使用SQLAlchemy(转载)

本文介绍如何使用Python的ORM技术简化数据库操作,通过SQLAlchemy框架实现数据库表与Python对象之间的映射,包括基本的增删改查操作。

数据库表是一个二维表,包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行,list的每一个元素是tuple,表示一行记录,比如,包含idnameuser表:

[
    ('1', 'Michael'),
    ('2', 'Bob'),
    ('3', 'Adam')
]

 Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。

但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:

class User(object):
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name

[
    User('1', 'Michael'),
    User('2', 'Bob'),
    User('3', 'Adam')
]

 这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单?

但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。

在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。

首先通过pip安装SQLAlchemy:

 pip install sqlalchemy

 然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的user表,用SQLAlchemy来试试:

第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:

# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()

# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'

    # 表的结构:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

 以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表,就继续定义其他class,例如School:

class School(Base):
    __tablename__ = 'school'
    id = ...
    name = ...

 create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息:

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

 你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。

下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。

由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个User对象:

# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

 可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。DBSession对象可视为当前数据库连接。

如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下:

# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()

 运行结果如下:

type: <class '__main__.User'>
name: Bob

 可见,ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换。

由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。

例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一对多:
    books = relationship('Book')

class Book(Base):
    __tablename__ = 'book'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

 当我们查询一个User对象时,该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。

小结

ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。

正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。

使用 SQLAlchemy 操作数据库时,可以结合 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 语句实现根据条件查询、更新或插入记录的功能。假设 `workhour` 表中设置了 `工号` 和 `日期` 的联合唯一约束,可以通过以下方式实现需求。 ### 使用 SQLAlchemy 实现插入或更新操作 SQLAlchemy 提供了 `insert` 和 `on_duplicate_key_update` 方法来实现插入或更新逻辑。具体实现如下: ```python from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, String, Date, MetaData from sqlalchemy.dialects.mysql import insert # 创建数据库连接 engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://数据库用户名:数据库密码@MySQL数据库服务器地址:3306/数据库名称", echo=True) metadata = MetaData() # 定义表结构 workhour = Table( 'workhour', metadata, Column('工号', String(50), primary_key=True), Column('日期', Date, primary_key=True), Column('其他字段', String(255)) ) # 插入或更新数据 stmt = insert(workhour).values( 工号='111', 日期='2025-01-01', 其他字段='新的值' ) # 如果记录已存在,则更新其他字段 stmt = stmt.on_duplicate_key_update( 其他字段='新的值' ) # 执行语句 with engine.connect() as conn: conn.execute(stmt) conn.commit() ``` 通过上述代码,可以实现以下逻辑:当 `工号` 为 `111` 且 `日期` 为 `2025-01-01` 的记录存在时,执行更新操作;如果不存在,则插入新记录。此方法依赖于数据库的唯一约束,确保 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 能够正确触发[^2]。 ### 注意事项 - **唯一约束**:必须确保 `工号` 和 `日期` 字段设置联合唯一索引,否则 `ON DUPLICATE KEY UPDATE` 无法正常工作。 - **性能优化**:在高并发环境下,建议使用事务控制以保证操作的原子性。 - **SQLAlchemy 依赖**:上述代码依赖于 `sqlalchemy.dialects.mysql.insert`,仅适用于 MySQL 数据库。 ###
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