Python資料庫騷操作——教如何玩轉MySQL!
資料庫是每個程式後端最重要一部分,他能儲存你所輸入的資料,因此,學會運用資料庫是非常有必要的。本文主要介紹 MySQL 的 orm 庫 SQLAlchemy 。那什麼是 orm 呢?Object Relational Mapper,描述程式中物件和資料庫中資料記錄之間的對映關係的統稱。行了,廢話不多BB了,我就直接開始吧!
MySQL GUI 工具
首先介紹一款 MySQL 的 GUI 工具 Navicat for MySQL,初學 MySQL 用這個來檢視資料真的很爽。可以即時看到資料的增刪改查,不用操作命令列來檢視。
MySQL 遇上 Docker
繼續分享一下 Docker compose 程式碼片段,用過 docker 之後,我相信你再也不會為了配置各種開發環境而煩惱了。
version: '3' services: mysql_container: image: mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /usr/local/db/mysql:/var/lib/mysql # - /root/docker/test-mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d environment: - MYSQL_DATABASE=dbname - MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password
增刪改查
首先定義表結構
# 建立單表 class Users(Base): # 表名 __tablename__ = 'users' id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True) # 定義欄位 name = Column(String(32)) age = Column(Integer()) # 初始化資料庫 def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) # 刪除資料庫 def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine)
連線
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, BIGINT, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, and_, or_, inspect from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship,contains_eager # echo 為 True 將會列印 SQL 原生語句 engine = create_engine('mysql+pymysql://username:[email protected]:3306/db_name',echo=True) from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session()
增加
new_user = Users(name='zone', age=18) session.add(new_user) # 批量新增 session.add_all([ User(name='zone2', age=25), User(name='zone3', age=32) ]) # 提交 session.commit()
刪除
session.query(User).filter_by(name="zone").delete() # 提交 session.commit()
修改
session.query(User).filter(User.name == 2).update({"name": "new name"}) session.query(User).filter(User.id >= 3).update({User.name: "關注公眾號【zone7】"}, synchronize_session=False) session.query(User).filter(User.age == 50).update({"age": 123}, synchronize_session="evaluate") session.commit()
查詢
查詢的需求會比較多變,我這邊就列出比較常見的查詢需求。
result = session.query(User).all() # 結果為一個列表 result = session.query(User.id, User.age).all() result = session.query(User).filter_by(name='zone').first() result = session.query(User).filter_by(name='zone2').all() # 與、或 result = session.query(User).filter_by(and_(name='zone5',age="23")).all() result = session.query(User).filter_by(or_(name='zone5',age="23")).all() # 模糊查詢 result = session.query(User).filter(User.name.like('zon%')).all() # 排序 result = session.query(User).order_by(User.age.desc()).all() # 分頁查詢 result = session.query(User).offset(1).limit(1).all()
一對多
關係型資料庫,少不了各種表與表的關係。back_populates 在一對多的關係中建立雙向的關係,這樣的話在對方看來這就是一個多對一的關係。
def one_to_many(): class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) children = relationship("Child", back_populates="parent") class Child(Base): __tablename__ = 'child' id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) parent = relationship("Parent", back_populates="children") name = Column(String(32)) # 子表類中附加一個 relationship() 方法 # 並且在(父)子表類的 relationship() 方法中使用 relationship.back_populates 引數 drop_db() init_db() child1 = Child(name="zone1") child2 = Child(name="zone2") parent = Parent(children=[child1, child2]) session.add(parent) session.commit() result = session.query(Parent).join(Child).first() print(object_as_dict(result.children[0])) one_to_many()
執行結果
一對一
back_populates 指定雙向關係,uselist=False 只需要在一對多關係基礎上的父表中使用 uselist 引數來表示
def one_to_one(): class Parent(Base): __tablename__ = 'parent' id = Column(Integer, primary_key=True) child = relationship("Child", uselist=False, back_populates="parent") class Child(Base): __tablename__ = 'child' id = Column(Integer, primary_key=True) parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id')) parent = relationship("Parent", back_populates="child") name = Column(String(32)) # 清空資料庫,並且重新初始化 drop_db() init_db() child = Child(name="zone") parent = Parent(child=child) session.add(parent) session.commit() result = session.query(Parent).join(Child).first() print(object_as_dict(result.child)) one_to_one()
多對多
多對多關係會在兩個類之間增加一個關聯的表來表示其中的關係。這個關聯的表在 relationship() 方法中通過 secondary 引數來表示。通常,這個表會通過 MetaData 物件來與宣告基類關聯。
def many_to_many(): association_table = Table('association', Base.metadata, Column('left_id', Integer, ForeignKey('left.id')), Column('right_id', Integer, ForeignKey('right.id')) ) class Parent(Base): __tablename__ = 'left' id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) children = relationship( "Child", secondary=association_table, back_populates="parents") class Child(Base): __tablename__ = 'right' id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) name = Column(String(32)) parents = relationship( "Parent", secondary=association_table, back_populates="children") # 清空資料庫,並且重新初始化 drop_db() init_db() child1 = Child(name="zone1") child2 = Child(name="zone2") child3 = Child(name="zone3") parent = Parent() parent2 = Parent() # parent 新增 child parent.children.append(child1) parent.children.append(child2) parent2.children.append(child1) parent2.children.append(child2) # save session.add(parent) session.add(parent2) session.commit() # 查詢 result = session.query(Parent).first() print(object_as_dict(result)) print(object_as_dict(result.children[1])) result2 = session.query(Child).first() print(object_as_dict(result2)) print(object_as_dict(result2.parents[1])) many_to_many()
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最後
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