天天看點
傳回

SQLAlchemy學習一SQLAlchemy簡介二、SQLAlchemy使用

一SQLAlchemy簡介

SQLAlchemy是一個基于Python實作的ORM架構。該架構建立在 DB API之上，使用關系對象映射進行資料庫操作，簡言之便是：将類和對象轉換成SQL，然後使用資料API執行SQL并擷取執行結果。

1.與Django中models的差別

很多小夥伴說SQLAlchemy不如Django的models好用，這裡我們需要知道。

Models其實隻是配置和使用比較簡單，畢竟是Django自帶的ORM架構，但是相容性遠不如SQLAchemy，真正算得上全面的ORM架構必然是SQLAlchemy。

無論使用什麼ORM架構，其實都是為了友善不熟練資料庫使用的同學，最推薦的還是使用原生的SQL語句，也建議大家攻克SQL難關。

2.SQLAlchemy組成

SQLAlchemy學習一SQLAlchemy簡介二、SQLAlchemy使用

組成部分：

  • Engine，架構的引擎
  • Connection Pooling ，資料庫連接配接池
  • Dialect，選擇連接配接資料庫的DB API種類
  • Schema/Types，架構和類型
  • SQL Exprression Language，SQL表達式語言

SQLAlchemy本身無法操作資料庫，其必須以來pymsql等第三方插件，Dialect用于和資料API進行交流，根據配置檔案的不同調用不同的資料庫API，進而實作對資料庫的操作，如：

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
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...]
    
更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

二、SQLAlchemy使用

1.執行原生sql語句

通過SQLAlchemy執行源生的sql語句

方式一：

from sqlalchemy import create_engine
​
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超過連接配接池大小外最多建立的連接配接
    pool_size=5,  # 連接配接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
    pool_recycle=-1  # 多久之後對線程池中的線程進行一次連接配接的回收（重置）
)
​
​
def task():
    conn = engine.raw_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "select * from t1"
    )
    result = cursor.fetchall()
    print(">>>",result)
    cursor.close()
    conn.close()
​
task()

方式二：

from sqlalchemy import create_engine
​
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01", max_overflow=0, pool_size=5)
​
​
def task():
    conn = engine.connect()
    with conn:
        cur = conn.execute(
            "select * from t1"
        )
        result = cur.fetchall()
        print(result)
​
task()

方式三

from sqlalchemy import create_engine
​
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01", max_overflow=0, pool_size=5)
​
​
def task():
    cur = engine.execute("select * from t1")
    result = cur.fetchall()
    cur.close()
    print(result)
​
task()

2.資料表的操作

通過sqlalchemy來建立表和删除表

import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
​
# 建立基礎類 R關系 M映射 類
Base = declarative_base()
​
​
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 指定建立的表名
​
    # 寫字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)
    email = Column(String(32), unique=True)
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    # extra = Column(Text, nullable=True)
​
    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 設定位移限制
        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),  # 設定索引
    )
​
​
# 建立資料庫的引擎
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超過連接配接池大小外最多建立的連接配接
    pool_size=5,  # 連接配接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
    pool_recycle=-1  # 多久之後對線程池中的線程進行一次連接配接的回收（重置）
)
​
# 檢索所有繼承Base的Object并在 engine 指向的資料庫中建立所有的表
Base.metadata.create_all(engine)
​
# 删除所有的資料庫表
Base.metadata.drop_all(engine)

1.單表建立示例 

import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
​
# 建立基礎類 R關系 M映射 類
Base = declarative_base()
​
​
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 指定建立的表名
​
    # 寫字段
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)
    email = Column(String(32), unique=True)
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    # extra = Column(Text, nullable=True)
​
    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 設定位移限制
        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),  # 設定索引
    )
​
​
# 建立資料庫的引擎
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超過連接配接池大小外最多建立的連接配接
    pool_size=5,  # 連接配接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
    pool_recycle=-1  # 多久之後對線程池中的線程進行一次連接配接的回收（重置）
)
​
# 檢索所有繼承Base的Object并在 engine 指向的資料庫中建立所有的表
Base.metadata.create_all(engine)
​
# 删除所有的資料庫表
Base.metadata.drop_all(engine)

2.一對多示例 

# ########## 一對多示例 ##########
class School(Base):
    __tablename__ = "school"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),nullable=False)
​
​
class Student(Base):
    __tablename__ = "student"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),nullable=False)
    school_id = Column(Integer,ForeignKey("school.id")) # 多對一關系存儲列
​
    # 與生成表結構無關，僅用于查詢友善
    school = relationship("School", backref='student')
    
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01?charset=utf8")
​
# 檢索所有繼承 Model 的Object 并在 engine 指向的資料庫中建立 所有的表
Model.metadata.create_all(engine)

3.多對多表結建構立 

from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
​
class Girls(Model):
    __tablename__ = "girl"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),nullable=False)
    # relationship
    g2b = relationship("Boys",backref="b2g",secondary="hotel")
​
​
class Boys(Model):
    __tablename__ = "boy"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),nullable=False)
​
​
class Hotels(Model):
    __tablename__ = "hotel"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    boy_id = Column(Integer,ForeignKey("boy.id"))
    girl_id = Column(Integer,ForeignKey("girl.id"))
    
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01?charset=utf8")
​
# 檢索所有繼承 Model 的Object 并在 engine 指向的資料庫中建立 所有的表
Model.metadata.create_all(engine)

4.定義函數來建立和删除表 

def init_db():
    """
    根據類建立資料庫表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超過連接配接池大小外最多建立的連接配接
        pool_size=5,  # 連接配接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
        pool_recycle=-1  # 多久之後對線程池中的線程進行一次連接配接的回收（重置）
    )
​
    Base.metadata.create_all(engine)
​
​
def drop_db():
    """
    根據類删除資料庫表
    :return: 
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超過連接配接池大小外最多建立的連接配接
        pool_size=5,  # 連接配接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
        pool_recycle=-1  # 多久之後對線程池中的線程進行一次連接配接的回收（重置）
    )
​
    Base.metadata.drop_all(engine)
​
​
if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()

3.記錄的增删改查

資料庫記錄操作的兩種方式

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
############方式一#############
Session = sessionmaker(bind=engine)
 
# 每次執行資料庫操作時，都需要建立一個session
session = Session()
 
# ############# 執行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)
 
# 送出事務
session.commit()
# 關閉session
session.close()
​
###########方式二###########
# 方式二：支援線程安全，為每個線程建立一個session
            #               - threading.Local
            #               - 唯一辨別
            # ScopedSession對象
            #       self.registry(), 加括号 建立session
            #       self.registry(), 加括号 建立session
            #       self.registry(), 加括号 建立session
            from greenlet import getcurrent as get_ident
Session = sessionmaker(bind=engine)
            session = scoped_session(Session,get_ident)
            # session.add
            # 操作
            session.remove()

1.單表的增删改查 

from day101_sqlAlchemy.SQLAlchemy02_create_table_single import engine,Users
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
​
Session = sessionmaker(engine)  # 建立資料庫的查詢視窗
db_session = Session()  # 打開查詢視窗
​
# 增加單條資料
# u = Users(name="ryxiong")  # 建立insert語句 insert into
# db_session.add(u)  # 将insert語句移動到 db_session 查詢視窗
# db_session.commit()  # 執行查詢視窗中的所有語句
# db_session.close()  # 關閉查詢視窗
​
# 增加多條資料
# u_list = [Users(name="egon"),Users(name="alex")]
# db_session.add_all(u_list)  # 添加多條資料
# db_session.commit()
# db_session.close()
​
​
# 查詢資料
# res = db_session.query(Users).all()  # 查詢所有資料
# for user in res:
#     print(user.id,user.name)
​
# res = db_session.query(Users).first()  # 查詢符合條件的第一條資料
# print(res.id,res.name)  # 3 alex
​
# 并列條件查詢
# res = db_session.query(Users).filter(Users.id<3,Users.name=="ryxiong").all()
# for user in res:
#     print(user.id,user.name)  # 1 ryxiong
​
# res = db_session.query(Users).filter(Users.id<3,Users.name=="ryxiong").first()
# print(res.id,res.name)  # 1 ryxiong
​
​
# 修改資料
# db_session.query(Users).filter(Users.id==2).update({"name":"Egon"})
# db_session.commit()
​
# 删除資料
db_session.query(Users).filter(Users.id==3).delete()
db_session.commit()

2.一對多的增删改查 

from day101_sqlAlchemy.SQLAlchemy03_create_table_foreignKey import engine,Student,School
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
​
Session = sessionmaker(engine)  # 建立資料庫的查詢視窗
db_session = Session()  # 打開查詢視窗
​
# 增加一條資料
# school = School(name="新東方")
# db_session.add(school)
# db_session.commit()
​
# 在添加學生
# school_fir = db_session.query(School).filter(School.name=="新東方").first()
#
# student = Student(name="ryxiong",school_id=school_fir.id)
# db_session.add(student)
# db_session.commit()
​
# 1.添加資料 relationship 正向添加資料
# stu = Student(name="alex",school=School(name="藍翔"))
# db_session.add(stu)
# db_session.commit()
​
# 2.添加資料relationship 反向添加資料
# sch = School(name="藍翔")
# sch.student = [
#     Student(name="egon"),
#     Student(name="wusir")
# ]
# db_session.add(sch)
# db_session.commit()
​
​
# 查詢
# 1.relationship正向查詢
res = db_session.query(Student).all()
for stu in res:
    print(stu.id,stu.name,stu.school.name)
​
# 2.relationship反向查詢
res = db_session.query(School).all()
for sch in res:
    for stu in sch.student:
        print(sch.name,stu.id,stu.name)

3.多對多查詢 

from day101_sqlAlchemy.SQLAlchemy04_create_table_M2M import engine,Boys,Girls
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
​
Session = sessionmaker(engine)  # 建立資料庫的查詢視窗
db_session = Session()  # 打開查詢視窗
​
# 添加資料
# 1.relationship正向添加
# girl = Girls(name="Nancy",boy=[Boys(name="ryxiong"),Boys(name="alex")])
# db_session.add(girl)
# db_session.commit()
​
# 2.relationship反向添加
# boy = Boys(name="egon")
# boy.girl = [
#     Girls(name="羅玉鳳"),
#     Girls(name="朱利安"),
# ]
#
# db_session.add(boy)
# db_session.commit()
​
# 查詢資料
​
# 1.relationship 正向查詢
​
res = db_session.query(Girls).all()
for girl in res:
    for boy in girl.boy:
        print(girl.name,boy.name)
​
# 2.relationship 反向查詢
res = db_session.query(Boys).all()
for boy in res:
    for girl in boy.girl:
        print(boy.name,girl.name)

 4.記錄的進階查詢 

from day101_sqlAlchemy.SQLAlchemy02_create_table_single import engine,Users
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import and_,or_
​
Session = sessionmaker(engine)  # 建立資料庫的查詢視窗
db_session = Session()  # 打開查詢視窗
​
# 邏輯條件查詢 and/or
# ret1 = db_session.query(Users).filter(and_(Users.id<3,Users.name=="ryxiong")).all()
# print(ret1)
# ret2 = db_session.query(Users).filter(or_(Users.id<2,Users.name=="egon")).all()
# print(ret2)
#
# ret3 = db_session.query(Users).filter(
#     or_(
#         and_(Users.id==1,Users.name=="ryxiong"),
#         and_(Users.id==2,Users.name=="egon")
#     )
# ).all()
# print(ret3)
​
​
# 查詢所有資料排序
# ret = db_session.query(Users).order_by(Users.id.asc()).all()  # 按照id升序排列
#
# print(ret)
​
​
# 查詢資料，指定查詢資料列，加入别名
# ret = db_session.query(Users.name.label("username"),Users.id).first()
#
# print(ret)  # ('alex', 3)
# print(ret.id,ret.username)  # 3 alex
​
# 表達式篩選條件
# user_list = db_session.query(Users).filter(Users.name=="ryxiong").all()
# user_list1 = db_session.query(Users).filter_by(name="ryxiong").all()
# for user in user_list:
#     print(user.name)
​
​
# 複雜查詢
# user_list2 = db_session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=3,name="ryxiong")
# print(user_list2)
​
​
# 查詢語句
# user_list3 = db_session.query(Users).filter(text("select * from user id<:value and name=:name")).params(value=3,name="ryxiong")
# print(user_list3)
​
​
# 其他查詢條件
# ret = db_session.query(Users).filter(Users.id.between(1,3)).all()  # 查詢id值在1-3之間，不包含3的
# print(ret)
#
# ret1 = db_session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,2])).all()  # 查詢id在清單[1,2]中的使用者
# print(ret1)
#
# ret2 = db_session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,2])).all()  # 查詢使用者id不在清單[1,2]中的。
# print(ret2)
​
# 子查詢
# ret3 = db_session.query(Users).filter(Users.id.in_(db_session.query(Users.id).filter_by(name="ryxiong"))).all()
# print(ret3)
​
# 通配符
# ret4 = db_session.query(Users).filter(Users.name.like("%ong")).all()
# print(ret4)
# ret5 = db_session.query(Users).filter(~Users.name.like("%ong")).all()
# print(ret5)
​
​
# 切片
# ret6 = db_session.query(Users)[1:2]
# print(ret6)
​
​
# 分組 group_by
from sqlalchemy.sql import func
# ret7 = db_session.query(Users).group_by(Users.name).all()
# print(ret7)
​
​
# 聚合函數
ret8 = db_session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id),
).group_by(Users.name).all()
print(ret8)  # [(3, Decimal('3'), 3), (2, Decimal('2'), 2), (1, Decimal('1'), 1)]
​
​
ret9 = db_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()
print(ret9)  # [(3, Decimal('3'), 3)]

轉載于:https://www.cnblogs.com/ryxiong-blog/p/11278235.html

資料庫 Python
上一篇: SQLAlchemy學習筆記1
下一篇: sqlalchemy筆記（二）初識sqlalchemy

繼續閱讀