python操作之SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python的ORM框架,它在数据库API之上提供对象关系映射功能,将对象转化为SQL执行并获取结果。Dialect负责与数据库API交互,Engine通过ConnectionPooling管理数据库连接,配合Dialect执行SQL。此外,SQLAlchemy还支持使用Schema Type、SQL Expression Language及ORM方式操作数据表。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        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。


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:

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...]
第一种:

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。

数据表如下图:


# -*- coding: utf-8 -*-

from sqlalchemy import  create_engine

#我这里数据库没用密码 所以直接不写密码
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5)

#添加数据
# engine.execute(
#     "INSERT INTO info(name,age) VALUES ('casear',23)"
# )

# engine.execute(
#     "INSERT INTO info(name,age) VALUES (%s,%s)",
#     (('jones',25),)
# )


# engine.execute(
#     "INSERT INTO info(name,age) VALUES (%(name)s,%(age)s)",
#     name='machael',age=23
# )

result = engine.execute('select * from info')
result = result.fetchall()
print(result)

第二种:

使用 Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象,之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句,然后通过 ConnectionPooling 连接数据库,再然后通过 Dialect 执行SQL,并获取结果。

# -*- coding: utf-8 -*-

from sqlalchemy import  create_engine,Table,Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey,select

#创建对象
metadata = MetaData()

#创建user数据表
user = Table('user',metadata,
             Column('id',Integer,primary_key=True),
             Column('name',String(20)),
             )

#创建color数据表  不会重复创建(如果已存在则不会创建)
color = Table('color',metadata,
            Column('id',Integer,primary_key=True),
            Column('name', String(20)),
)

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5)
#创建数据表
metadata.create_all(engine)


#创建连接
conn = engine.connect()
# conn.execute(user.insert(),{'id':1,'name':'seven'})
# conn.close()

#插入数据
# sql = user.insert().values(id=3,name='jack')
# conn.execute(sql)
# conn.close()


#删除数据
# sql = user.delete().where(user.c.id > 2)
# conn.execute(sql)
# conn.close()

#更新数据
# sql = user.update().where(user.c.name=='jack').values(name='ads')
# conn.execute(sql)
# conn.close()


#查询数据
#sql = select([user, ])
#sql = select([user.c.id])  #只查询id
#sql = select([user.c.name,color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id)  #查询2个表里id相同的(只读取名字)
#sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name) #排序查询
sql = select([user]).group_by(user.c.name)  #分组查询

result = conn.execute(sql)
result = result.fetchall()
print(result)
conn.close()

第三种:

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL

# -*- coding:utf-8 -*-
 
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine


engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5)

Base = declarative_base()

class Student(Base):
    __tablename__ = 'student'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(30))

#寻找Base的所有子类,按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息
Base.metadata.create_all(engine)

#绑定会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()  #创建对象

#增加数据
# u = Student(id=1,name='jack')
# session.add(u)

# session.add_all([                    #插入多条数据
#     Student(id=2,name='jobs'),
#     Student(id=3,name='steve')
# ])
# session.commit()


#删除数据
# session.query(Student).filter(Student.id > 4).delete()
# session.commit()


#修改数据
# session.query(Student).filter(Student.id>3).update({'name':'ios'})
# session.commit()


#查询数据
# result = session.query(Student).filter_by(name='jack').first()  #打印出来是个对象
# print(result,result.name)

# result = session.query(Student).filter_by(name='jack').all()  #打印出一个列表 里面存的对象
# print(result)

# result = session.query(Student).filter(Student.name.in_(['jack','jobs'])).all()  #name在这个列表里面
# for s in result:
#     print(s,s.name)


# result = session.query(Student.name).all()  #查询所有的名字
# print (result,type(result))


# result = session.query(Student).order_by(Student.id).all()
# for s in result:
#     print(s,s.name,s.id)


result = session.query(Student).order_by(Student.id)[1:3]  #id在1-3之间(包括3 但大于1)
for s in result:
    print(s,s.name,s.id)

session.commit()



评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值