name=flowsnow>
# 新增一篇文章
post = Post()
post.title = 'first post'
post.content = 'oihdoshfohro'
post.author = author
session.add(post)
session.commit()
print(author.posts) # [Post<id=1, title=first post>]
# 再新增一篇文章
post = Post()
post.title = 'second post'
post.content = 'liabhgekegpaerg'
post.author = author
session.add(post)
session.commit()
print(author.posts) # [Post<id=1, title=first post>, Post<id=2, title=second post>]
数据库维护数据之间的外键关系会消耗数据库资源，影响性能，在大型的应用中一般不使用外键等数据库高级特性，而是由应用框架来维护数据之间的约束。
参考
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我是职场亮哥，YY高级软件工程师、四年工作经验，拒绝咸鱼争当龙头的斜杠程序员。
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