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中标准的外键(ForeignKey)之外,还可以创建一个虚拟的关系,比如group = relationship("Group",backref='uuu'),一般此虚拟关系与foreignkey一起使用.

需求:

  1. 用户组,有sa,dba组
  2. 用户,用户只能属于一个用户组

那么从需求可以看出来,是一个一对多的

遍历表中数据

接着,我们先来看下数据库中的表结构:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:7ujm8ik,@192.168.4.193:3306/testsql", max_overflow=5) Base = declarative_base() #一对多
class Group(Base):
__tablename__ = 'group'
nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
caption = Column(String(32)) class User(Base):
__tablename__ = 'user'
nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
name = Column(String(32))
group_id = Column(Integer,ForeignKey('group.nid'))
###虚拟创建关系,relationship 一般是跟foreginkey 在一起使用
group = relationship("Group",backref='uuu') #自定义输出方式
def __repr__(self):
temp = '%s-%s:%s'%(self.nid,self.name,self.group_id)
return temp ##插入数据
# session.add_all([
# Group(caption='DBA'),
# Group(caption='SA')
# ]) # session.add_all([
# User(name='alex',group_id=1),
# User(name='alex2',group_id=1),
# User(name='cc',group_id=2)
# ])
#
# session.commit()

查询user表中的所有数据:

sql=session.query(User).join(Group,isouter=True)
print(sql)
ret =session.query(User).join(Group,isouter=True).all()
print(ret)

结果:

SELECT "user".nid AS user_nid, "user".name AS user_name, "user".group_id AS user_group_id
FROM "user" LEFT OUTER JOIN "group" ON "group".nid = "user".group_id
[3-alex:1, 4-alex2:1, 5-cc:2]

无虚拟关系的原始查询方式

需求:查询user表中姓名并且显示各自的所属组

ret = session.query(User.name,Group.caption).join(Group,isouter=True).all()
print(ret)

结果:

[('alex', 'DBA'), ('alex2', 'DBA'), ('cc', 'SA')]

虚拟关系的查询方式

正向查询

需求:查询user表中所有数据,并且显示对应的用户组表中的数据.

首先肯定要设定一个虚拟关系啦,group = relationship("Group",backref='uuu')

看下代码:

#正向查询
ret = session.query(User).all()
for obj in ret:
# #obj 代指user表的每一行数据
# #obj.group 代指group对象
print(obj.nid,obj.name,obj.group_id,obj.group,obj.group.nid,obj.group.caption)

结果:


3 alex 1 <__main__.Group object at 0x10387eba8> 1 DBA
4 alex2 1 <__main__.Group object at 0x10387eba8> 1 DBA
5 cc 2 <__main__.Group object at 0x10387ed68> 2 SA

注意:多对一正向查询,一条命令即可,直接看对象中的属性即可

反向查询原始方式

需求:查询用户组表中属于DBA组的用户名

ret=session.query(User.name,Group.caption).join(Group,isouter=True).filter(Group.caption=='DBA').all()
print(ret)

结果:

[('alex', 'DBA'), ('alex2', 'DBA')]

虚拟关系反向查询方式

需求:查询用户组中属于DBA组的用户名

#反向查询
#group中得到一个对象
obj=session.query(Group).filter(Group.caption=='DBA').first()
print(obj.nid)
print(obj.caption)
#连接到虚拟关系中backref设定的uuu
print(obj.uuu)

结果:

1
DBA
[3-alex:1, 4-alex2:1]

注意:多对一反向查询,需要遍历对象属性

多对多连表操作

需求以及数据库结构

需求:

三张表:

  1. 主机表:包括nid hostname port ip
  2. 管理员表:包括:nid username
  3. 主机对应管理员表: nid 主机id,管理员id

一个管理员帐号(比如root),可以关联多台服务器,一个服务器也可以有多个管理员帐号

先来看下数据结构吧:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:7ujm8ik,@192.168.4.193:3306/testsql", max_overflow=5) Base = declarative_base() #多对多
class HostToHostUser(Base):
__tablename__ = 'host_to_host_user'
nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.nid'))
host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
#多对多操作
host = relationship('Host',backref='h')
host_user = relationship('HostUser',backref='u') class Host(Base):
__tablename__ = 'host'
nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
hostname = Column(String(32))
port = Column(String(32))
ip = Column(String(32))
####最简单的方式,添加此行就行:
host_user=relationship('HostUser',secondary=HostToHostUser.__table__,backref='h') class HostUser(Base):
__tablename__ = 'host_user'
nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
username = Column(String(32)) def init_db():
Base.metadata.create_all(engine) # init_db()
def drop_db():
Base.metadata.drop_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
#======多对多操作
# session.add_all([
# Host(hostname='c1',port='22',ip='1.1.1.1'),
# Host(hostname='c2',port='22',ip='1.1.1.2'),
# Host(hostname='c3',port='22',ip='1.1.1.3'),
# Host(hostname='c4',port='22',ip='1.1.1.4'),
# Host(hostname='c5',port='22',ip='1.1.1.5'),
# ])
# session.commit() # session.add_all([
# HostUser(username='root'),
# HostUser(username='db'),
# HostUser(username='nb'),
# HostUser(username='sb'),
# ])
# session.commit() # session.add_all([
# HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=1),
# HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=2),
# HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=3),
# HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=2),
# HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=4),
# HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=3),
# ])
# session.commit()

无虚拟关系的原始方式

需求:查询主机C1的管理员帐号

#1.先在host表中查询c1的nid
host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname=='c1').first()
#2.查询hosttohostuer表中的所有host_id等于c1的nid的对应的host_user_id
host_2_host_user = session.query(HostToHostUser.host_user_id).filter(HostToHostUser.host_id==host_obj.nid).all()
# print(host_2_host_user)
r=zip(*host_2_host_user)
# print(list(list(r)[0]))
#通过查到的host_user_id查询hostuser表中的对应的管理员用户名
users = session.query(HostUser.username).filter(HostUser.nid.in_(list(list(r)[0]))).all()
print(users)

结果:

[('root',), ('db',), ('nb',)]

是不是很麻烦?

虚拟关系的查询

需求:同上,查询主机C1的管理员帐号

# 1.反向查找,查询host表中c1的信息,会得到一个对象,对象中存在一个已经设置好的虚拟关系:h
host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'c1').first()
#2.正向查找,遍历对象属性
for item in host_obj.h:
print(item.host_user.username)

结果:

root
db
nb

注意:多对多的话,正反查询都是遍历对象中的属性

同一需求最简单的方式

需求还是同上:查询主机C1的管理员帐号

需要在两张表的一张表中加一条host_user=relationship('HostUser',secondary=HostToHostUser.__table__,backref='h'),我加到了host表中

#最简单的查询方式:

host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'c1').first()
print(host_obj.host_user)
for item in host_obj.host_user:
print(item.username)

结果:

[<__main__.HostUser object at 0x103778710>, <__main__.HostUser object at 0x103778d68>, <__main__.HostUser object at 0x103778e10>]
root
db
nb

Python操作SQLAlchemy之连表操作的更多相关文章

  1. Python/MySQL(二、表操作以及连接)

    Python/MySQL(二.表操作以及连接) mysql表操作: 主键:一个表只能有一个主键.主键可以由多列组成. 外键 :可以进行联合外键,操作. mysql> create table y ...

  2. 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. ...

  3. 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 ...

  4. python——Django(ORM连表操作)

    千呼万唤始出来~~~当当当,终于系统讲了django的ORM操作啦!!!这里记录的是django操作数据库表一对多.多对多的表创建及操作.对于操作,我们只记录连表相关的内容,介绍增加数据和查找数据,因 ...

  5. python全栈开发day62-两表操作增删改查,外键,if else模板语法

    一.今日内容总结: day62 内容回顾: 1. django有关所有命令: pip install django==1.11.14 django-admin startproject 项目名称 cd ...

  6. sqlalchemy 学习-- 多表操作

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

  7. sqlalchemy 学习--单表操作

    以下所有代码片段都使用了统一的引用,该引用如下: from sqlalchemy import create_engine, ForeignKey from sqlalchemy.ext.declar ...

  8. Python:Day55 ORM多表操作

    命令行创建UTF8数据库: CREATE DATABASE 数据库名称 DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 创建多表(外键)

  9. 5月8日 python学习总结 mysql 建表操作

    一 .创建表的完整语法 create table 表名( 字段名1 类型[(宽度) 约束条件],字段名2 类型[(宽度) 约束条件],字段名3 类型[(宽度) 约束条件]); 解释: 类型:使用限制字 ...

随机推荐

  1. IT技术需求建立时需考虑的因素

      2012-11-13 内容存档在evernote,笔记名"IT技术需求建立时需考虑的因素"

  2. Tomcat之如何使用Nginx进行集群部署

    目录结构: contents structure [+] 1,为什么需要集群 2,如何使用Nginx部署tomcat集群 2.1,下载Nginx 2.2,在同一台电脑上部署多个Tomcat服务器 2. ...

  3. Intellij Idea免费激活方法

    填入下面的license server: http://intellij.mandroid.cn/http://idea.imsxm.com/http://idea.iteblog.com/key.p ...

  4. android 点击通知栏返回应用 ,非启动一个新Activity

    再使用如下的 Intent 设置: Intent intent = new Intent(this, MainActivity.class); intent.addFlags(Intent.FLAG_ ...

  5. Spring-Boot服务注册与发现

    关于Eureka服务注册与发现的示例可以参见:http://blog.didispace.com/springcloud1/ 服务注册管理器原理如下图所示: 1.建立eureka服务器 @Enable ...

  6. C++转型操作符

    转:http://www.cnblogs.com/hazir/archive/2012/04/14/2447251.html 旧式的C转型方式,几乎允许你将任何类型转换为任何其它类型,有其自身的缺陷, ...

  7. linux中WDCP的日志彻底删除技巧

    apache或nginx都有开关默认日志,一个是正常访问日志,一个是错误的日志,目录在 /www/wdlinux/nginx-1.0.15/logs /www/wdlinux/httpd-2.2.22 ...

  8. 替代crontab,任务计划统一集中管理系统cronsun简介

    一.背景 crontab 是 Linux 系统里面最简单易用的定时任务管理工具,相信绝大多数开发和运维都用到过.在咱们公司,很多业务系统的定时任务都是通过 crontab 来定义的,时间长了后会发现存 ...

  9. Java 8 – Stream Collectors groupingBy count examples

    Java 8 – Stream Collectors groupingBy count examples 1. Group By, Count and Sort1.1 Group by a List ...

  10. hive splict, explode, lateral view, concat_ws

    hive> create table arrays (x array<string>) > row format delimited fields terminated by ...