SQLAlchemy常用操作

Models 只是配置和使用比较简单,因为他是Django自带的ORM框架,也正是因为是Django原生的,所以兼容性远远不如SQLAlchemy

真正算得上全面的ORM框架必然是我们的SQLAlchemy ORM框架,它可以在任何使用SQL查询时使用

单表操作:

1.创建

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String

#创建基类,相当于Django中的 models.Model,被各个数据表类所继承

Base = declarative_base()

# ##################### 单表示例 #########################

# 创建一张数据表

class Users(Base):

    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True)

    __table_args__ = (

        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),

        # Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),

    )

# 创建另一张数据表

class School(Base):

    __tablename__ = "school"

    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)

    name = Column(String,unique=True)

# 创建数据库链接

engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:root@localhost: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）

    )

# 通过Base.metadata找到所有继承 Base 的数据表class

Base.metadata.create_all(engine)

# SQLAlchemy数据表进行修改后,无法直接进行更新,只能删除表后进行操作,重新进行操作

创建基类和第一张数据表

创建基类和数据表

2.增删改查相关操作:

from CreateDB import Users, School

# 1. 创建一个用户添加到数据库

# 创建连接

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",

                       )

# 创建数据表操作对象 sessionmaker

DB_session = sessionmaker(engine)

db_session = DB_session()

# 1.增加 操作数据表

# 单行操作

# obj1 = Users(name="123") # 通过 Users数据表类创建一条数据

# db_session.add(obj1) # 将创建好的数据添加到 数据表操作对象的内存中,此时数据库还并不知道要添加数据

# db_session.commit() # 将数据表操作对象内存中的所有数据及操作提交到数据库中

# 多行操作

# db_session.add_all([

#     Users(name="zhangsan"),

#     Users(name="lisi"),

# ])

# db_session.commit()

# 2.查询 数据表操作

# user_list = db_session.query(Users).all() # 查询所有数据

# user_list = db_session.query(Users).filter(Users.id >=2 ) # 查询带有条件的数据 表达式 返回sql语句,循环依然可以获取到数据

# user_list = db_session.query(Users).filter(Users.id >=2 ).all() # 查询带有条件的数据 表达式 返回数据列表

# print(user_list)

# for row in user_list:

#     print(row.id,row.name)

# 3.删除数据 数据表操作

# db_session.query(Users).filter(Users.id == 1).delete() # 删除带有条件的数据

# db_session.commit()

# 4.修改

# db_session.query(Users).filter(Users.id == 3).update({"name":"xxxxx"}) # 更新id=3的数据

# db_session.commit()

# 关闭连接

db_session.close()

增删改查

增删改查

3.高级查询操作

from CreateDB import Users, School

# 1. 创建一个用户添加到数据库

# 创建连接

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",

                       )

# 创建数据表操作对象 sessionmaker

DB_session = sessionmaker(engine)

db_session = DB_session()

# 查询数据表操作

"""

r1 = session.query(Users).all()

r2 = session.query(Users.name.label('xxx'), Users.age).all()

r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "xxx").all()

r4 = session.query(Users).filter_by(name='xxx').all()

r5 = session.query(Users).filter_by(name='xxx').first()

r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='xxx').order_by(Users.id).all()

r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='xxx').all()

"""

# 筛选查询列

# user_list = db_session.query(Users.name).all()

# print(user_list) # [('xxxx',), ('zhangsan',)] 虽然看到的是元祖,但是依然可以通过对象打点儿调用属性

# for row in user_list:

#     print(row.name)

# 别名映射  name as nick

# user_list = db_session.query(Users.name.label("nick")).all()

# print(user_list) # [('xxxx',), ('zhangsan',)] 虽然看到的是元祖,但是依然可以通过对象打点儿调用属性

# for row in user_list:

#     print(row.nick) # 这里要写别名了

# 筛选条件格式

# user_list = db_session.query(Users).filter(Users.name == "xxxx").all()

# user_list = db_session.query(Users).filter(Users.name == "xxxx").first()

# user_list = db_session.query(Users).filter_by(name="xxxx").first()

# for row in user_list:

#     print(row.nick)

# 复杂查询

# from sqlalchemy.sql import text

# user_list = db_session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=3,name="xxxx")

# 查询语句

# from sqlalchemy.sql import text

# user_list = db_session.query(Users).filter(text("select * from users id<:value and name=:name")).params(value=3,name="xxxx")

# 排序 :

# user_list = db_session.query(Users).order_by(Users.id).all()

# user_list = db_session.query(Users).order_by(Users.id.desc()).all()

# for row in user_list:

#     print(row.name,row.id)

#其他查询条件

"""

ret = session.query(Users).filter_by(name='xxxx').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'xxxx').all()

ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'xxxx').all() # between 大于1小于3的

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() # in_([1,3,4]) 只查询id等于1,3,4的

ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() # ~xxxx.in_([1,3,4]) 查询不等于1,3,4的

ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='xxxx'))).all() 子查询

from sqlalchemy import and_, or_

ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'xxxx')).all()

ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'xxxx')).all()

ret = session.query(Users).filter(

    or_(

        Users.id < 2,

        and_(Users.name == 'xxxx', Users.id > 3),

        Users.extra != ""

    )).all()

# select * from users where id<2 or (name="xxxx" and id>3) or extra != ""

"""

# 关闭连接

db_session.close()

高级版查询操作

高级查询操作

4.高级版更新操作

"""

db_session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "099"})

db_session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)

db_session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")

db_session.commit()

"""

高级版更新操作

高级版更新操作

5.扩展内容

# 通配符

ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()

ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制

ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序

ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()

ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组

from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()

ret = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.sum(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.sum(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

排序分组选取通配符

排序分组选取通配符

一对多的操作 : ForeignKey

1.创建表:

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

from sqlalchemy.orm import relationship

#创建基类,相当于Django中的 models.Model,被各个数据表类所继承

Base = declarative_base()

# 创建第三张表 Boys and Girls

class Hotel(Base):

    __tablename__ = "hotel"

    id = Column(Integer,primary_key=True)

    boy_id = Column(Integer,ForeignKey("boys.id"))

    girl_id = Column(Integer,ForeignKey("girls.id"))

# 创建一张数据表

class Boys(Base):

    __tablename__ = 'boys'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True)

    # 创建于酒店的关系

    girls = relationship("Girls",secondary="hotel",backref="boys")

# 创建另一张数据表

class Girls(Base):

    __tablename__ = "girls"

    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)

    name = Column(String(32),index  =True)

    # 创建于酒店的关系

    # boy = relationship("Boys",secondary="hotel",backref="toHotel")

# 创建数据库链接

engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:root@localhost: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）

    )

# 通过Base.metadata找到所有继承 Base 的数据表class

Base.metadata.create_all(engine)

# SQLAlchemy数据表进行修改后,无法直接进行更新,只能删除表后进行操作,重新进行操作,

# 但Flask-SQLAlchemy + Flask-migrate + Flask-script 就可以实现 Django 的数据迁移 MakeMigration migrate

#

多对多关系建立

创建表

2.操作

from SQLAlchemy_ready.ss2_ForeignKey_relationship import Author, Book

# 1. 创建一个用户添加到数据库

# 创建连接

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",

                       )

# 创建数据表操作对象 sessionmaker

DB_session = sessionmaker(engine)

db_session = DB_session()

# 1.增加 操作数据表

# 添加两个作者:

# db_session.add_all([

#     Author(name="xxxx"),

#     Author(name="xxxxx")

# ])

# db_session.commit()

# 添加一本书 ooooo 作者是 xxxxx

# author = db_session.query(Author).filter(Author.name == "xxxxx").first()

# db_session.add(Book(name="ooooo",author_id=author.id))

# db_session.commit()

# 2.查询所有数据,并显示作者名称,连表查询

# book_list = db_session.query(Book).all()

# for row in book_list:

#     print(row.name,row.author_id)

# book_list = db_session.query(Book.name.label("bname"),Author.name.label ("aname")).join(Author,Book.author_id == Author.id,isouter=True).all()

# print(book_list)

# for row in book_list:

#     print(row.aname,row.bname)

# 查询之relationship 快速连表

# 创建表的时候加入 relationship

#普通版添加

# obj = Author(name="oooooo")

# db_session.add(obj)

# db_session.commit()

# print(obj.id,obj.name)

#

# obj_book = Book(name="oooooo",author_id=obj.id)

# db_session.add(obj_book)

# db_session.commit()

# obj = Author(name="xxxxx")

# relationship版 添加

# bobj = Book(name="oooooo",user=Author(name="xxxxx"))

# db_session.add(bobj)

# db_session.commit()

# 查询之relationship 快速连表

# book_list = db_session.query(Book).all()

# for row in book_list:

#     print(row.name,row.user.name)

# 查询作者的所有书籍

# obj = db_session.query(Author).filter(Author.name=="xxxxx").first()

# print(obj.author2book)

# 反向字段添加

# author_obj = Author(name="xxxxx")

# author_obj.author2book = [Book(name="儒林外史之银林大战"),Book(name="邻家小妹妹")]

# db_session.add(author_obj)

# db_session.commit()

# 关闭连接

db_session.close()

增删改查

增删改查

多对多 : ManyToMany

1.创建表

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

from sqlalchemy.orm import relationship

#创建基类,相当于Django中的 models.Model,被各个数据表类所继承

Base = declarative_base()

# 创建第三张表 Boys and Girls

class Hotel(Base):

    __tablename__ = "hotel"

    id = Column(Integer,primary_key=True)

    boy_id = Column(Integer,ForeignKey("boys.id"))

    girl_id = Column(Integer,ForeignKey("girls.id"))

# 创建一张数据表

class Boys(Base):

    __tablename__ = 'boys'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(32), index=True)

    # 创建于酒店的关系

    girls = relationship("Girls",secondary="hotel",backref="boys")

# 创建另一张数据表

class Girls(Base):

    __tablename__ = "girls"

    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)

    name = Column(String(32),index  =True)

    # 创建于酒店的关系

    # boy = relationship("Boys",secondary="hotel",backref="toHotel")

# 创建数据库链接

engine = create_engine(

        "mysql+pymysql://root:root@localhost: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）

    )

# 通过Base.metadata找到所有继承 Base 的数据表class

Base.metadata.create_all(engine)

# SQLAlchemy数据表进行修改后,无法直接进行更新,只能删除表后进行操作,重新进行操作,

# 但Flask-SQLAlchemy + Flask-migrate + Flask-script 就可以实现 Django 的数据迁移 MakeMigration migrate

#

多对多关系建立

建立表

2.操作

from SQLAlchemy_ready.ss4_M2M import Girls, Boys,Hotel

# 1. 创建一个用户添加到数据库

# 创建连接

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8")

# 创建数据表操作对象 sessionmaker

DB_session = sessionmaker(engine)

db_session = DB_session()

# 1.增加 操作数据表

# boy = Boys(name="xxxxx")

# boy.girls = [Girls(name="fengjie"),Girls(name="juaner")]

# db_session.add(boy)

# db_session.commit()

# 2.查询

# 使用relationship正向查询

# boy = db_session.query(Boys).first()

# print(boy.name,boy.girls[0].name)

# 使用relationship反向查询

# girls = db_session.query(Girls).first()

# print(girls.boys[0].name , girls.name)

# 关闭连接

db_session.close()

多对多操作

操作

SQLAlchemy常用操作的更多相关文章

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 ...
【三】用Markdown写blog的常用操作
本系列有五篇:分别是 [一]Ubuntu14.04+Jekyll+Github Pages搭建静态博客:主要是安装方面 [二]jekyll 的使用 :主要是jekyll的配置 [三]Markdown+ ...
php模拟数据库常用操作效果
test.php <?php header("Content-type:text/html;charset='utf8'"); error_reporting(E_ALL); ...
Mac OS X常用操作入门指南
前两天入手一个Macbook air,在装软件过程中摸索了一些基本操作,现就常用操作进行总结, 1关于触控板: 按下(不区分左右) ＝鼠标左键 control+按下 ...
mysql常用操作语句
mysql常用操作语句 1.mysql -u root -p 2.mysql -h localhost -u root -p database_name 2.列出数据库: 1.show datab ...
nodejs配置及cmd常用操作
一.cmd常用操作 1.返回根目录cd\ 2.返回上层目录cd .. 3.查找当前目录下的所有文件dir 4.查找下层目录cd window 二.nodejs配置 Node.js安装包及源码下载地址为 ...
Oracle常用操作——创建表空间、临时表空间、创建表分区、创建索引、锁表处理
摘要:Oracle数据库的库表常用操作:创建与添加表空间.临时表空间.创建表分区.创建索引.锁表处理 1.表空间 ■ 详细查看表空间使用状况,包括总大小,使用空间,使用率,剩余空间 --详细查看表空 ...
python 异常处理、文件常用操作
异常处理 http://www.jb51.net/article/95033.htm 文件常用操作 http://www.jb51.net/article/92946.htm
byte数据的常用操作函数[转发]
/// <summary> /// 本类提供了对byte数据的常用操作函数 /// </summary> public class ByteUtil { ','A','B',' ...

随机推荐

B. Dispersed parentheses 记忆化搜索 + 括号序列的状压表示
http://codeforces.com/gym/100633/problem/B B. Dispersed parentheses time limit per test 2 seconds me ...
vue.js 2.0 学习笔记
指令带有前缀 v-,表示是由 Vue 提供的专用属性. v-on 指令来增加事件监听器,触发事件后会调用 Vue 实例中 methods 下定义的方法 v-model 指令,使得表单输入和应用程序状 ...
.net 键盘
private void txtGoodsGroup_KeyPress(object sender, KeyPressEventArgs e) { base.OnKeyPress(e); if ((i ...
自定义消息中如果需要定义WPARAM和LPARAM，该怎么使用和分配？
写Windows程序不可避免要使用自定义的消息,也就是从WM_USER开始定义的消息.在定义一个消息后,往往我们还要定义针对该消息的WPARAM甚至是LPARAM.WPARAM和LPARAM是什么,可 ...
基于BranchTraceStore机制的CPU执行分支追踪工具 —— CpuWhere [修正版仅驱动]
[前言] 在张银奎老师的<软件调试>一书中,详细地讲解了使用内存的分支记录机制——BTS机制(5.3),并且给出了示例工具CpuWhere及其源代码.但实际运行(VMware XP_SP3 ...
COGS 2566. [51nod 1129] 字符串最大值
★★★ 输入文件:string_maxval.in 输出文件:string_maxval.out 简单对比时间限制:1 s 内存限制:256 MB [题目描述] 一个字符串的前缀是指包 ...
UVA1665 Islands （并查集）
补题,逆序考虑每个询问的时间,这样每次就变成出现新岛屿,然后用并查集合并统计.fa = -1表示没出现. 以前写过,但是几乎忘了,而且以前写得好丑的,虽然常数比较小,现在重新写练练手.每个单词后面都要 ...
js 获取当前URL信息
document.location 这个对象包含了当前URL的信息 location.host 获取port号 location.hostname 设置或获取主机名称 location.href 设置 ...
Ace 在HTML中使用方法
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Demo of ACE Editor</title> <!- ...
Asp.Net Core 入门（五）—— 布局视图_Layout.cshtml
布局视图和我们在Asp.Net MVC一样,布局视图_Layout.cshtml使得所有视图保持一致的外观变得更加容易,因为我们只有一个要修改的布局视图文件,更改后将立即反映在整个应用程序的所有视图中 ...

SQLAlchemy常用操作

SQLAlchemy常用操作的更多相关文章

随机推荐

热门专题