SQLAlchemy多表操作

一对多

数据准备

models.py

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index Base = declarative_base() class Hobby(Base):
__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指的是tablename而不是类名,uselist=False
hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 跟数据库无关,不会新增字段,只用于快速链表操作
# 类名,backref用于反向查询
hobby=relationship('Hobby',backref='person')

具体操作

import time
import threading from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
"""
session.add_all([
Hobby(caption='乒乓球'),
Hobby(caption='羽毛球'),
Person(name='张三', hobby_id=3),
Person(name='李四', hobby_id=4),
]) person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))
session.add(person)
#添加二
hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]
session.add(hb) session.commit()
""" # 使用relationship正向查询
"""
v = session.query(Person).first()
print(v.name)
print(v.hobby.caption)
""" # 使用relationship反向查询
"""
v = session.query(Hobby).first()
print(v.caption)
print(v.pers)
"""
#方式一,自己链表
# person_list=session.query(models.Person.name,models.Hobby.caption).join(models.Hobby,isouter=True).all()
person_list=session.query(models.Person,models.Hobby).join(models.Hobby,isouter=True).all()
for row in person_list:
# print(row.name,row.caption)
print(row[0].name,row[1].caption) #方式二:通过relationship person_list=session.query(models.Person).all()
for row in person_list:
print(row.name,row.hobby.caption)
#查询喜欢姑娘的所有人
obj=session.query(models.Hobby).filter(models.Hobby.id==1).first()
persons=obj.pers
print(persons)
session.close()

多对多

数据准备

models.py

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index Base = declarative_base() class Boy2Girl(Base):
__tablename__ = 'boy2girl'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=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(64), unique=True, nullable=False) class Boy(Base):
__tablename__ = 'boy' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 与生成表结构无关,仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以
girl = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')

操作

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sql.models import Girl,Boy,Boy2Girl engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3307/flask-test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
'''
session.add_all([
Girl(name='g_com1'),
Girl(name='g2.com1'),
Boy(name='A组1'),
Boy(name='B组2'),
])
session.commit() s2g = Boy2Girl(girl_id=2, boy_id =2)
session.add(s2g)
session.commit() gp = Boy(name='C组')
gp.girl = [Girl(name='c3.com'),Girl(name='c4.com')]
session.add(gp)
session.commit() ser = Girl(name='c6.com')
ser.boys = [Boy(name='F组pp'),Boy(name='G组ll')]
session.add(ser)
session.commit()
'''
""" # 使用relationship正向查询
"""
'''
v = session.query(Boy).first()
print(v.name)
print(v.girl)
'''
# 使用relationship反向查询 '''
v = session.query(Girl).first()
print(v.name)
print(v.boys)
''' session.close()

其它

import time
import threading from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text, func
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from models import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session() # 关联子查询:correlate(Group)表示跟Group表做关联,as_scalar相当于对该sql加括号,用于放在后面当子查询
subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()
result = session.query(Group.name, subqry)
"""
SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid
FROM server
WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1
FROM `group`
"""
''' select * from tb where id in [select id from xxx]; select id,
name,
#必须保证此次查询只有一个值
(select max(id) from xxx) as mid
from tb 例如,第三个字段只能有一个值
id name mid
1 lqz 1,2 不合理
2 egon 2 '''
'''
成绩表:
id sid cid score
1 1 物理 99
2 1 化学 88
3 2 物理 95 学生表:
id name 每个学生总分数
1 xx 88
2 yy 77 select id,name,
(select avr(score) from 成绩表 where 成绩表.sid=学生表.id) as x
from 学生表
subqry = session.query(func.count(成绩表.scort).label("sc")).filter(学生表.id == 成绩表.sid).correlate(学生表).as_scalar()
result = session.query(学生表.name, subqry) ''' # 原生SQL
"""
# 查询
cursor = session.execute('select * from users')
result = cursor.fetchall() # 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)
""" session.close()

SQLAlchemy多表操作的更多相关文章

  1. Day13 SQLAlchemy连表操作和堡垒机

    一.数据库操作 1.创建表.插入数据和一对多查询 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Author: wanghuafeng from sq ...

  2. sqlalchemy——多表操作

    一对多:一对一 # one -- many class Students(Base): __tablename__ = "students" sid = Column(Intege ...

  3. Python - SQLAlchemy之连表操作

    ORM的两种创建方式 数据库优先:指的是先创建数据库,包括表和字段的建立,然后根据数据库生成ORM的代码,它是先创建数据库,再创建相关程序代码 代码优先:就是先写代码,然后根据代码去生成数据库结构. ...

  4. SQLAlchemy表操作和增删改查

    一.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 ...

  5. Python操作SQLAlchemy之连表操作

    多对一连表操作 首先有两个知识点: 改变数据输出的方式:可以在表的类中定义一个特殊成员:__repr__,return一个自定义的由字符串拼接的数据连接方式. 数据库中表关系之间除了MySQL中标准的 ...

  6. SQLAlchemy(2):多表操作 & 连接方式及原生SQL

    一对多:ForeignKey multitb_models.py import datetime from sqlalchemy import create_engine # 引入 创建引擎 from ...

  7. SQLAlchemy(1):单表操作

    SQLAlchemy 是一个 ORM框架:类对应表,类中的字段对应表中的列,类的对象对应表的一条记录:作用:帮助我们使用类和对象快速实现数据库操作操作数据库的方式: 1. 原生SQL - pymysq ...

  8. sqlalchemy模块介绍、单表操作、一对多表操作、多对多表操作、flask集成.

    今日内容概要 sqlalchemy介绍和快速使用 单表操作增删查改 一对多 多对多 flask集成 内容详细 1.sqlalchemy介绍和快速使用 # SQLAlchemy是一个基于 Python实 ...

  9. Django 数据库查询集合(双下划线连表操作)

    Django是一款优秀的web框架,有着自己的ORM数据库模型.在项目中一直使用django数据库,写一篇文章专门记录一下数据库操作.略写django工程创建过程,详写查询过程.可以和sqlalche ...

随机推荐

  1. 阿里P7工作总结:Spring MVC的工作原理,看完受益匪浅

    这篇文章将深入探讨Spring框架的一部分——Spring Web MVC的强大功能及其内部工作原理. 项目安装 在本文中,我们将使用最新.最好的Spring Framework 5.我们将重点介绍S ...

  2. 分布式服务防雪崩熔断器(Hystrix),实现服务降级

    Hystrix是什么? hystrix对应的中文名字是“豪猪”,豪猪周身长满了刺,能保护自己不受天敌的伤害,代表了一种防御机制,这与hystrix本身的功能不谋而合,因此Netflix团队将该框架命名 ...

  3. SAP MM 有了采购订单历史的PO行项目里的采购附加费不允许再改了?

    SAP MM 有了采购订单历史的PO行项目里的采购附加费不允许再改了? 正确答案是: 不允许,这是SAP标准逻辑. 那么问题来了!今日收到业务人员报说采购订单4300013979,完成了收货和IV, ...

  4. 协议分析中的TCP/IP网络协议

    - 链路层 第一层包含源mac及目的mac,随着传输路径的变化会发生变化,在mac之后,是下层网络协议的类型,图中,下层为IP协议. 在协议解析中,需要关注的是图中type这个字段的内容. - 网络层 ...

  5. basename剔除目录

    给出一个包含有指向一个文件的全路径的字符串,本函数返回基本的文件名.如果文件名是以 suffix 结束的,那这一部分也会被去掉 Examples: basename /usr/bin/sort Out ...

  6. jQuery Migrate 插件用法

    jQuery Migrate是应用迁移辅助插件,是用于高级版本兼容低级版本辅助插件.例如jQuery版本用的是1.x,计划升级到3.x,就可以在页面删除1.x版本,换成3.x版本,如果有脚本错误,就引 ...

  7. vuejs利用props,子组件修改父组件的数据,父组件修改子组件的的数据,数据类型为数组

    博文参考 传送们点一点 父组件: <template> <div> <aa class="abc" v-model="test" ...

  8. mysql 实现全连接

    mysql不支持全连接,但可以通过左外连接+ union+右外连接实现 SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.id UNION SELECT * FR ...

  9. tcp粘包、解决粘包问题

    目录 subproess模块 TCP粘包问题 粘包两种情况 解决粘包问题 struct模块的使用 使用struct模块解决粘包 优化解决粘包问题 上传大文件 服务端 客户端 UDP协议 upd套接字 ...

  10. 8. Go语言—指针类型

    一.指针类型介绍 普通类型,变量存的就是值,也叫值类型. 获取变量的地址,用&,比如:var a int ,获取a的地址:&a 指针类型,变量存的是一个地址,这个地址存的才是值(指针存 ...