SQLAlchemy学习-1.环境准备与基础使用

前言

SQLAlchemy采用简单的Python语言，提供高效和高性能的数据库访问，实现了完整的企业级持久模型。

它提供了SQL工具包和ORM（对象关系映射）工具，类似于Django 自带的 ORM 框架操作数据库。

环境准备

基于python3.8环境，安装 sqlalchemy 和 pymysql

pip3 install sqlalchemy==1.4.39
pip3 install pymysql==1.0.2      

配置连接

连接数据库，需要使用到一些配置信息，组合成满足以下条件的字符串：

dialect+driver://username:password@host:port/database      

相关配置参数说明

配置参数	说明
dialect	数据库，如：sqlite、mysql、oracle等
driver	数据库驱动，如前面安装的：pymysql
username	登录数据库用户名
password	登录数据库密码
host	数据库部署 IP 地址
port	端口
database	数据库库名

拼接地址示例

# 拼接配置dialect + driver://username:passwor@host:port/database
DB_URI = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/web'      

连接数据库示例

查询 SQL 示例

select * from yoyo_projectinfo WHERE project_name = 'yoyo';      

执行结果

先测试下配置的参数是否能连上数据库，写个简单的sql查询

from sqlalchemy import create_engine


# 拼接配置dialect + driver://username:passwor@host:port/database
DB_URI = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/web'

engine = create_engine(DB_URI)  # 创建引擎
conn = engine.connect()  # 创建连接
result = conn.execute('select * from yoyo_projectinfo WHERE project_name = "yoyo";')  # 执行SQL
print(result.fetchone())
conn.close()    # 关闭连接      

能看到执行结果，说明数据库连接成功。这是执行的硬核SQL语句，接下来就是讲通过ORM 操作数据库。

创建 ORM 模型

SQLAlchemy 是 Python 著名的 ORM 工具包。通过 ORM，开发者可以用面向对象的方式来操作数据库，不再需要编写 SQL 语句。

在python代码中创建一个类，每个类对应了一个数据库中的一张表，类的数据属性对应了表中的字段名，这个类称为映射类。

创建模型示例

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String

# 拼接配置dialect + driver://username:passwor@host:port/database
DB_URI = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/web'
Base = declarative_base()


class Students(Base):
    __tablename__ = 'students'  # 数据库表名

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    fullname = Column(String(30))
    nickname = Column(String(30))

    def __repr__(self):
        return "<Students(name='%s', fullname='%s', nickname='%s')>" % (
                 self.name, self.fullname, self.nickname)      

相关参数说明：

​​

​__tablename__​

​​:数据库表名

Column: 数据表中的一列，内部定义了数据类型

primary_key：主键

String：定义字段是字符串类型，字符串类型需定义字符长度

执行下面这2句，将模型映射到数据库中

if __name__ == '__main__':
    engine = create_engine(DB_URI)
    Base.metadata.create_all(engine)  # 将模型映射到数据库中      

执行完成后，在数据库中就可以看到students 表了

新增数据

模型创建完成后，接下来需要往数据库表里面添加数据，需要使用一个引擎的实例来创建一个 Session类的实例。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from xx.xx import Students

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/web')
# 把当前的引擎绑定给这个会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 实例化
session = Session()

# 创建一个student对象
student_obj = Students(name='yoyo', fullname='yoyoketang', nickname='yy')
session.add(student_obj)  # 添加到session
session.commit()  # 提交到数据库      

执行完成后，会看到数据库里面有新增的数据了

批量创建数据使用add_all

session.add_all([
    Students(name='yoyo1', fullname='yoyoketang1', nickname='yy1'),
    Students(name='yoyo2', fullname='yoyoketang2', nickname='yy2')
])
session.commit()