mysql ORM框架及SQLAlchemy
一 介绍
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
1、安装
pip3 install sqlalchemy
2、架构与流程

#1、使用者通过ORM对象提交命令
#2、将命令交给SQLAlchemy Core(Schema/Types SQL Expression Language)转换成SQL
#3、使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作
#3.1、匹配使用者事先配置好的egine
#3.2、egine从连接池中取出一个链接
#3.3、基于该链接通过Dialect调用DB API,将SQL转交给它去执行
!!!上述流程分析,可以大致分为两个阶段!!!:
#第一个阶段(流程1-2):将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句 #第二个阶段(流程3):将sql语句交给数据库执行
如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句,那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了,事实上正是如此,我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句,如下

from sqlalchemy import create_engine #1 准备
# 需要事先安装好pymysql
# 需要事先创建好数据库:create database db1 charset utf8; #2 创建引擎
egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1/db1?charset=utf8') #3 执行sql
# egine.execute('create table if not EXISTS t1(id int PRIMARY KEY auto_increment,name char(32));') # cur=egine.execute('insert into t1 values(%s,%s);',[(1,"egon1"),(2,"egon2"),(3,"egon3")]) #按位置传值 # cur=egine.execute('insert into t1 values(%(id)s,%(name)s);',name='egon4',id=4) #按关键字传值 #4 新插入行的自增id
# print(cur.lastrowid) #5 查询
cur=egine.execute('select * from t1') cur.fetchone() #获取一行
cur.fetchmany(2) #获取多行
cur.fetchall() #获取所有行

3、DB API
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:

#1、MySQL-Python
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> #2、pymysql
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>] #3、MySQL-Connector
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> #4、cx_Oracle
oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
二 创建表
ORM中:
#类===>表
#对象==>表中的一行记录
四张表:业务线,服务,用户,角色,利用ORM创建出它们,并建立好它们直接的关系

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,DateTime,Enum,ForeignKey,UniqueConstraint,ForeignKeyConstraint,Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5) Base=declarative_base() #创建单表:业务线
class Business(Base):
__tablename__='business'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
bname=Column(String(32),nullable=False,index=True) #多对一:多个服务可以属于一个业务线,多个业务线不能包含同一个服务
class Service(Base):
__tablename__='service'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
sname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
ip=Column(String(15),nullable=False)
port=Column(Integer,nullable=False) business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id')) __table_args__=(
UniqueConstraint(ip,port,name='uix_ip_port'),
Index('ix_id_sname',id,sname)
) #一对一:一种角色只能管理一条业务线,一条业务线只能被一种角色管理
class Role(Base):
__tablename__='role'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
rname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
priv=Column(String(64),nullable=False) business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'),unique=True) #多对多:多个用户可以是同一个role,多个role可以包含同一个用户
class Users(Base):
__tablename__='users'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
uname=Column(String(32),nullable=False,index=True) class Users2Role(Base):
__tablename__='users2role'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
uid=Column(Integer,ForeignKey('users.id'))
rid=Column(Integer,ForeignKey('role.id')) __table_args__=(
UniqueConstraint(uid,rid,name='uix_uid_rid'),
) def init_db():
Base.metadata.create_all(egine) def drop_db():
Base.metadata.drop_all(egine) if __name__ == '__main__':
init_db()

注:设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])
三 增删改查
表结构

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5) Base=declarative_base() #多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工(只有创建公司才把员工当骆驼用,一个员工身兼数职)
class Dep(Base):
__tablename__='dep'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
dname=Column(String(64),nullable=False,index=True) class Emp(Base):
__tablename__='emp'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id')) def init_db():
Base.metadata.create_all(egine) def drop_db():
Base.metadata.drop_all(egine) drop_db()
init_db()
Session=sessionmaker(bind=egine)
session=Session()

增

#增
row_obj=Dep(dname='销售') #按关键字传参,无需指定id,因其是自增长的
session.add(row_obj)
session.add_all([
Dep(dname='技术'),
Dep(dname='运营'),
Dep(dname='人事'),
]) session.commit()

删
#删
session.query(Dep).filter(Dep.id > 3).delete()
session.commit()
改

#改
session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':'哇哈哈'})
session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':Dep.dname+'_SB'},synchronize_session=False)
session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'id':Dep.id*100},synchronize_session='evaluate') session.commit()

查

#查所有,取所有字段
res=session.query(Dep).all() #for row in res:print(row.id,row.dname) #查所有,取指定字段
res=session.query(Dep.dname).order_by(Dep.id).all() #for row in res:print(row.dname) res=session.query(Dep.dname).first()
print(res) # ('哇哈哈_SB',) #过滤查
res=session.query(Dep).filter(Dep.id > 1,Dep.id <1000) #逗号分隔,默认为and
print([(row.id,row.dname) for row in res])

四 其他查询相关
一 准备表和数据

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5) Base=declarative_base() #多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工(只有创建公司才把员工当骆驼用,一个员工身兼数职)
class Dep(Base):
__tablename__='dep'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
dname=Column(String(64),nullable=False,index=True) class Emp(Base):
__tablename__='emp'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id')) def init_db():
Base.metadata.create_all(egine) def drop_db():
Base.metadata.drop_all(egine) drop_db()
init_db()
Session=sessionmaker(bind=egine)
session=Session() # 准备数据
session.add_all([
Dep(dname='技术'),
Dep(dname='销售'),
Dep(dname='运营'),
Dep(dname='人事'),
]) session.add_all([
Emp(ename='林海峰',dep_id=1),
Emp(ename='李杰',dep_id=1),
Emp(ename='武配齐',dep_id=1),
Emp(ename='元昊',dep_id=2),
Emp(ename='李钢弹',dep_id=3),
Emp(ename='张二丫',dep_id=4),
Emp(ename='李坦克',dep_id=2),
Emp(ename='王大炮',dep_id=4),
Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)
]) session.commit()

二 条件、通配符、limit、排序、分组、连表、组合

#一、条件
sql=session.query(Emp).filter_by(ename='林海峰') #filter_by只能传参数:什么等于什么
res=sql.all() #sql语句的执行结果 res=session.query(Emp).filter(Emp.id>0,Emp.ename == '林海峰').all() #filter内传的是表达式,逗号分隔,默认为and,
res=session.query(Emp).filter(Emp.id.between(1,3),Emp.ename == '林海峰').all()
res=session.query(Emp).filter(Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '林海峰').all()
res=session.query(Emp).filter(~Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '林海峰') #~代表取反,转换成sql就是关键字not from sqlalchemy import and_,or_
res=session.query(Emp).filter(and_(Emp.id > 0,Emp.ename=='林海峰')).all()
res=session.query(Emp).filter(or_(Emp.id < 2,Emp.ename=='功夫熊猫')).all()
res=session.query(Emp).filter(
or_(
Emp.dep_id == 3,
and_(Emp.id > 1,Emp.ename=='功夫熊猫'),
Emp.ename != ''
)
).all() #二、通配符
res=session.query(Emp).filter(Emp.ename.like('%海_%')).all()
res=session.query(Emp).filter(~Emp.ename.like('%海_%')).all() #三、limit
res=session.query(Emp)[0:5:2] #四、排序
res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc()).all()
res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc(),Emp.id.asc()).all() #五、分组
from sqlalchemy.sql import func res=session.query(Emp.dep_id).group_by(Emp.dep_id).all()
res=session.query(
func.max(Emp.dep_id),
func.min(Emp.dep_id),
func.sum(Emp.dep_id),
func.avg(Emp.dep_id),
func.count(Emp.dep_id),
).group_by(Emp.dep_id).all() res=session.query(
Emp.dep_id,
func.count(1),
).group_by(Emp.dep_id).having(func.count(1) > 2).all() #六、连表
#笛卡尔积
res=session.query(Emp,Dep).all() #select * from emp,dep; #where条件
res=session.query(Emp,Dep).filter(Emp.dep_id==Dep.id).all()
# for row in res:
# emp_tb=row[0]
# dep_tb=row[1]
# print(emp_tb.id,emp_tb.ename,dep_tb.id,dep_tb.dname) #内连接
res=session.query(Emp).join(Dep)
#join默认为内连接,SQLAlchemy会自动帮我们通过foreign key字段去找关联关系
#但是上述查询的结果均为Emp表的字段,这样链表还有毛线意义,于是我们修改为
res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep).all() #左连接:isouter=True
res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep,isouter=True).all() #右连接:同左连接,只是把两个表的位置换一下 #七、组合
q1=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(Emp.id > 0,Emp.id < 5)
q2=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(
or_(
Emp.ename.like('%海%'),
Emp.ename.like('%昊%'),
)
)
res1=q1.union(q2) #组合+去重
res2=q1.union_all(q2) #组合,不去重 print([i.ename for i in q1.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊']
print([i.ename for i in q2.all()]) #['林海峰', '元昊']
print([i.ename for i in res1.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊']
print([i.ename for i in res2.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊', '元昊', '林海峰']

三 子查询
有三种形式的子查询,注意:子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点

#示例:查出id大于2的员工,当做子查询的表使用 #原生SQL:
# select * from (select * from emp where id > 2); #ORM:
res=session.query(
session.query(Emp).filter(Emp.id > 8).subquery()
).all()


#示例:#查出销售部门的员工姓名 #原生SQL:
# select ename from emp where dep_id in (select id from dep where dname='销售'); #ORM:
res=session.query(Emp.ename).filter(Emp.dep_id.in_(
session.query(Dep.id).filter_by(dname='销售'), #传的是参数
# session.query(Dep.id).filter(Dep.dname=='销售') #传的是表达式
)).all()


#示例:查询所有的员工姓名与部门名 #原生SQL:
# select ename as 员工姓名,(select dname from dep where id = emp.dep_id) as 部门名 from emp; #ORM:
sub_sql=session.query(Dep.dname).filter(Dep.id==Emp.dep_id) #SELECT dep.dname FROM dep, emp WHERE dep.id = emp.dep_id
sub_sql.as_scalar() #as_scalar的功能就是把上面的sub_sql加上了括号 res=session.query(Emp.ename,sub_sql.as_scalar()).all()

五 正查、反查
一 表修改

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5) Base=declarative_base() class Dep(Base):
__tablename__='dep'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
dname=Column(String(64),nullable=False,index=True) class Emp(Base):
__tablename__='emp'
id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id')) #在ForeignKey所在的类内添加relationship的字段,注意:
#1:Dep是类名
#2:depart字段不会再数据库表中生成字段
#3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),而xxoo用于Dep表查询Emp表(反向查询),
depart=relationship('Dep',backref='xxoo') def init_db():
Base.metadata.create_all(egine) def drop_db():
Base.metadata.drop_all(egine) drop_db()
init_db()
Session=sessionmaker(bind=egine)
session=Session() # 准备数据
session.add_all([
Dep(dname='技术'),
Dep(dname='销售'),
Dep(dname='运营'),
Dep(dname='人事'),
]) session.add_all([
Emp(ename='林海峰',dep_id=1),
Emp(ename='李杰',dep_id=1),
Emp(ename='武配齐',dep_id=1),
Emp(ename='元昊',dep_id=2),
Emp(ename='李钢弹',dep_id=3),
Emp(ename='张二丫',dep_id=4),
Emp(ename='李坦克',dep_id=2),
Emp(ename='王大炮',dep_id=4),
Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)
]) session.commit()

二 标准连表查询
# 示例:查询员工名与其部门名
res=session.query(Emp.ename,Dep.dname).join(Dep) #迭代器
for row in res:
print(row[0],row[1]) #等同于print(row.ename,row.dname)
三 基于relationship的正查、反查

#SQLAlchemy的relationship在内部帮我们做好表的链接 #查询员工名与其部门名(正向查)
res=session.query(Emp)
for row in res:
print(row.ename,row.id,row.depart.dname) #查询部门名以及该部门下的员工(反向查)
res=session.query(Dep)
for row in res:
# print(row.dname,row.xxoo)
print(row.dname,[r.ename for r in row.xxoo])
mysql ORM框架及SQLAlchemy的更多相关文章
- MySQL—ORM框架,sqlalchemy模块
武老师博客:ORM框架介绍 import os #1.当一类函数公用同样参数时候,可以转变成类运行 - 分类 #2.面向对象: 数据和逻辑组合在一起了 #3. 一类事物共同用有的属性和行为(方法) # ...
- Python ORM框架之SQLAlchemy
前言: Django的ORM虽然强大,但是毕竟局限在Django,而SQLAlchemy是Python中的ORM框架: SQLAlchemy的作用是:类/对象--->SQL语句--->通过 ...
- MySQL(ORM框架)
day63 参考:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5713330.html SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件, ...
- 从ORM框架到SQLAlchemy
一.ORM 1.什么是ORM 对象-关系映射(Object-Relational Mapping,简称ORM),面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法,关系数据库是企业级应用环境中 ...
- ORM框架之SQLALchemy
一.面向对象应用场景: 1.函数有共同参数,解决参数不断重用: 2.模板(约束同一类事物的,属性和行为) 3.函数编程和面向对象区别: 面向对象:数据和逻辑组合在一起:函数编程:数据和逻辑不能组合在一 ...
- python ORM框架:SqlAlchemy
ORM,对象关系映射,即Object Relational Mapping的简称,通过ORM框架将编程语言中的对象模型与数据库的关系模型建立映射关系,这样做的目的:简化sql语言操作数据库的繁琐过程( ...
- python对Mysql操作和使用ORM框架(SQLAlchemy)
python对mysql的操作 Mysql 常见操作 数据库操作 创建数据库 create database fuzjtest 删除数据库 drop database fuzjtest 查询数据库 s ...
- 测开之路一百四十二:ORM框架之SQLAlchemy建库、建表、数据库操作
flask-SQLAlchemy是在原生SQLAlchemy的基础之上做了一层封装,安装flask-SQLAlchemy会自动安装SQLAlchemy 安装 传统的sql建表建字段 通过flask-S ...
- 测开之路一百四十三:ORM框架之SQLAlchemy模型及表创建
基于前一篇内容,可以使用模型的结构 目录结构 main,入口层 from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = ...
随机推荐
- Docker基础入门实践
原文地址 基本概念 Docker三个基本概念 镜像(Image) 容器(Container) 仓库(Repository) 镜像 镜像可以理解为只读模板,如包含一个centos操作系统环境 容器 Do ...
- Python之简单函数练习(Day30)
1.写函数,,用户传入修改的文件名,与要修改的内容,执行函数,完成批了修改操作 def modify_file(filename,old,new): import os with open(filen ...
- 基于 普通及Lambda方式实现策略模式
什么是策略模式 策略模式代表了解决一类算法的通用解决方案,你可以在运行时选择使用哪种方案.比如如何使用不同的条件(比如苹果的重量,或者颜色 )来筛选库存中的苹果.你可以将这一模式应用到更广泛的领域 , ...
- Linux基础系列:常用命令(1)
1.开启Linux操作系统,要求以root用户登录GNOME图形界面,语言支持选择为汉语 2.使用快捷键切换到虚拟终端2,使用普通用户身份登录,查看系统提示符 命令:ctrl+alt+F2 3.使用命 ...
- vmware网络配置(NAt模式)
学习参考: http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/141864.htm(讲解NAT模式) 配置: 1.在virtul Network Editor(虚拟网络编辑器 ...
- iOS 关于 Missing iOS Distribution signing identity for.... 等 打包 校验 出现的事故 处理经验
着实郁闷了一阵子,不知道为什么 证书和配置文件都没有问题 在Archieve后 validate 提示:"Missing iOS Distribution signing identity ...
- $用python实现快速排序算法
本文主要介绍用python实现基本的快速排序算法,体会一下python的快排代码可以写得多么简洁. 1. 三言两语概括算法核心思想 先从待排序的数组中找出一个数作为基准数(取第一个数即可),然后将原来 ...
- Python mysql表数据和json格式的相互转换
功能: 1.Python 脚本将mysql表数据转换成json格式 2.Python 脚本将json数据转成SQL插入数据库 表数据: SQL查询:SELECT id,NAME,LOCAL,mobil ...
- 线性代数:A转置乘以A可逆
如果A的列向量线性无关,则 T(A)*A得到一个可逆的方阵. 假设A是一个kxn的矩阵,那么T(A)*A是一个nxn的方阵:要证明这个方阵可逆,只要证明N(T(A)*A) = 零空间即可. 假设列向量 ...
- 关闭Selinux 命令
在nginx 配置文件中,新增location中的内容,完成后,web上403报错 方法:关闭Selinux即可. Follow below steps: 虚拟机服务器环境补充: # vim/etc/ ...