SQLAlchemy 增删改查 一对多 多对多

本文深入讲解了Python的SQLAlchemy ORM框架,包括数据表创建、增删改查操作、一对多和多对多关系的实现与操作,以及高级查询和更新技巧。
SQLAlchemy是 Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及 对象关系映射(ORM)工具,使用 MIT许可证发行。
SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型”。
SQLAlchemy的理念是, SQL数据库的量级和性能重要于对象集合;而对象集合的抽象又重要于表和行。
因此,SQLAlchemy采用了类似于 JavaHibernate的数据映射模型,而不是其他ORM框架采用的Active Record模型
 
接下来就看看怎么使用吧

1.创建数据表

# ORM中的数据表是什么呢?
# Object Relation Mapping
# Object - Table 通过 Object 去操纵数据表
# 从而引出了我们的第一步创建数据表 - 创建Object
# 1. 创建Object
# class User(object):
#     pass

# 2. 让Object与数据表产生某种关系 也就是让Object与数据表格式极度相似
# 导入官宣基础模型
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 实例化官宣模型 - Base 就是 ORM 模型
Base = declarative_base()
# 当前的这个Object继承了Base也就是代表了Object继承了ORM的模型
class User(Base):  # 相当于 Django Models中的 Model
    # 为Table创建名称
    __tablename__ = "user"
    # 创建ID数据字段 , 那么ID是不是一个数据列呢? 也就是说创建ID字段 == 创建ID数据列
    from sqlalchemy import Column,Integer,String
    # id = Column(数据类型,索引,主键,外键,等等)
    # int == Integer
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    # str == char(长度) == String(长度)
    name = Column(String(32),index=True)

# 3.去数据库中创建数据表? or 先连接数据库?
# 3.去连接数据库 创建数据引擎
from sqlalchemy import create_engine
# 创建的数据库引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8")

# Base 自动检索所有继承Base的ORM 对象 并且创建所有的数据表
Base.metadata.create_all(engine)

my_create_table
my_create_table

2.增删改查操作

2.1 增加数据

#insert 为数据表增加数据
# insert One 增加一行数据
# insert into user(name) values ("DragonFire")
# 在ORM中的操作:
# 1.首先导入之间做好的ORM 对象 User
from my_create_table import User
# 2.使用Users ORM模型创建一条数据
user1 = User(name="DragonFire")
# 数据已经创建完了,但是需要写入到数据库中啊,怎么写入呢?
# 3.写入数据库:
# 首先打开数据库会话 , 说白了就是创建了一个操纵数据库的窗口
# 导入 sqlalchemy.orm 中的 sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 导入之前创建好的 create_engine
from my_create_table import engine
# 创建 sessionmaker 会话对象,将数据库引擎 engine 交给 sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
# 打开会话对象 Session
db_session = Session()
# 在db_session会话中添加一条 UserORM模型创建的数据
db_session.add(user1)
# 使用 db_session 会话提交 , 这里的提交是指将db_session中的所有指令一次性提交
db_session.commit()

# 当然也你也可很任性的提交多条数据
# 方法一:
user2 = User(name="Dragon")
user3 = User(name="Fire")
db_session.add(user2)
db_session.add(user3)
db_session.commit()
# 之前说过commit是将db_session中的所有指令一次性提交,现在的db_session中至少有两条指令user2和user3
db_session.close()
#关闭会话

# 如果说你觉得方法一很麻烦,那么方法二一定非常非常适合你
# 方法二:
user_list = [
    User(name="Dragon1"),
    User(name="Dragon2"),
    User(name="Dragon3")
]
db_session.add_all(user_list)
db_session.commit()

db_session.close()

orm_insert
orm_insert

2.2 查询数据

# ORM操作查询数据
# 有了刚才Insert增加数据的经验,那么查询之前的准备工作,就不用再重复了吧
# 回想一下刚才Insert时我们的操作
from my_create_table import User, engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# 1. select * from user 查询user表中的所有数据
# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 取出全部数据 all()
user_all_list = db_session.query(User).all()
print(user_all_list)  # [<my_create_table.User object at 0x0000016D7C4BCDD8>]
# 如何查看user_all_list其中的数据呢? 循环呗
for i in user_all_list:
    print(i.id, i.name)  # ORM对象 直接使用调用属性的方法 拿出对应字段的值

db_session.close()
#关闭会话

# 2. select * from user where id >= 20
# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 筛选内容User.id >=20 的数据全部取出 all()
user_all_list = db_session.query(User).filter(User.id >= 20).all()
print(user_all_list)
for i in user_all_list:
    print(i.id, i.name)

db_session.close()
#关闭会话

# 3. 除了取出全部还可以只取出一条
user = db_session.query(User).filter(User.id >= 20).first()
print(user.id, user.name)
db_session.close()
#关闭会话

# 4. 乌龙 之 忘了取出数据.......
wulong1 = db_session.query(User).filter(User.id >= 20)
print(wulong1)
#SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
#FROM user
#WHERE user.id >= %(id_1)s
# Fuck我忘了取出数据了!!!!!!! 哎? wulong1给我显示了原生SQL语句,因祸得福了
wulong2 = db_session.query(User)
print(wulong2)
#SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
#FROM user
# Fuck我又忘了取出数据了!!!!!!! 哎? wulong2给我显示了原生SQL语句,因祸得福了
db_session.close()
#关闭会话

orm_select
orm_select

2.3 修改数据

# ORM更新数据
# 无论是更新还是删除,首先要做的事情,就应该是查询吧
# 根据之前原有的经验,接下来是不是要导入ORM对象了,是不是要创建db_session会话了
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# UPDATE user SET name="NBDragon" WHERE id=20 更新一条数据
# 语法是这样的 :
# 使用 db_session 执行User表 query(User) 筛选 User.id = 20 的数据 filter(User.id == 20)
# 将name字段的值改为NBDragon update({"name":"NBDragon"})
res = db_session.query(User).filter(User.id == 20).update({"name":"NBDragon"})
print(res) # 1 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数
# 注意注意注意
# 这里一定要将db_session中的执行语句进行提交,因为你这是要对数据中的数据进行操作
# 数据库中 增 改 删 都是操作,也就是说执行以上三种操作的时候一定要commit
db_session.commit()
db_session.close()
#关闭会话

# 更新多条
res = db_session.query(User).filter(User.id <= 20).update({"name":"NBDragon"})
print(res) # 6 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数
db_session.commit()
db_session.close()
#关闭会话

orm_update
orm_update

2.4 删除数据

# ORM 删除一条多条数据
# 老规矩
# 导入 ORM 创建会话
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# DELETE FROM `user` WHERE id=20
res = db_session.query(User).filter(User.id==20).delete()
print(res)
# 是删除操作吧,没错吧,那你想什么呢?commit吧
db_session.commit()

db_session.close()
#关闭会话

orm_delete
orm_delete

2.5 高级版查询

# 高级版查询操作,厉害了哦
#老规矩
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# 查询数据表操作
# and or
from sqlalchemy.sql import and_ , or_
ret = db_session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'DragonFire')).all()
ret = db_session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'DragonFire')).all()

# 查询所有数据
r1 = db_session.query(User).all()

# 查询数据 指定查询数据列 加入别名
r2 = db_session.query(User.name.label('username'), User.id).first()
print(r2.id,r2.username) # 15 NBDragon

# 表达式筛选条件
r3 = db_session.query(User).filter(User.name == "DragonFire").all()

# 原生SQL筛选条件
r4 = db_session.query(User).filter_by(name='DragonFire').all()
r5 = db_session.query(User).filter_by(name='DragonFire').first()

# 字符串匹配方式筛选条件 并使用 order_by进行排序
r6 = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='DragonFire').order_by(User.id).all()

#原生SQL查询
r7 = db_session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM User where name=:name")).params(name='DragonFire').all()

# 筛选查询列
# query的时候我们不在使用User ORM对象,而是使用User.name来对内容进行选取
user_list = db_session.query(User.name).all()
print(user_list)
for row in user_list:
    print(row.name)

# 别名映射  name as nick
user_list = db_session.query(User.name.label("nick")).all()
print(user_list)
for row in user_list:
    print(row.nick) # 这里要写别名了

# 筛选条件格式
user_list = db_session.query(User).filter(User.name == "DragonFire").all()
user_list = db_session.query(User).filter(User.name == "DragonFire").first()
user_list = db_session.query(User).filter_by(name="DragonFire").first()
for row in user_list:
    print(row.nick)

# 复杂查询
from sqlalchemy.sql import text
user_list = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=3,name="DragonFire")

# 查询语句
from sqlalchemy.sql import text
user_list = db_session.query(User).filter(text("select * from User id<:value and name=:name")).params(value=3,name="DragonFire")

# 排序 :
user_list = db_session.query(User).order_by(User.id).all()
user_list = db_session.query(User).order_by(User.id.desc()).all()
for row in user_list:
    print(row.name,row.id)

#其他查询条件
"""
ret = session.query(User).filter_by(name='DragonFire').all()
ret = session.query(User).filter(User.id > 1, User.name == 'DragonFire').all()
ret = session.query(User).filter(User.id.between(1, 3), User.name == 'DragonFire').all() # between 大于1小于3的
ret = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all() # in_([1,3,4]) 只查询id等于1,3,4的
ret = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all() # ~xxxx.in_([1,3,4]) 查询不等于1,3,4的
ret = session.query(User).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='DragonFire'))).all() 子查询
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'DragonFire')).all()
ret = session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'DragonFire')).all()
ret = session.query(User).filter(
    or_(
        User.id < 2,
        and_(User.name == 'eric', User.id > 3),
        User.extra != ""
    )).all()
# select * from User where id<2 or (name="eric" and id>3) or extra != "" 

# 通配符
ret = db_session.query(User).filter(User.name.like('e%')).all()
ret = db_session.query(User).filter(~User.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = db_session.query(User)[1:2]

# 排序
ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()
ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc(), User.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = db_session.query(User).group_by(User.extra).all()
ret = db_session.query(
    func.max(User.id),
    func.sum(User.id),
    func.min(User.id)).group_by(User.name).all()

ret = db_session.query(
    func.max(User.id),
    func.sum(User.id),
    func.min(User.id)).group_by(User.name).having(func.min(User.id) >2).all()
"""

# 关闭连接
db_session.close()

orm_select_more
orm_select_more

2.6 高级版修改

#高级版更新操作
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

#直接修改
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name" : "099"})

#在原有值基础上添加 - 1
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + "099"}, synchronize_session=False)

#在原有值基础上添加 - 2
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
db_session.commit()

orm_update_more
orm_update_more

3.一对多的操作:Foreignkey

3.1 创建数据表及关系relationship:

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

# 这次我们要多导入一个 ForeignKey 字段了,外键关联对了
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
# 还要从orm 中导入一个 relationship 关系映射
from sqlalchemy.orm import relationship

class ClassTable(Base):
    __tablename__="classtable"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)

class Student(Base):
    __tablename__="student"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)

    # 关联字段,让class_id 与 class 的 id 进行关联,主外键关系(这里的ForeignKey一定要是表名.id不是对象名)
    class_id = Column(Integer,ForeignKey("classtable.id"))

    # 将student 与 classtable 创建关系 这个不是字段,只是关系,backref是反向关联的关键字
    to_class = relationship("ClassTable",backref = "stu2class")

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8")

Base.metadata.create_all(engine)

my_ForeignKey.py
my_ForeignKey.py

3.2 基于relationship增加数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine
# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 增加数据
# 1.简单增加数据
# 添加两个班级:
# db_session.add_all([
#     ClassTable(name="OldBoyS1"),
#     ClassTable(name="OldBoyS2")
# ])
# db_session.commit()
# 添加一个学生 DragonFire 班级是 OldBoyS1
# 查询要添加到的班级
# class_obj = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name == "OldBoyS1").first()
# 创建学生
# stu = Student(name="DragonFire",class_id = class_obj.id)
# db_session.add(stu)
# db_session.commit()

# 2. relationship版 添加数据
# 通过关系列 to_class 可以做到两件事
# 第一件事 在ClassTable表中添加一条数据
# 第二件事 在Student表中添加一条数据并将刚刚添加的ClassTable的数据id填写在Student的class_id中
# stu_cla = Student(name="DragonFire",to_class=ClassTable(name="OldBoyS1"))
# print(stu_cla.name,stu_cla.class_id)
# db_session.add(stu_cla)
# db_session.commit()

# 3.relationship版 反向添加数据
# 首先建立ClassTable数据
class_obj = ClassTable(name="OldBoyS2")
# 通过class_obj中的反向关联字段backref - stu2class
# 向 Student 数据表中添加 2条数据 并将 2条数据的class_id 写成 class_obj的id
# class_obj.stu2class = [Student(name="BMW"),Student(name="Audi")]
# db_session.add(class_obj)
# db_session.commit()

# 关闭连接
db_session.close()

orm_ForeignKey_insert.py
orm_ForeignKey_insert.py

3.3 基于relationship查询数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 1.查询所有数据,并显示班级名称,连表查询
student_list = db_session.query(Student).all()
for row in student_list:
    # row.to_class.name 通过Student对象中的关系字段relationship to_class 获取关联 ClassTable中的name
    print(row.name,row.to_class.name,row.class_id)

# 2.反向查询
class_list = db_session.query(ClassTable).all()
for row in class_list:
    for row2 in row.stu2class:
        print(row.name,row2.name)
# row.stu2class 通过 backref 中的 stu2class 反向关联到 Student 表中根据ID获取name


db_session.close()

orm_ForeignKey_select.py
orm_ForeignKey_select.py

3.4 更新数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 更新
class_info = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()
db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_info.id).update({"name":"NBDragon"})
db_session.commit()

db_session.close()

orm_ForeignKey_update
orm_ForeignKey_update

3.5 删除数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 删除
class_info = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()
db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_info.id).delete()
db_session.commit()

db_session.close()

orm_ForeignKey_delete.py
orm_ForeignKey_delete.py

 

4.多对多:ManyToMany

4.1 创建表及关系

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

class Hotel(Base):
    __tablename__="hotel"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    girl_id = Column(Integer,ForeignKey("girl.id"))
    boy_id = Column(Integer,ForeignKey("boy.id"))

class Girl(Base):
    __tablename__="girl"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)

    #创建关系
    boys = relationship("Boy",secondary="hotel",backref="girl2boy")


class Boy(Base):
    __tablename__="boy"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)


from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8")

Base.metadata.create_all(engine)

my_M2M.py
my_M2M.py

4.2 基于relationship增加数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine

# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 1.通过Boy添加Girl和Hotel数据
boy = Boy(name="DragonFire")
boy.girl2boy = [Girl(name="赵丽颖"),Girl(name="Angelababy")]
db_session.add(boy)
db_session.commit()

# 2.通过Girl添加Boy和Hotel数据
girl = Girl(name="珊珊")
girl.boys = [Boy(name="Dragon")]
db_session.add(girl)
db_session.commit()

orm_M2M_insert.py
orm_M2M_insert.py

4.3 基于relationship查询数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine

# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 1.通过Boy查询约会过的所有Girl
hotel = db_session.query(Boy).all()
for row in hotel:
    for row2 in row.girl2boy:
        print(row.name,row2.name)

# 2.通过Girl查询约会过的所有Boy
hotel = db_session.query(Girl).all()
for row in hotel:
    for row2 in row.boys:
        print(row.name,row2.name)

orm_M2M_select.py
orm_M2M_select.py

 

转载于:https://www.cnblogs.com/awfj/p/11004185.html

<think>我们正在开发一个支持对象关系映射(ORM)的增删改查(CRUD)系统。根据用户需求,我们需要使用ORM来实现CRUD功能。以下将分步骤说明如何实现。 ### 1. ORM框架选择 常见的Python ORM框架有SQLAlchemy、Django ORM、Peewee等。这里以SQLAlchemy为例,因为它功能强大且灵活。 ### 2. 安装SQLAlchemy 首先,需要安装SQLAlchemy: ```bash pip install sqlalchemy ``` ### 3. 连接数据库 使用SQLAlchemy连接数据库(以SQLite为例): ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎,连接SQLite内存数据库 engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) ``` `echo=True`表示输出SQL语句,便于调试。 ### 4. 定义模型(映射类) 使用声明式基类定义模型,每个类对应数据库中的一张表。例如,定义一个`User`模型: ```python from sqlalchemy.orm import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) age = Column(Integer) def __repr__(self): return f"<User(name='{self.name}', age={self.age})>" ``` ### 5. 创建表 调用`Base.metadata.create_all()`创建表: ```python Base.metadata.create_all(engine) ``` ### 6. 创建会话 会话(Session)是ORM与数据库交互的接口。创建会话类并绑定引擎: ```python from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() ``` ### 7. 实现CRUD操作 #### 创建(Create) ```python # 创建新用户对象 new_user = User(name='Alice', age=30) session.add(new_user) session.commit() # 提交事务 ``` #### 批量创建 ```python session.add_all([ User(name='Bob', age=25), User(name='Charlie', age=35) ]) session.commit() ``` #### 读取(Read) ##### 查询所有 ```python users = session.query(User).all() ``` ##### 条件查询 ```python # 查询年龄大于30的用户 users = session.query(User).filter(User.age > 30).all() # 查询名为Alice的用户 user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() ``` #### 更新(Update) ```python # 先查询到要更新的对象 user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() if user: user.age = 31 session.commit() ``` #### 删除(Delete) ```python # 删除名为Charlie的用户 user = session.query(User).filter_by(name='Charlie').first() if user: session.delete(user) session.commit() ``` ### 8. 关闭会话 操作完成后关闭会话: ```python session.close() ``` ### 9. 关系映射(一对示例) 例如,一个用户有篇文章: ```python from sqlalchemy import ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship class Article(Base): __tablename__ = 'articles' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String) content = Column(String) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) # 定义关系 author = relationship("User", back_populates="articles") # 在User类中添加反向引用 User.articles = relationship("Article", order_by=Article.id, back_populates="author") ``` 然后重新创建表(如果表已存在,可能需要先删除): ```python Base.metadata.create_all(engine) ``` 现在,可以方便地通过关系进行查询: ```python # 查询用户及其文章 user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() for article in user.articles: print(article.title) ``` ### 10. 封装CRUD工具 为了提高代码复用性,可以封装通用的CRUD操作类。例如: ```python class CRUD: def __init__(self, session): self.session = session def add(self, obj): self.session.add(obj) self.session.commit() def get(self, model, **filters): return self.session.query(model).filter_by(**filters).first() def get_all(self, model): return self.session.query(model).all() def update(self, model, filters, update_data): obj = self.get(model, **filters) if obj: for key, value in update_data.items(): setattr(obj, key, value) self.session.commit() return True return False def delete(self, model, **filters): obj = self.get(model, **filters) if obj: self.session.delete(obj) self.session.commit() return True return False # 使用示例 crud = CRUD(session) new_user = User(name='David', age=40) crud.add(new_user) ``` ### 11. 测试 使用pytest等工具进行测试,确保CRUD操作正确。 ### 总结 通过以上步骤,我们使用SQLAlchemy实现了基于ORM的CRUD系统。关键点包括:定义模型、创建会话、执行CRUD操作、处理关系以及封装工具类。 §§相关问题§§ 1. ORM框架中如何处理多对多关系? 2. 如何优化ORM的查询性能? 3. 在大型项目中如何组织ORM模型? 4. 如何实现数据库迁移(如使用Alembic)? 5. 如何处理ORM中的事务和并发控制?</think>### 如何使用对象关系映射(ORM)实现增删改查(CRUD)功能 对象关系映射(ORM)通过将数据库表映射为编程语言中的对象,简化了数据库操作。以下是实现CRUD功能的完整步骤(以PythonSQLAlchemy为例): #### 1. **环境准备** 安装SQLAlchemy: ```bash pip install sqlalchemy ``` #### 2. **定义数据模型** ```python from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) email = Column(String(100)) ``` #### 3. **初始化数据库连接** ```python # 连接SQLite数据库(可替换为MySQL/PostgreSQL等) engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db') Base.metadata.create_all(engine) # 创建表 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() ``` #### 4. **CRUD操作实现** ##### (1) 创建(Create) ```python new_user = User(name="张三", email="zhangsan@example.com") session.add(new_user) session.commit() # 提交事务 ``` ##### (2) 读取(Read) ```python # 查询所有用户 users = session.query(User).all() # 条件查询 user = session.query(User).filter_by(name="张三").first() ``` ##### (3) 更新(Update) ```python user = session.query(User).filter_by(name="张三").first() if user: user.email = "new_email@example.com" session.commit() ``` ##### (4) 删除(Delete) ```python user = session.query(User).filter_by(name="张三").first() if user: session.delete(user) session.commit() ``` #### 5. **关系映射示例(一对)** ```python class Order(Base): __tablename__ = 'orders' id = Column(Integer, primary_key=True) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) product = Column(String(100)) # 定义关系 user = relationship("User", back_populates="orders") # 在User类中添加反向引用 User.orders = relationship("Order", back_populates="user") # 查询用户及其订单 user = session.query(User).get(1) for order in user.orders: print(order.product) ``` #### 6. **事务管理** ```python try: # 批量操作 session.add_all([ User(name="李四", email="lisi@test.com"), User(name="王五", email="wangwu@test.com") ]) session.commit() except: session.rollback() # 回滚事务 finally: session.close() ``` #### 7. **性能优化建议** - **惰性加载**:默认仅当访问关系属性时才查询关联数据 - **预加载**:使用`joinedload()`减少查询次数: ```python from sqlalchemy.orm import joinedload users = session.query(User).options(joinedload(User.orders)).all() ``` - **批量操作**:使用`bulk_save_objects()`提升大批量插入效率 ### 关键概念说明 1. **Session对象**:数据库操作的执行上下文,所有CRUD操作需通过Session提交[^1] 2. **声明式映射**:通过类定义自动生成表结构(需继承`declarative_base`) 3. **关系类型**: - 一对一:`uselist=False` - 一对:默认关系类型 - 多对多:需通过关联表实现 > **最佳实践**:封装CRUD操作类,统一管理数据库交互逻辑[^2]。例如: > ```python > class UserRepository: > def get_by_id(self, id): > return session.query(User).get(id) > > def create(self, **kwargs): > user = User(**kwargs) > session.add(user) > session.commit() > return user > ```
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