SQLAlchemy是一个基于Python的ORM框架。该框架是建立在DB-API之上，使用关系对象映射进行数据库操作。
简而言之就是，将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
补充：什么是DB-API ？ 是Python的数据库接口规范。
在没有DB-API之前，各数据库之间的应用接口非常混乱，实现各不相同，
项目需要更换数据库的时候，需要做大量的修改，非常不方便，DB-API就是为了解决这样的问题。
1 pip install sqlalchemy
组成部分：
-- engine，框架的引擎
-- connection pooling 数据库连接池
-- Dialect 选择链接数据库的DB-API种类（实际选择哪个模块链接数据库）
-- Schema/Types 架构和类型
-- SQL Expression Language SQL表达式语言 连接数据库 SQLAlchemy 本身无法操作数据库，其必须依赖遵循DB-API规范的三方模块，
Dialect 用于和数据API进行交互，根据配置的不同调用不同数据库API，从而实现数据库的操作。
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
http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
不同的数据库API 不同的数据库API
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine( "mysql pymysql://root:root1234@127.0.0.1:3306/code_record?charset=utf8", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接数 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 连接池中没有线程最多等待时间，否则报错 pool_recycle=-1, # 多久之后对连接池中的连接进行回收（重置）-1不回收 ) 连接数据库 执行原生SQL from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine( "mysql pymysql://root:root1234@127.0.0.1:3306/code_record?charset=utf8", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接数 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 连接池中没有线程最多等待时间，否则报错 pool_recycle=-1, # 多久之后对连接池中的连接进行回收（重置）-1不回收 )
def test(): conn = engine.raw_connection() cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from Course") result = cursor.fetchall() print(result) cursor.close() conn.close()
if name == 'main': test()
((1, '生物', 1), (2, '体育', 2), (3, '物理', 1))
raw_connection
raw_connection from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql pymysql://root:root1234@127.0.0.1:3306/code_record?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5, )
def test(): conn = engine.contextual_connect() with conn: cur = conn.execute( "select * from Course" ) result = cur.fetchall() print(result)
if name == 'main': test()
[(1, '生物', 1), (2, '体育', 2), (3, '物理', 1)]
contextual_connect
contextual_connect from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql pymysql://root:root1234@127.0.0.1:3306/code_record?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5, )
def test(): cur = engine.execute("select * from Course") result = cur.fetchall() print(result) cur.close()
if name == 'main': test()
[(1, '生物', 1), (2, '体育', 2), (3, '物理', 1)]
engine.execute
engine.execute ORM操作 一、创建表
单表的创建 app.py
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime from sqlalchemy import Index, UniqueConstraint import datetime
sqlalchemy要依赖pysysql，用户名，密码，ip，端口号，数据库名字,编码方式
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/database111?charset=utf8",)
Base = declarative_base()
class UserInfo(Base): tablename = "user_info" # 表的名字就叫user_info
代码语言：javascript复制id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 整数，默认主键，自增
name = Column(String(32), index=True, nullable=False) # 字符串
extra = Column(String(32), unique=True) # 字符串def create_db(): # 创建表
Base.metadata.create_all(ENGINE) # 就是将继承的Base的类的所有的表都创建，创建到ENGINE数据库，就上上面那个mysql pymysql数据库def drop_db(): # 删除表 Base.metadata.drop_all(ENGINE)
if name == 'main': create_db() 单表的增加数据
ad.py
import app from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
创建连接
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",) Session = sessionmaker(bind=ENGINE)
每次执行数据库操作的时候，都需要创建一个session，就会开辟内存空间放这个session
session = Session()
单条数据增加
obj1 = app.UserInfo(name="xiaoming", extra="bangbangbang") # 先实例化一个对象，这样就拿到一个对象 obj2 = app.UserInfo(name="xiaojun", extra="bangbang") # 先实例化一个对象，这样就拿到一个对象
session.add(obj1) # 把这两个对象传给session了 session.add(obj2) # 把这俩对象放内存了 session.commit() # 就把这个数据提交到数据库了
session.close() # 关闭连接 基于SQLAlchemy操作原生SQL
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8") cur = engine.execute('select * from user_info') # 执行原生sql result = cur.fetchall() # 拿到所有的数据
print(result)
打印结果 [(5, 'xiaoming', 'bangbangbang'), (6, 'xiaojun', 'bangbang')]
一对多和多对多表的创建
一对多和对对多表的创建
app1.py
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, ForeignKey from sqlalchemy import Index, UniqueConstraint import datetime
sqlalchemy要依赖pysysql，用户名，密码，ip，端口号，数据库名字,编码方式
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",)
Base = declarative_base()
创建班级表
class Classes(Base): tablename = "classes" id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 整数，默认主键，自增 name = Column(String(32), nullable=False, unique=True)
创建学生表
class Student(Base): tablename = "student" id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 整数，默认主键，自增 username = Column(String(32), nullable=False, unique=True) # 字符串，不能为空，唯一 password = Column(String(64), nullable=False) # 字符串，不能为空，可以不唯一 ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) # 注意这里的new不加括号，如果加了括号，时间一直都是这个程序的启动时间 class_id = Column(Integer, ForeignKey("classes.id")) # 外键关联，要关联它的别名，关联id
创建爱好表
class Hobby(Base): tablename = 'hobby' id = Column(Integer, primary_key=True) # 整数，默认主键 caption = Column(String(50), default='篮球') # 字符串，默认值是篮球
创建学生表和爱好表的多对多关系表，第三张表
class Student2Hobby(Base): # 要创建多对多关系，需要自己创建第三张表 tablename = 'student2hobby' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) student_id = Column(Integer, ForeignKey('student.id')) # 外键关联关系 hobby_id = Column(Integer, ForeignKey('hobby.id')) # 外键关联关系
代码语言：javascript复制__table_args__ = (
UniqueConstraint('student_id', 'hobby_id', name='uix_student_id_hobby_id'), # 创建联合唯一索引
# Index('ix_student_id_hobby_id', 'student_id', 'hobby_id') # 普通的联合索引，不约束唯一
)def create_db(): Base.metadata.create_all(ENGINE) # 就是将继承的Base的类的所有的表都创建，创建到ENGINE数据库，就上上面那个mysql pymysql数据库
if name == 'main': create_db() 多条数据增加
ad1.py
import app1 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
创建连接
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",) Session = sessionmaker(bind=ENGINE)
每次执行数据库操作的时候，都需要创建一个session，就会开辟内存空间放这个session
session = Session()
多条数据增加
objs = [ app1.Classes(name="1班"), app1.Classes(name="2班"), app1.Classes(name="3班"), app1.Classes(name="4班"), app1.Classes(name="5班") ] session.add_all(objs) # 把这两个对象传给session了 session.commit() # 就把这个数据提交到数据库了
session.close() # 关闭连接 查询表数据
index1.py
import app1 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
创建连接
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",) Session = sessionmaker(bind=ENGINE)
每次执行数据库操作的时候，都需要创建一个session，就会开辟内存空间放这个session
session = Session()
查询表数据
result = session.query(app1.Classes).all() print(result) # 打印出的是一个对象列表 for item in result: print(item.id, item.name)
session.close() # 关闭连接 删除表数据
del.py
import app1 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
创建连接
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",) Session = sessionmaker(bind=ENGINE)
每次执行数据库操作的时候，都需要创建一个session，就会开辟内存空间放这个session
session = Session() # 将操作提交到数据库
查询表数据
session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.id > 2).delete() # 删除id>2的班级 session.commit()
session.close() # 关闭连接 修改表数据
import app1 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
创建连接
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",) Session = sessionmaker(bind=ENGINE)
每次执行数据库操作的时候，都需要创建一个session，就会开辟内存空间放这个session
session = Session()
修改表数据#
session.query(app1.Classes).filter_by(id=1).update({app1.Classes.name: "Ming"}) # 修改成Ming
session.query(app1.Classes).filter_by(id=2).update({"name": "jun"}) # 修改成jun
session.query(app1.Classes).filter_by(id=3).update({"name": app1.Classes.name "~"}, synchronize_session=False) # 后面加上
synchronize_session="evaluate" 默认值进行数字加减
session.commit()
session.close() # 关闭连接 常用的条件查询
import app1 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
创建连接
ENGINE = create_engine("mysql pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db111?charset=utf8",) Session = sessionmaker(bind=ENGINE)
每次执行数据库操作的时候，都需要创建一个session，就会开辟内存空间放这个session
session = Session()
条件查询
ret1 = session.query(app1.Classes).filter_by(id=1).first()
print(ret1.id, ret1.name)
ret2 = session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.id > 4, app1.Classes.name == "7班").first()
print(ret2.id, ret2.name)
ret3 = session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.id.between(1, 10)).all() # 范围内
for i in ret3:
print(i.id)
ret4 = session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.id.in_([1, 2, 6, 10])).all() # id在这个列表里面
for k in ret4:
print(k.name)
from sqlalchemy import and_, or_
ret5 = session.query(app1.Classes).filter(and_(app1.Classes.id > 3, app1.Classes.name == "6班")).first() # 两个条件都要满足
print(ret5.name)
ret6 = session.query(app1.Classes).filter(or_(app1.Classes.id > 3, app1.Classes.name == "没有这个名字")).first() # 只需要满足一个条件
print(ret6.name)
ret7 = session.query(app1.Classes).filter(or_(
app.Classes.id > 1,
and_(app1.Classes.id > 3, app1.Classes.name == "8班")
)).all()
for g in ret7:
print(g.name)
通配符
ret8 = session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.name.like("%班")).all()
print(ret8)
ret9 = session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.name.like("班%")).all()
限制
ret10 = session.query(app1.Classes).filter(app1.Classes.name.like("%班")).all()[1:10]
for l in ret10:
print(l.name)
# 排序
ret11 = session.query(app1.Classes).order_by(app1.Classes.id.desc()).all() # 倒序
for r in ret11:
print(r.name)
ret12 = session.query(app1.Classes).order_by(app1.Classes.id.asc()).all() # 正序
for a in ret12:
print(a.name)
分组
ret13 = session.query(app1.Classes.name).group_by(app1.Classes.name).all()
print(ret13)
for x in ret13:
print(x.name)
聚合函数
from sqlalchemy.sql import func
ret14 = session.query(
func.max(app1.Classes.id),
func.sum(app1.Classes.id),
func.min(app1.Classes.id)
).group_by(app1.Classes.name).having(func.max(app1.Classes.id > 1)).all()
print(ret14)
连表
ret15 = session.query(app1.Student, app1.Classes).filter(app1.Student.class_id == app1.Classes.id).all()
for m in ret15:
print(m[0].username)
print(ret15) 得到一个列表套元组 元组里是两个对象
ret16 = session.query(app1.Student).join(app1.Classes).all()
print(ret16[2].username) # 得到列表里面是前一个表的对象
相当于inner join
for i in ret16:
print(i[0].username, i[1].username)
ret17 = session.query(Hobby).join(UserInfo, isouter=True).all()
ret17_1 = session.query(UserInfo).join(Hobby, isouter=True).all()
ret18 = session.query(Hobby).outerjoin(UserInfo).all()
ret18_1 = session.query(UserInfo).outerjoin(Hobby).all()
相当于left join
print(ret17)
print(ret17_1)
print(ret18)
print(ret18_1)
session.commit() session.close() # 关闭连接
基于relationship的FK外键
添加
user_obj = UserInfo(name="提莫", hobby=Hobby(title="种蘑菇")) session.add(user_obj)
hobby = Hobby(title="弹奏一曲") hobby.user = [UserInfo(name="琴女"), UserInfo(name="妹纸")] session.add(hobby) session.commit()
基于relationship的正向查询
user_obj_1 = session.query(UserInfo).first() print(user_obj_1.name) print(user_obj_1.hobby.title)
基于relationship的反向查询
hb = session.query(Hobby).first() print(hb.title) for i in hb.user: print(i.name)
session.close()
基于relationship的FK
添加
book_obj = Book(title="Python源码剖析") tag_obj = Tag(title="Python") b2t = Book2Tag(book_id=book_obj.id, tag_id=tag_obj.id) session.add_all([ book_obj, tag_obj, b2t, ]) session.commit()
上面有坑哦~~~~
book = Book(title="测试") book.tags = [Tag(title="测试标签1"), Tag(title="测试标签2")] session.add(book) session.commit()
tag = Tag(title="LOL") tag.books = [Book(title="大龙刷新时间"), Book(title="小龙刷新时间")] session.add(tag) session.commit()
基于relationship的正向查询
book_obj = session.query(Book).filter_by(id=4).first() print(book_obj.title) print(book_obj.tags)
基于relationship的反向查询
tag_obj = session.query(Tag).first() print(tag_obj.title) print(tag_obj.books)
基于relationship的M2M多对多
