ORM框架之SQLAchemy

时间：2023-07-20 08:12:14

SQLAchemy是Python编程语言下的一款ORM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。

1.安装

pip3 install SQLAlchemy

SQLAchemy本身无法操作数据库，必须依赖pymysql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作：

MySQL-Python

     mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

例如：

mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8

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...]

2.ORM功能使用

2.1创建表

#导入模块

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship

from sqlalchemy import create_engine

Base=declarative_base()#继承Base类

#创建表单

class UserType(Base):

        __tablename__='usertype'##新建表名称

        id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)##设置表列名，类型，主键，自增

        title=Column(String(32),nullable=True,index=True)##设置表列名，类型，是否可以为空，索引

class User(Base):

        __tablename__='users'##新建表名称

        id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

        name = Column(String(32), nullable=True, index=True)

        email = Column(String(16), unique=True)##设置表列名，类型，唯一索引

        user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.id'))#设置表列名，类型，外键

          # __table_args__ = (

          # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),

          # Index('ix_n_ex','name', 'email',),

          # )

　　

       user_type=relationship('UserType',backref='xxoo')##设置relationship，将两个类关联，在查询User表格时，也会查询到

    # UserType表格，触发查询UserType表格是在循环遍历结果时调用UserType表格的属性

    #  设置backref为反向查询

def create_db():

    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():

    Base.metadata.create_all(engine)

engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)

#使用第三方模块连接数据库，

#设置最大连接数

#engine的定义包含了三部分的内容，一是具体数据库类型的实现，二是连接池，三是策略（即engine自己的实现）

#所谓的数据库类型即是MYSQL，Postgresql,SQLite这些不同的数据库，

#一般创建engine是使用create_engine的方法

Session=sessionmaker(bind=engine)#生成一个会话

session=Session()

create_db()#创建表格

user_list=session.query(User,UserType).join(UserType,isouter=True)##isouter 连表（left join）

print(user_list)

for row in user_list:

       print(row[0].id,row[0].name,row[0].email,row[0].user_type_id,row[1].title)

type_list=session.query(UserType)##获取用户类型

for row in type_list:##遍历列表

       if len(row.xxoo)>0:##调用backref,触发获取用户信息的执行

           print(row.id,row.title,row.xxoo[0].name)##取到其中的数据  

##其中row.xxoo是一个用户对象  [<__main__.User object at 0x03C67CF0>]

##print(row.xxoo[0].id,row.xxoo[0].name,row.xxoo[0].email)

##获取到用户表中的数据信息，这就是relationship

2.2操作表

增

##创建一个

obj1=UserType(title='')#实例化对象

session.add(obj1)

##创建多个

objs=[

 UserType(title='egon'),

 UserType(title='eric'),

 UserType(title='aldx')]

 session.add_all(objs) 

删

session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>2).delete()　

改

# 以下两种方法都是在原来基础上操作值

session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>0).update({UserType.title:UserType.title+'x'},synchronize_session='False')

##字符串操作

session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")

##数字类型操作

查

print(session.query(UserType))

user_type_list=session.query(UserType).all()##user_type_list是一个列表

user_type_list=session.query(UserType).filter(UserType.id>2)##filter是过滤

#该语句相当于where条件语句

for row in user_type_list:

     print(row.id)

其他

#　条件

ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()

ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()

from sqlalchemy import and_, or_

ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()

ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()

ret = session.query(Users).filter(

    or_(

        Users.id < 2,

        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),

        Users.extra != ""

    )).all()

# 通配符

ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()

ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制

ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序

ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()

ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组

from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()

ret = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.sum(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.sum(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()

# 组合

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)

q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)

ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)

q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)

ret = q1.union_all(q2).all()

　　

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