Python3之sqlalchemy
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python3之sqlalchemy，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含14118字，纯文字阅读大概需要21分钟。
内容图文
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，简而言之：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
ORM（对象关系映射）方法论基于三个核心原则：
- 简单：以最基本的形式建模数据
- 传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化
- 精准性：基于数据模型创建正确标准化了的结构
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MySQL-Python :
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
pymysql :
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
MySQL-Connector :
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
cx_Oracle :
oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
更多内容：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
备注：
* Python2.7版本使用mysqldb
* Python3.5版本使用pymysql
* 使用pip或者源码包安装，确保环境可以正常使用。
* 确保远程数据库服务器可以正常使用，并且拥有远程登陆权限
数据库授权：
* mysql -uroot -p # 登陆数据库
* create database wang # 创建数据库
* grant all on wang.* to wang@"%" identified by ‘123‘ # 授权数据库
* flush privileges # 更新
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基本操作
（1）连接数据库：create_engine() engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)- create_engine() 会返回一个数据库引擎
- mysql+pymysql “指定一个使用pymysql来连接”
- 使用用户名‘root‘和密码‘123456‘来连接数据库‘wang‘
- max_overflow 是最大连接数
- charset : 设定连接时使用的字符集 charset = utf8
- echo 参数如果为True时，会显示每条执行的SQL语句，生产环境下课关闭
- 字段 ： Column
- 索引 ：Index
- 表：Table
- 二进制：BIGINT
- 布尔：BOOLEAN
- 字符：CHAR
- 可变字符：VARCHAR
- 日期：DATATIME
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#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey
# 创建数据库连接
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 获取元数据
metadata = MetaData()
# 定义表
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)),
)
# 创建数据表，如果数据表存在，则忽视
metadata.create_all(engine)
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继承式增删改查 使用ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect所有组件对数据库进行操作。根据类创建对象，对象转换成SQL，再执行SQL。 Query对象可以返回迭代的值（iterator value），然后我们可以通过for in 来查询。不过Query对象的all(), one()以及first()方法将返回非迭代值（non-iterator value），比如说all() 返回的是一个列表, first()方法限制并且仅作为标量返回结果集的第一条记录。 （1）创建数据库
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#!/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
# 创建数据库
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 生成一个SqlORM 基类
Base = declarative_base()
# 定义表结构
class User(Base):
# 表名
__tablename__ = ‘users‘
# 定义id,主键唯一,
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)
# 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 获取session，然后把对象添加到session
# 最后提交并关闭。Session对象可视为当前数据库连接。
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（2）增加
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#!/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+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ‘users‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
#### 添加 ########
# 定义一个字段
zengjia = User(id=2, name=‘sbliuyao‘)
# 添加字段
session.add(zengjia)
# 添加多个字段
session.add_all([
User(id=3, name=‘sbyao‘),
User(id=4, name=‘liuyao‘)
])
# 提交以上操作，现在只是在内存中增加，回写到数据库，就必须做提交操作
session.commit()
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（3）删除
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#!/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+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ‘users‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
########### 删除 ##########
# 删除user表，id大于2的字段
session.query(User).filter(User.id > 2).delete()
session.commit()
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（4）修改
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#!/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+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = ‘users‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# user表里的id等于2的字段修改为id=6
session.query(User).filter(User.id == 2).update({‘id‘ : 6})
session.commit()
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（5）查询
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### 查询方式1 ####
# 查询User表中字段是name=liuyao的第一条数据
ret = session.query(User).filter_by(name=‘liuyao‘).all()
print(ret) # 输出ret，这是个对象的内存地址
for i in ret:
print(i.id,i.name) # 输出ret的内容
### 查询方式2 ####
# 查询user表里字段是name=liuyao的第一条数据
ret = session.query(User).filter_by(name=‘liuyao‘).first()
print(ret) # 输出的结果为对象的内存地址
print(ret.name) # 输出结果的name字段
print(ret.id) # 输出结果的id字段
### 查询方式3 ###
# 查询user表里字段是name是liuyao或者mayun的信息打印出来
ret = session.query(User).filter(User.name.in_([‘liuyao‘,‘mayun‘])).all()
print(ret)
for i in ret:
print(i.name,i.id)
### 查询方式4 ###
# 可以给返回的结果起一个别名，或者叫标签：可有可无
ret = session.query(User.name.label(‘‘)).all()
# 这里的关键是label方法，它的意思是把User的name字段改个名字叫name_label,
# 其相当于执行了：select users.name as name_label from User
print(ret,type(ret))
### 查询方式5 ###
# 查询User表根据id排序
ret = session.query(User).order_by(User.id).all()
print(ret)
for i in ret:
print(i.name)
### 查询方式6 ###
# 查询user表里根据id排序输入0到3的字段
ret = session.query(User).order_by(User.id)[0:3]
print(ret)
for i in ret:
print(i.name)
### 查询方式7 ###
# 创建Query查询，filter是where条件，最后调用one()返回唯一行，如果调用all()则返回所有行
user = session.query(User).filter(User.id==‘5‘).one()
print(type(user)) # 查看user的类型
print(user.name) # 查看对象的name属性
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（6）外键关联
由于关系型数据的多个表还可以用外键实现一对多，多对多等关联，相应的，ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多，多对多等功能，- 一对多（一个User可以有多个Address）
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#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
# 导入所需模块
from sqlalchemy import create_engine,func
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
# 生成sqlorm基类
Base = declarative_base()
# 创建数据库连接
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 目的是一个人可以拥有多本书，那么在数据库里的一对多关系
class User(Base):
# 表名
__tablename__ = ‘user‘
# id字段
id = Column(String(20), primary_key=True)
# 名字字段
name = Column(String(20))
# 一对多:
# 内容不是表名而是定义的表结构名字
books = relationship(‘Book‘)
class Book(Base):
# 表明
__tablename__ = ‘book‘
# id字段
id = Column(String(20), primary_key=True)
# 名字字段
name = Column(String(20))
# “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
# ForeignKey是外键 关联user表的id字段
user_id = Column(String(20), ForeignKey(‘user.id‘))
# 创建所需表
Base.metadata.create_all(engine)
if __name__ == ‘__main__‘:
# 绑定,生成会话
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls()
# 创建用户
liuyao = User(id=‘1‘,name=‘liuyao‘)
ali = User(id=‘2‘,name=‘ali‘)
# 添加字段
session.add_all([liuyao,ali])
# 提交
session.commit()
# 创建白鹿原这本书，指定谁是拥有者
Whitedeer = Book(id=‘1‘,name=‘White_deer‘,user_id = ‘1‘)
# 创建三体这本书，指定谁是拥有者
Threebody = Book(id=‘2‘,name=‘Three_body‘,user_id = ‘2‘)
# 添加字段
session.add_all([Whitedeer,Threebody])
# 提交
session.commit()
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- 多对多
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#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import Column, Sequence, String, Integer, ForeignKey
from sqlalchemy import create_engine # 导入创建连接驱动
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
# 这个url可以用urlparse解析, 其中echo=True表示执行时显示sql语句
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 生成了declarative基类, 以后的model继承此类
Base = declarative_base()
class Parent(Base):
__tablename__ = ‘parent‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
children = relationship("Child", back_populates="parent")
class Child(Base):
__tablename__ = ‘child‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey(‘parent.id‘))
parent = relationship("Parent", back_populates="children")
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
if __name__ == ‘__main__‘:
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
# 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
session = SessionCls()
mama = Parent(id=‘1‘,name=‘mamaxx‘)
baba = Parent(id=‘2‘,name=‘babaoo‘)
session.add_all([mama,baba])
onesb = Child(id=‘1‘,name=‘onesb‘,parent_id=‘2‘)
twosb = Child(id=‘2‘,name=‘twosb‘,parent_id=‘2‘)
session.add_all([onesb,twosb])
session.commit()
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- 多对多之三表外键关联
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Python3之sqlalchemy
标签：seq ges username 端口 回写 sel children 进制 conda
本文系统来源：https://www.cnblogs.com/meng-wei-zhi/p/8259019.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python3之sqlalchemy全部内容，希望文章能够帮你解决Python3之sqlalchemy所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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来源：【匿名】