SQLAlchemy

SQLAlchemy

1.1.SQLAlchemy介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

 安装

pip install sqlalchemy

组成部分

Engine,框架的引擎
Connection Pooling ,数据库连接池
Dialect,选择连接数据库的DB API种类
Schema/Types,架构和类型
SQL Exprression Language,SQL表达式语言

SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,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...]
    
更多:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

 

1.2.SQLAlchemy表结构

 (1)创建单表

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

Base = declarative_base()


class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    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'),    #id和name联合唯一
        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),            #索引
    )


def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()

(2)创建多个表(包含FK,M2M关系)

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
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()


# ##################### 单表示例 #########################
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    age = Column(Integer, default=18)
    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'),
        # Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
    )


class Hosts(Base):
    __tablename__ = 'hosts'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)


# ##################### 一对多示例 #########################
class Hobby(Base):
    '''爱好'''
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='篮球')


class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))    #hobby指的__tablename__ = 'hobby',而不是类名Hobby

    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
    hobby = relationship("Hobby", backref='pers')


# ##################### 多对多示例 #########################

#第三张表要自己生成
class Server2Group(Base):
    __tablename__ = 'server2group'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))


class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    drop_db()
    init_db()
View Code

实例:

models.py

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
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base()


# ##################### 单表示例 #########################
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    age = Column(Integer, default=18)
    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'),
        # Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
    )


class Hosts(Base):
    __tablename__ = 'hosts'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True)
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)


# ##################### 一对多示例 #########################
class Hobby(Base):
    '''爱好'''
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='篮球')


class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))    #hobby指的__tablename__ = 'hobby',而不是类名Hobby

    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
    hobby = relationship("Hobby", backref='pers')


# ##################### 多对多示例 #########################

#第三张表要自己生成
class Server2Group(Base):
    __tablename__ = 'server2group'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))


class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
    servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

if __name__ == '__main__':
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.create_all(engine)   #创建

    # Base.metadata.drop_all(engine)   #删除

 

1.3.SQLAlchemy两种连接方式

第一种

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
import models

#1.创建连接池
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

#2.从连接池中获取数据库连接
session = Session()

#3.执行ORM操作
obj1 = models.Users(name="derek",email='derek@163.com')
session.add(obj1)
# 提交事务
session.commit()

# 4.关闭数据库连接(将连接放回连接池)
session.close()

 

 

第二种、基于scoped_session实现线程安全

首先导入,然后只要修改session = scoped_session(Session)

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
import models

#1.创建连接池
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

#2.从连接池中获取数据库连接
# session = Session()
session = scoped_session(Session)

#3.执行ORM操作
obj1 = models.Users(name="jack",email='jack@163.com')
session.add(obj1)
# 提交事务
session.commit()

# 4.关闭数据库连接
session.close()

 

1.4.增加数据

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
import models

#1.创建连接池
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

#2.从连接池中获取数据库连接
session = Session()
# session = scoped_session(Session)

# #3.执行ORM操作
# obj1 = models.Users(name="jack",email='jack@163.com')
# session.add(obj1)
# # 提交事务
# session.commit()

#批量增加,里面是列表
session.add_all([
    models.Users(name="jack1",email='jack1@163.com'),
    models.Users(name="jack2",email='jack2@163.com'),
])
session.commit()

# 4.关闭数据库连接
session.close()

 

1.5.查看和删除数据

#查看数据
user_list = session.query(models.Users).all()
for row in user_list:
    print(row.id)
    print(row.name)
    print(row.email)
    print(row.ctime)
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
import models

#1.创建连接池
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

#2.从连接池中获取数据库连接
session = Session()
# session = scoped_session(Session)

# #3.执行ORM操作
# obj1 = models.Users(name="jack",email='jack@163.com')
# session.add(obj1)
# # 提交事务
# session.commit()

# #批量增加,里面是列表
# session.add_all([
#     models.Users(name="jack1",email='jack1@163.com'),
#     models.Users(name="jack2",email='jack2@163.com'),
# ])
# session.commit()

#查看数据
user_list = session.query(models.Users).all()
for row in user_list:
    print(row.id)
    print(row.name)
    print(row.email)
    print(row.ctime)

# 4.关闭数据库连接
session.close()
View Code

查看的结果:

添加过滤条件

user_list = session.query(models.Users).filter(models.Users.id > 2)   #id大于2的

 删除数据

#删除数据
session.query(models.Users).filter(models.Users.id > 4).delete()
session.commit()
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
import models

#1.创建连接池
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

#2.从连接池中获取数据库连接
session = Session()
# session = scoped_session(Session)

# #3.执行ORM操作
# obj1 = models.Users(name="jack",email='jack@163.com')
# session.add(obj1)
# # 提交事务
# session.commit()

# #批量增加,里面是列表
# session.add_all([
#     models.Users(name="jack1",email='jack1@163.com'),
#     models.Users(name="jack2",email='jack2@163.com'),
# ])
# session.commit()

#查看数据
# user_list = session.query(models.Users).all()
# user_list = session.query(models.Users).filter(models.Users.id > 2)   #id大于2的
# for row in user_list:
#     print(row.id)
#     print(row.name)
#     print(row.email)
#     print(row.ctime)

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


# 4.关闭数据库连接
session.close()
View Code

 

1.6.修改数据

#修改数据
session.query(models.Users).filter(models.Users.id == 4).update({'name':'Tom'})
session.query(models.Users).filter(models.Users.id == 1).update({'name': models.Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(models.Users).filter(models.Users.id == 3).update({"age": models.Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate") 
session.commit()

结果:

 

### SQLAlchemy 是什么? SQLAlchemy 是一个功能强大的 Python SQL 工具包和对象关系映射(Object-Relational Mapping, ORM)框架,它提供了全功能的数据库抽象层和透明的数据库转换,使得开发者能够以面向对象的方式操作数据库,同时支持多种数据库系统,极大地简化了数据库编程的复杂性[^3]。 ### SQLAlchemy 的核心特性 1. **ORM 支持**:SQLAlchemy 提供了灵活的 ORM 系统,允许开发者将数据库表映射到 Python 类,从而以面向对象的方式操作数据库数据。 2. **SQL 表达式语言**:除了 ORM,SQLAlchmey 还提供了强大的 SQL 表达式语言,支持构建复杂的 SQL 查询。 3. **多数据库支持**:SQLAlchemy 支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle 等在内的多种数据库系统。 4. **事务管理**:SQLAlchemy 提供了完整的事务管理功能,确保数据的一致性和完整性。 5. **连接池**:内置的连接池机制可以提高数据库连接的效率和性能。 ### 安装 SQLAlchemy 要安装 SQLAlchemy,可以使用 pip: ```bash pip install sqlalchemy ``` 如果需要连接特定的数据库(如 MySQL),还需要安装相应的驱动程序,例如 `pymysql`: ```bash pip install pymysql ``` ### 连接数据库 以下是一个使用 SQLAlchemy 连接 MySQL 数据库的示例: ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 数据库连接字符串 DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test' # 创建引擎 engine = create_engine(DATABASE_URI, echo=True) # 创建会话 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 声明基类 Base = declarative_base() ``` ### 定义模型 在 SQLAlchemy 中,可以通过定义类来表示数据库表。以下是一个简单的模型定义示例: ```python from sqlalchemy import Column, Integer, String class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) email = Column(String(50)) # 创建表 Base.metadata.create_all(engine) ``` ### 数据库操作 #### 插入数据 ```python new_user = User(name='Alice', email='alice@example.com') session.add(new_user) session.commit() ``` #### 查询数据 ```python # 查询所有用户 users = session.query(User).all() for user in users: print(user.name, user.email) # 条件查询 user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() print(user.email) ``` #### 更新数据 ```python user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() user.email = 'new_email@example.com' session.commit() ``` #### 删除数据 ```python user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() session.delete(user) session.commit() ``` ### 高级查询 SQLAlchemy 提供了丰富的查询 API,支持复杂的查询操作。例如,可以使用 `filter`、`order_by`、`group_by` 等方法来构建复杂的查询: ```python # 查询并排序 users = session.query(User).order_by(User.name).all() # 聚合查询 from sqlalchemy import func user_count = session.query(func.count(User.id)).scalar() print(f"Total users: {user_count}") ``` ### 在 Flask 中使用 SQLAlchemy 在 Flask 应用中,可以通过 `Flask-SQLAlchemy` 扩展来简化 SQLAlchemy 的使用: ```python from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(50)) email = db.Column(db.String(50)) @app.route('/') def index(): users = User.query.all() return str(users) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ### 嵌入使用 SQL 语句 虽然 SQLAlchemy 提供了强大的 ORM 功能,但在某些情况下,直接使用原始 SQL 语句可能更方便。可以通过 `engine.execute()` 方法执行原始 SQL: ```python result = engine.execute("SELECT * FROM users") for row in result: print(row) ``` ### 总结 SQLAlchemy 是一个功能强大且灵活的 Python ORM 工具,适用于各种规模的应用程序开发。通过其丰富的功能,开发者可以更轻松地与数据库进行交互,同时保持代码的可维护性和可扩展性。 ---
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