ORM框架/SQLAchemy

阿新 • • 發佈：2017-06-13

.sql outer con lac 數據庫操作 username users soft class

SQLAchemy是Python編程語言下的一款ORM框架，該框架建立在數據庫API之上，使用關系對象映射進行數據庫操作，即：將對象轉換成SQL，然後使用數據API執行SQL並獲取執行結果。

1.安裝

pip3 install SQLAlchemy

SQLAchemy本身無法操作數據庫，必須依賴pymysql等第三方插件，Dialect用於和數據API進行交流，根據配置文件的不同調用不同的數據庫API,從而實現對數據庫的操作：

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

例如：
mysql+pymysql://root:[email protected]

/* */: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:[email protected]

/* */:port/dbname[?key=value&key=value...]

2.ORM功能使用

2.1創建表

#導入模塊
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()#繼承Base類
#創建表單
class UserType(Base):
        __tablename__=‘usertype‘##新建表名稱
        id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)##設置表列名，類型，主鍵，自增
        title=Column(String(32),nullable=True,index=True)##設置表列名，類型，是否可以為空，索引

class User(Base):
        __tablename__=‘users‘##新建表名稱
        id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
        name = Column(String(32), nullable=True, index=True)
        email = Column(String(16), unique=True)##設置表列名，類型，唯一索引
        user_type_id = Column(Integer, ForeignKey(‘usertype.id‘))#設置表列名，類型，外鍵
          # __table_args__ = (
          # UniqueConstraint(‘id‘, ‘name‘, name=‘uix_id_name‘),
          # Index(‘ix_n_ex‘,‘name‘, ‘email‘,),
          # )
　　

       user_type=relationship(‘UserType‘,backref=‘xxoo‘)##設置relationship，將兩個類關聯，在查詢User表格時，也會查詢到
    # UserType表格，觸發查詢UserType表格是在循環遍歷結果時調用UserType表格的屬性
    #  設置backref為反向查詢
def create_db():
    Base.metadata.create_all(engine)
def drop_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

engine=create_engine(‘mysql+pymysql://root:[email protected]

/* */:3306/db1?charset=utf8‘,max_overflow=5)#使用第三方模塊連接數據庫， #設置最大連接數 Session=sessionmaker(bind=engine)#生成一個會話 session=Session() create_db()#創建表格

2.2操作表

增

##創建一個
obj1=UserType(title=‘‘)#實例化對象
session.add(obj1)

##創建多個
objs=[
 UserType(title=‘egon‘),
 UserType(title=‘eric‘),
 UserType(title=‘aldx‘)]
 session.add_all(objs)

刪

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

改

# 以下兩種方法都是在原來基礎上操作值
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")
##數字類型操作

查

print(session.query(UserType))
user_type_list=session.query(UserType).all()##user_type_list是一個列表

user_type_list=session.query(UserType).filter(UserType.id>2)##filter是過濾
#該語句相當於where條件語句

for row in user_type_list:
     print(row.id)

其他

#　條件
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()

# 分組
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()

# 連表

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()


# 組合
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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