关系是描述现实世界的实体及其之间各种联系的单一的数据结构。
对于使用 SQLAlchemy 建立数据表之间的关系前面的文章 SQLAlchemy 定义关系 已经进行了介绍,今天主要看单个数据表之内的关联。
数据表内的一对多关系
数据表自关联的一对多关系,典型的就是父亲和子女的关系。我们通过在表中引用父亲的 id 来实现,然后通过反向链接来获取子女的信息。在这里我们使用 user 和其关注者来实现数据类。
代码语言:javascript复制class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(100))
followed_id = Column(Integer, ForeignKey("user.id"))
followers = relationship("User", remote_side=[id], backref='user')
在以上示例中,可以通过 follwers 来获取被关注者的信息,而被关注者可以通过反向链接来获取关注者的信息,在这里我们假设一个用户只能关注一个人,一个用户可以被多个用户关注。
使用 SQLAlchemy 的完整示例代码如下:
代码语言:javascript复制# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import (
create_engine,
Column,
Integer,
String,
DateTime,
Text,
ForeignKey,
Table,
MetaData,
)
from sqlalchemy.orm import relationship,backref,sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(100))
followed_id = Column(Integer, ForeignKey("user.id"))
followed = relationship("User", remote_side=[id], backref='user')
engine = create_engine('sqlite:///./test.sqlite')
db_session = sessionmaker(bind=engine)
session = db_session()
Base.metadata.create_all(engine)
user1 = User(name='user1')
user2 = User(name='user2')
user3 = User(name='user3')
session.add(user1)
user2.followed = user1
session.add(user2)
user3.followed = user1
session.add(user3)
session.commit()
user = session.query(User).filter(User.name == 'user2').first()
print(user.name 'followed:')
print(user.followed.name)
user = session.query(User).filter(User.name == 'user1').first()
print(user.name 'followers:')
for n in user.user:
print(n.name)
user4 = User(name='user4')
user4.followed = user
session.add(user4)
session.commit()
user = session.query(User).filter(User.name == 'user1').first()
print(user.name 'followers:')
for n in user.user:
print(n.name)
以上示例的运行结果如下:
代码语言:javascript复制user2followers:
user1
user1followed:
user2
user3
user1followed:
user2
user3
user4
数据表内的多对多关系
数据表内自关联多对多关系的实例那就更多了,比如完整的关注者和被关注者的关系、python 中父类与子类的关系等等。在 SQLAlchemy 中多对多的关系需要借助于关系表来实现,自关联多对多的关系也同样需要关联表,只是关联表中关联的是同一个数据表。
代码语言:javascript复制followers = Table('followers', Base.metadata,
Column('follower_id', Integer, ForeignKey('user.id')),
Column('followed_id', Integer, ForeignKey('user.id'))
)
建立关系表后,需要通过 relationship 来建立关系,在两个数据表的多对多关系中,只需要指定 secondary 参数为关系表即可,但是在自关联关系表中的 followerid 和 follwedid 指向的是同一个数据表的 id,SQLAlchemy 是无法区分二者的,此时我们需要通过其他的方法来加以区分。
此时需要借助 relationship 的 primaryjoin 参数和 secondaryjoin 参数。primaryjoin 表达式描述了左表和连接表之间的连接, secondaryjoin 描述了连接表和右表之间的连接.
代码语言:javascript复制class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(100))
followed = relationship(
'User',
secondary=followers,
# primaryjoin 指明了右侧对象关联到左侧实体(关注者)的条件
# 也就是根据左侧实体查找出对应的右侧对象
# 执行 user.followed 时候就是这样的查找
primaryjoin=(followers.c.follower_id == id),
# secondaryjoin 指明了左侧对象关联到右侧实体(被关注者)的条件
# 也就是根据右侧实体找出左侧对象
# 执行 user.followers 时候就是这样的查找
secondaryjoin=(followers.c.followed_id == id),
# backref 定义了右侧实体如何访问该关系
# 也就是根据右侧实体查找对应的左侧对象
# 在左侧,关系被命名为 followed
# 在右侧使用 followers 来表示所有左侧用户的列表,即粉丝列表
backref=backref('followers', lazy='dynamic'),
lazy='dynamic'
)
在使用中我们可以通过 followed 来获取关注者列表,通过 followers 来获取被关注则列表。但是实际上 followed 和 followers 是两个不同的 SQL 语句,我们可以通过 print 来打印者两个语句,语句的内容如下:
1. user.followed 内容如下
代码语言:javascript复制SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
FROM user, followers
WHERE followers.follower_id = ? AND followers.followed_id = user.id
2. user.followers 内容如下
代码语言:javascript复制SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
FROM user, followers
WHERE followers.followed_id = ? AND followers.follower_id = user.id