SQLAlchemy

python链接

pymysql
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

步骤一:

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。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) engine.execute(
"INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES ('2', 'v1')"
) engine.execute(
"INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES (%s, %s)",
((555, "v1"),(666, "v1"),)
)
engine.execute(
"INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES (%(id)s, %(name)s)",
id=999, name="v1"
) result = engine.execute('select * from ts_test')
result.fetchall()

事务操作

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) # 事务操作
with engine.begin() as conn:
conn.execute("insert into table (x, y, z) values (1, 2, 3)")
conn.execute("my_special_procedure(5)") conn = engine.connect()
# 事务操作
with conn.begin():
conn.execute("some statement", {'x':5, 'y':10}) 事务操作

步骤二:

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。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey metadata = MetaData() user = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
) color = Table('color', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) metadata.create_all(engine)
# metadata.clear()
# metadata.remove()

增删改查

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey metadata = MetaData() user = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
) color = Table('color', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) conn = engine.connect() # 创建SQL语句,INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name)
conn.execute(user.insert(),{'id':7,'name':'seven'})
conn.close() # sql = user.insert().values(id=123, name='wu')
# conn.execute(sql)
# conn.close() # sql = user.delete().where(user.c.id > 1) # sql = user.update().values(fullname=user.c.name)
# sql = user.update().where(user.c.name == 'jack').values(name='ed') # sql = select([user, ])
# sql = select([user.c.id, ])
# sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id)
# sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)
# sql = select([user]).group_by(user.c.name) # result = conn.execute(sql)
# print result.fetchall()
# conn.close() 增删改查

注:SQLAlchemy无法修改表结构,如果需要可以使用SQLAlchemy开发者开源的另外一个软件Alembic来完成。

步骤三:

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。

#!/usr/bin/env python
# -*- 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+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) Base = declarative_base() class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50)) # 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) Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session() # ########## 增 ##########
# u = User(id=2, name='sb')
# session.add(u)
# session.add_all([
# User(id=3, name='sb'),
# User(id=4, name='sb')
# ])
# session.commit() # ########## 删除 ##########
# session.query(User).filter(User.id > 2).delete()
# session.commit() # ########## 修改 ##########
# session.query(User).filter(User.id > 2).update({'cluster_id' : 0})
# session.commit()
# ########## 查 ##########
# ret = session.query(User).filter_by(name='sb').first() # ret = session.query(User).filter_by(name='sb').all()
# print ret # ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['sb','bb'])).all()
# print ret # ret = session.query(User.name.label('name_label')).all()
# print ret,type(ret) # ret = session.query(User).order_by(User.id).all()
# print ret # ret = session.query(User).order_by(User.id)[1:3]
# print ret
# session.commit()

另一种写法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session,sessionmaker db_connect_string = 'mysql://root:123456@localhost:3306/testdb?charset=utf8'
ssl_args={'ssl':{'cert':'/home//ssl/client-cert.pem',
'key': '/home//shouse/ssl/client-key.pem',
'ca': '/home//shouse/ssl/ca-cert.pem'
}}
engine = create_engine(db_connect_string,max_overflow=5)
Sesson = scoped_session(sessionmaker(bind=engine,expire_on_commit=False)) def getSesson():
return Sesson() from contextlib import contextmanager @contextmanager
def session_scope():
session = Sesson()
try:
yield session
session.commit()
except:
session.rollback()
raise
finally:
session.close() Base =declarative_base() class Account(Base):
__tablename__='account'
id =Column(Integer,primary_key=True)
user_name = Column(String(50),nullable=False)
password = Column(String(200),nullable=False)
title = Column(String(50))
salary = Column(Integer)
def is_active(self):
# 假设所有用户都是活跃用户
return True
def get_id(self):
# 返回账号id
return self.id
def is_authenticated(self):
# 假设已经通过验证
return True
def is_anoymous(self):
# 具有账号名和密码的不是匿名账户
return False # 进行数据库操作
from sqlalchemy import or_,orm def InsertAccount(user,password,title,salary):
with session_scope() as session:
account = orm.Account(user_name =user,password=password,title=title,salary=salary)
session.add(account) def GetAccount(id=None,user_name=None):
with session_scope() as session:
return session.query(orm.Account).filter(or_(orm.Account.id ==id,orm.Account.user_name==user_name)).first() def DeleteAccount(user_name):
with session_scope() as session:
account = GetAccount(user_name=user_name)
if account:
session.delete(account)
def UpdateAccount(id,user_name,password,title,salary):
with session_scope() as session:
account = session.query(orm.Account).filter(orm.Account.id ==id).first()
if not account:
return
account.user_name = user_name
account.password=password
account.title=title
account.salary=salary InsertAccount('dawei','','nb',3000)
InsertAccount('da','','sb',5000) GetAccount(2) DeleteAccount('da')
UpdateAccount(1,'ad','','2b',5000)

python 操作SQLAlchemy的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. Python操作SQLAlchemy

    Mysql环境: MySQL 一.概述什么是数据库 ? 答:数据的仓库,如:在ATM的示例中我们创建了一个 db 目录,称其为数据库 什么是 MySQL.Oracle.SQLite.Access.MS ...

  3. Python 【第六章】:Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

  4. Python操作Redis、Memcache、RabbitMQ、SQLAlchemy

    Python操作 Redis.Memcache.RabbitMQ.SQLAlchemy redis介绍:redis是一个开源的,先进的KEY-VALUE存储,它通常被称为数据结构服务器,因为键可以包含 ...

  5. Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

  6. Python之路【第九篇】:Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Python之路[第九篇]:Python操作 RabbitMQ.Redis.Memcache.SQLAlchemy   Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用 ...

  7. Python操作 Memcache、Redis、RabbitMQ、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

  8. 使用python操作RabbitMQ,Redis,Memcache,SQLAlchemy 其二

    一.概念 1.Memcached     Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态 ...

  9. 使用python操作RabbitMQ,Redis,Memcache,SQLAlchemy 其一

    一.概念 1.Memcached     Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态 ...

随机推荐

  1. C#多线程编程(4)--异常处理+前三篇的总结

    本来是打算讲并行For和PLINQ的,但是我感觉前三篇我没有讲得很清晰.之前一直在看<CLR via C#>(后文简称CLR)的多线程部分,其中有些部分不是很明白,今天翻开<果壳中的 ...

  2. 【POJ2774】Long Long Message(后缀数组)

    [POJ2774]Long Long Message(后缀数组) 题面 Vjudge Description Little cat在Byterland的首都读物理专业.这些天他收到了一条悲伤地信息:他 ...

  3. [BZOJ1058][ZJOJ2007]报表统计

    BZOJ Luogu 题目描述 Q的妈妈是一个出纳,经常需要做一些统计报表的工作.今天是妈妈的生日,小Q希望可以帮妈妈分担一些工作,作为她的生日礼物之一. 经过仔细观察,小Q发现统计一张报表实际上是维 ...

  4. [BZOJ2733] [HNOI2012] 永无乡 (splay启发式合并)

    Description 永无乡包含 n 座岛,编号从 1 到 n,每座岛都有自己的独一无二的重要度,按照重要度可 以将这 n 座岛排名,名次用 1 到 n 来表示.某些岛之间由巨大的桥连接,通过桥可以 ...

  5. 【linux之软件安装,rpm,yum】

    一.软件管理 静态库 动态库静态库:在程序编译时会被连接到目标代码中,程序运行时将不再需要该静态库动态库:在程序编译时并不会被连接到目标代码中,而是在程序运行时才被载入. 链接是程序调用库的过程. 静 ...

  6. 【linux之进程管理,系统监控】

    一.进程管理 前台进程:一般是指占据着标准输入和/或标准输出的进程后台进程:不占据默认开启的进程都是前台进程ctrl+C 中断ctrl+z 从前台转入后台bg 后台进程编号 让其在后台运行ls -R ...

  7. Redis之Set

    一.Redis之Set简介 1. Set是String类型的无序集合(元素成员唯一). 2. Set是通过hash表实现的,添加.删除.查找的复杂度都是O(1). 3. 每个集合最大成员数为232-1 ...

  8. 【Demo Project】AjaxSubmit+Servlet表单文件上传和下载

    一.背景 前段时间公司要求我做一个上传和下载固件的页面,以备硬件产品在线升级,现在我把这部分功能抽取出来作为一个Demo Project给大家分享. 话不多说,先看项目演示 --> 演示  源码 ...

  9. ImageButton 图像按钮

    ImageButton 类主要成员有: setINMask 属性: 数据类型:Bool, {get ,set}. 用于确定是否接受用户输入操作,它的值是传给一个指针.这个指针指向的当前图像按钮所在的窗 ...

  10. PHP 简单的加密解密方法

    本算法的基础:给定字符A B,A^B=C,C^B=A,即两次异或运算可得到原字符.实现代码如下: /** * @desc加密 * @param string $str 待加密字符串 * @param ...