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一 介绍SQLAlchemy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,简言之便是: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 2、架构与流程 #1、使用者通过ORM对象提交命令#2、将命令交给SQLAlchemy Core(Schema/Types SQL Expression Language)转换成SQL#3、使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作#3.1、匹配使用者事先配置好的egine#3.2、egine从连接池中取出一个链接#3.3、基于该链接通过Dialect调用DB API,将SQL转交给它去执行 !!!上述流程分析,可以大致分为两个阶段!!!: #第一个阶段(流程1-2):将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句#第二个阶段(流程3):将sql语句交给数据库执行 如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句,那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了,事实上正是如此,我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句,如下 from sqlalchemy import create_engine#1 准备# 需要事先安装好pymysql# 需要事先创建好数据库:create database db1 charset utf8;#2 创建引擎egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1/db1?charset=utf8')#3 执行sql# egine.execute('create table if not EXISTS t1(id int PRIMARY KEY auto_increment,name char(32));')# cur=egine.execute('insert into t1 values(%s,%s);',[(1,"egon1"),(2,"egon2"),(3,"egon3")]) #按位置传值# cur=egine.execute('insert into t1 values(%(id)s,%(name)s);',name='egon4',id=4) #按关键字传值#4 新插入行的自增id# print(cur.lastrowid)#5 查询cur=egine.execute('select * from t1')cur.fetchone() #获取一行cur.fetchmany(2) #获取多行cur.fetchall() #获取所有行 3、DB API SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql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,如: #1、MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>#2、pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]#3、MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>#4、cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...] 更多详见:http://docs./en/latest/dialects/index.html 二 创建表ORM中: #类===>表#对象==>表中的一行记录 四张表:业务线,服务,用户,角色,利用ORM创建出它们,并建立好它们直接的关系 from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,DateTime,Enum,ForeignKey,UniqueConstraint,ForeignKeyConstraint,Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmakeregine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)Base=declarative_base()#创建单表:业务线class Business(Base): __tablename__='business' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) bname=Column(String(32),nullable=False,index=True)#多对一:多个服务可以属于一个业务线,多个业务线不能包含同一个服务class Service(Base): __tablename__='service' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) sname=Column(String(32),nullable=False,index=True) ip=Column(String(15),nullable=False) port=Column(Integer,nullable=False) business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id')) __table_args__=( UniqueConstraint(ip,port,name='uix_ip_port'), Index('ix_id_sname',id,sname) )#一对一:一种角色只能管理一条业务线,一条业务线只能被一种角色管理class Role(Base): __tablename__='role' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) rname=Column(String(32),nullable=False,index=True) priv=Column(String(64),nullable=False) business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'),unique=True)#多对多:多个用户可以是同一个role,多个role可以包含同一个用户class Users(Base): __tablename__='users' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) uname=Column(String(32),nullable=False,index=True)class Users2Role(Base): __tablename__='users2role' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) uid=Column(Integer,ForeignKey('users.id')) rid=Column(Integer,ForeignKey('role.id')) __table_args__=( UniqueConstraint(uid,rid,name='uix_uid_rid'), )def init_db(): Base.metadata.create_all(egine)def drop_db(): Base.metadata.drop_all(egine)if __name__ == '__main__': init_db() 注:设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id']) 三 增删改查表结构 from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import sessionmakeregine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)Base=declarative_base()#多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工(只有创建公司才把员工当骆驼用,一个员工身兼数职)class Dep(Base): __tablename__='dep' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)class Emp(Base): __tablename__='emp' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) ename=Column(String(32),nullable=False,index=True) dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))def init_db(): Base.metadata.create_all(egine)def drop_db(): Base.metadata.drop_all(egine)drop_db()init_db()Session=sessionmaker(bind=egine)session=Session() 增 #增row_obj=Dep(dname='销售') #按关键字传参,无需指定id,因其是自增长的session.add(row_obj)session.add_all([ Dep(dname='技术'), Dep(dname='运营'), Dep(dname='人事'),])session.commit() 删 #删session.query(Dep).filter(Dep.id > 3).delete()session.commit() 改 #改session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':'哇哈哈'})session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':Dep.dname+'_SB'},synchronize_session=False)session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'id':Dep.id*100},synchronize_session='evaluate')session.commit() 查 #查所有,取所有字段res=session.query(Dep).all() #for row in res:print(row.id,row.dname)#查所有,取指定字段res=session.query(Dep.dname).order_by(Dep.id).all() #for row in res:print(row.dname)res=session.query(Dep.dname).first()print(res) # ('哇哈哈_SB',)#过滤查res=session.query(Dep).filter(Dep.id > 1,Dep.id <1000) #逗号分隔,默认为andprint([(row.id,row.dname) for row in res]) 四 其他查询相关一 准备表和数据 from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import sessionmakeregine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)Base=declarative_base()#多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工(只有创建公司才把员工当骆驼用,一个员工身兼数职)class Dep(Base): __tablename__='dep' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)class Emp(Base): __tablename__='emp' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) ename=Column(String(32),nullable=False,index=True) dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))def init_db(): Base.metadata.create_all(egine)def drop_db(): Base.metadata.drop_all(egine)drop_db()init_db()Session=sessionmaker(bind=egine)session=Session()# 准备数据session.add_all([ Dep(dname='技术'), Dep(dname='销售'), Dep(dname='运营'), Dep(dname='人事'),])session.add_all([ Emp(ename='林海峰',dep_id=1), Emp(ename='李杰',dep_id=1), Emp(ename='武配齐',dep_id=1), Emp(ename='元昊',dep_id=2), Emp(ename='李钢弹',dep_id=3), Emp(ename='张二丫',dep_id=4), Emp(ename='李坦克',dep_id=2), Emp(ename='王大炮',dep_id=4), Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)])session.commit() 二 条件、通配符、limit、排序、分组、连表、组合 #一、条件sql=session.query(Emp).filter_by(ename='林海峰') #filter_by只能传参数:什么等于什么res=sql.all() #sql语句的执行结果res=session.query(Emp).filter(Emp.id>0,Emp.ename == '林海峰').all() #filter内传的是表达式,逗号分隔,默认为and,res=session.query(Emp).filter(Emp.id.between(1,3),Emp.ename == '林海峰').all()res=session.query(Emp).filter(Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '林海峰').all()res=session.query(Emp).filter(~Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '林海峰') #~代表取反,转换成sql就是关键字notfrom sqlalchemy import and_,or_res=session.query(Emp).filter(and_(Emp.id > 0,Emp.ename=='林海峰')).all()res=session.query(Emp).filter(or_(Emp.id < 2,Emp.ename=='功夫熊猫')).all()res=session.query(Emp).filter( or_( Emp.dep_id == 3, and_(Emp.id > 1,Emp.ename=='功夫熊猫'), Emp.ename != '' )).all()#二、通配符res=session.query(Emp).filter(Emp.ename.like('%海_%')).all()res=session.query(Emp).filter(~Emp.ename.like('%海_%')).all()#三、limitres=session.query(Emp)[0:5:2]#四、排序res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc()).all()res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc(),Emp.id.asc()).all()#五、分组from sqlalchemy.sql import funcres=session.query(Emp.dep_id).group_by(Emp.dep_id).all()res=session.query( func.max(Emp.dep_id), func.min(Emp.dep_id), func.sum(Emp.dep_id), func.avg(Emp.dep_id), func.count(Emp.dep_id),).group_by(Emp.dep_id).all()res=session.query( Emp.dep_id, func.count(1),).group_by(Emp.dep_id).having(func.count(1) > 2).all()#六、连表#笛卡尔积res=session.query(Emp,Dep).all() #select * from emp,dep;#where条件res=session.query(Emp,Dep).filter(Emp.dep_id==Dep.id).all()# for row in res:# emp_tb=row[0]# dep_tb=row[1]# print(emp_tb.id,emp_tb.ename,dep_tb.id,dep_tb.dname)#内连接res=session.query(Emp).join(Dep)#join默认为内连接,SQLAlchemy会自动帮我们通过foreign key字段去找关联关系#但是上述查询的结果均为Emp表的字段,这样链表还有毛线意义,于是我们修改为res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep).all()#左连接:isouter=Trueres=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep,isouter=True).all()#右连接:同左连接,只是把两个表的位置换一下#七、组合q1=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(Emp.id > 0,Emp.id < 5)q2=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter( or_( Emp.ename.like('%海%'), Emp.ename.like('%昊%'), ))res1=q1.union(q2) #组合+去重res2=q1.union_all(q2) #组合,不去重print([i.ename for i in q1.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊']print([i.ename for i in q2.all()]) #['林海峰', '元昊']print([i.ename for i in res1.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊']print([i.ename for i in res2.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊', '元昊', '林海峰'] 三 子查询 有三种形式的子查询,注意:子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点 形式一:子查询当做一张表来用,调用subquery() #示例:查出id大于2的员工,当做子查询的表使用#原生SQL:# select * from (select * from emp where id > 2);#ORM:res=session.query( session.query(Emp).filter(Emp.id > 8).subquery()).all() 形式二:子查询当做in的范围用,调用in_ #示例:#查出销售部门的员工姓名#原生SQL:# select ename from emp where dep_id in (select id from dep where dname='销售');#ORM:res=session.query(Emp.ename).filter(Emp.dep_id.in_( session.query(Dep.id).filter_by(dname='销售'), #传的是参数 # session.query(Dep.id).filter(Dep.dname=='销售') #传的是表达式)).all() 形式三:子查询当做select后的字段,调用as_scalar() #示例:查询所有的员工姓名与部门名#原生SQL:# select ename as 员工姓名,(select dname from dep where id = emp.dep_id) as 部门名 from emp;#ORM:sub_sql=session.query(Dep.dname).filter(Dep.id==Emp.dep_id) #SELECT dep.dname FROM dep, emp WHERE dep.id = emp.dep_idsub_sql.as_scalar() #as_scalar的功能就是把上面的sub_sql加上了括号res=session.query(Emp.ename,sub_sql.as_scalar()).all() 五 正查、反查一 表修改 from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationshipegine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)Base=declarative_base()class Dep(Base): __tablename__='dep' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)class Emp(Base): __tablename__='emp' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) ename=Column(String(32),nullable=False,index=True) dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id')) #在ForeignKey所在的类内添加relationship的字段,注意: #1:Dep是类名 #2:depart字段不会再数据库表中生成字段 #3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),而xxoo用于Dep表查询Emp表(反向查询), depart=relationship('Dep',backref='xxoo') def init_db(): Base.metadata.create_all(egine)def drop_db(): Base.metadata.drop_all(egine)drop_db()init_db()Session=sessionmaker(bind=egine)session=Session()# 准备数据session.add_all([ Dep(dname='技术'), Dep(dname='销售'), Dep(dname='运营'), Dep(dname='人事'),])session.add_all([ Emp(ename='林海峰',dep_id=1), Emp(ename='李杰',dep_id=1), Emp(ename='武配齐',dep_id=1), Emp(ename='元昊',dep_id=2), Emp(ename='李钢弹',dep_id=3), Emp(ename='张二丫',dep_id=4), Emp(ename='李坦克',dep_id=2), Emp(ename='王大炮',dep_id=4), Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)])session.commit() 二 标准连表查询 # 示例:查询员工名与其部门名res=session.query(Emp.ename,Dep.dname).join(Dep) #迭代器for row in res: print(row[0],row[1]) #等同于print(row.ename,row.dname) 三 基于relationship的正查、反查 #SQLAlchemy的relationship在内部帮我们做好表的链接#查询员工名与其部门名(正向查)res=session.query(Emp)for row in res: print(row.ename,row.id,row.depart.dname)#查询部门名以及该部门下的员工(反向查)res=session.query(Dep)for row in res: # print(row.dname,row.xxoo) print(row.dname,[r.ename for r in row.xxoo]) |
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来自: 文炳春秋 > 《Python资料》