一、SQLAlchemy簡(jiǎn)介

1.1、SQLAlchemy是什么？

sqlalchemy是一個(gè)python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的的針對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的orm庫(kù)?？捎糜谶B接大多數(shù)常見的數(shù)據(jù)庫(kù)，比如Postges、MySQL、SQLite、Oracle等。

1.2、為什么要使用SQLAlchemy？

它將你的代碼從底層數(shù)據(jù)庫(kù)及其相關(guān)的SQL特性中抽象出來(lái)。

1.3、SQLAlchemy提供了兩種主要的使用模式

• SQL表達(dá)式語(yǔ)言（SQLAlchemy Core）
• ORM
  

1.4、應(yīng)該選擇哪種模式？

雖然你使用的框架中已經(jīng)內(nèi)置了ORM，但是希望添加更強(qiáng)大的報(bào)表功能，請(qǐng)選用Core。
如果你想在一個(gè)一模式為中心的視圖中查看數(shù)據(jù)（用戶類似于SQL），請(qǐng)使用Core。
如果你的數(shù)據(jù)不需要業(yè)務(wù)對(duì)象，請(qǐng)使用Core。
如果你要把數(shù)據(jù)看作業(yè)務(wù)對(duì)象，請(qǐng)使用ORM。
如果你想快速創(chuàng)建原型，請(qǐng)使用ORM。
如果你需要同事使用業(yè)務(wù)對(duì)象和其他與問(wèn)題域無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)，請(qǐng)組合使用Core和ORM。

1.5、連接數(shù)據(jù)庫(kù)

要連接到數(shù)據(jù)庫(kù)，需要先創(chuàng)建一個(gè)SQLAlchemy引擎。SQLAlchemy引擎為數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)公共接口來(lái)執(zhí)行SQL語(yǔ)句。這是通過(guò)包裝數(shù)據(jù)庫(kù)連接池和方言（不同數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端）來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

SQLAlchemy提供了一個(gè)函數(shù)來(lái)創(chuàng)建引擎。在這個(gè)函數(shù)中，你可以指定連接字符串，以及其他一些可選的關(guān)鍵字參數(shù)。

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///cookies.db')
engine1 = create_engine('sqlite:///:memory:')
engine2 = create_engine('sqlite://///home/cookiemonster/cookies.db')
engine3 = create_engine('sqlite:///c:\\Users\\cookiemonster\\cookies.db')

engine_mysql = create_engine('mysql+pymysql://cookiemonster:chocolatechip', '@mysql01.monster.internal/cookies', pool_recycle=3600)

1.6、模式和類型

為了訪問(wèn)底層數(shù)據(jù)庫(kù)，SQLAlchemy需要用某種東西來(lái)代表數(shù)據(jù)庫(kù)中的表。為此，可以使用下面三種方法總的一種：

使用用戶定義的Table對(duì)象
使用代表數(shù)據(jù)表的聲明式類
從數(shù)據(jù)庫(kù)中推斷

二、SQLAlchemy core

SQLAlchemy core定義表結(jié)構(gòu)使用的是1.5中說(shuō)的第1種方式。table對(duì)象包含一系列帶有類型的列和屬性，它們與一個(gè)常見的元數(shù)據(jù)容器相關(guān)聯(lián)。

元數(shù)據(jù)可以看作是一種Table對(duì)象目錄。這些表可以通過(guò)MetaData.tables來(lái)訪問(wèn)。

2.1、定義表結(jié)構(gòu)

在SQLAlchemy Core中，我們通過(guò)Table構(gòu)造函數(shù)來(lái)初始化Table對(duì)象。我們要在構(gòu)造函數(shù)中提供MetaData對(duì)象（元數(shù)據(jù)）和表名，任何其他參數(shù)都被認(rèn)為是列對(duì)象。列是通過(guò)Column()函數(shù)創(chuàng)建的。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy import Integer
from sqlalchemy import String
from sqlalchemy import MedaData

metadata = MetaData()
user = table('user', metadata, 
			 Column(id, Integer(), primary_key=True), 
			 Column(name, String(255)), 
)

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
metadata.create_all(engine) # 表的持久化

2.2、插入數(shù)據(jù)

首先創(chuàng)造一條insert語(yǔ)句，用來(lái)把小明放入user表中。為此，先調(diào)用user表的insert()方法，然后再使用values()語(yǔ)句，關(guān)鍵字參數(shù)為各個(gè)列及相應(yīng)值：

ins = user.insert().values(
	id=1, 
 name='小明'
)
print(str(ins))

到此僅僅只是創(chuàng)建了一個(gè)inset語(yǔ)句，還沒(méi)有真正執(zhí)行呢，接下來(lái)執(zhí)行插入操作：

connection = engine.connect()
result = connection.execute(ins)
print(result.inserted_primary_key)

2.3、查詢數(shù)據(jù)

構(gòu)建查詢時(shí)，要用到select函數(shù)，它類似于標(biāo)準(zhǔn)SQL SELECT語(yǔ)句。

from sqlalchemy.sql import select
s = select([user])
# 可以使用str(s)查看數(shù)據(jù)庫(kù)看到的語(yǔ)句
print(str(s))
rp = connection.execute(s)
results = rp.fetchall()

2.3.1、ResultProxy

execute()函數(shù)的返回值是一熱ResultProxy對(duì)象，它允許使用索引、名稱或Column對(duì)象進(jìn)行訪問(wèn)。

使用ResultProxy處理行

first_row = results[0]
first_row[1]
first_row.name
first_row[user.c.name]

迭代ResultProxy

rp = connection.execute(s)
for record in rp:
	print(record.user_name)

使用方法訪問(wèn)結(jié)果

rp.first() # 若有記錄，則返回第一個(gè)記錄并關(guān)閉連接
rp.fetchone() # 返回一行，并保持光標(biāo)為打開狀態(tài)，以便你做更多獲取調(diào)用
rp.scalar() # 入股查詢結(jié)果是包含一個(gè)列的單條記錄，則返回單個(gè)值

2.3.2、控制查詢中的列數(shù)

s = select([user.c.name])
rp = connection.execute(s)
print(rp.keys())
result = rp.first()

2.3.3、排序

s = select([user.c.name])
s = s.order_by(user.c.name)
rp = connection.execute(s)
for user in rp:
	print(user.name)

2.3.4、限制返回結(jié)果集的條數(shù)

s = select([user.c.name])
s = s.order_by(user.c.name)
s = s.limit(2)
rp = connection.execute(s)
for user in rp:
	print(user.name)

2.3.5、內(nèi)置SQL函數(shù)和標(biāo)簽

from sqlalchemy.sql import func
s = select([func.sum(user.c.score)])
rp = connection.execute(s)
print(rp.scalar())

2.3.6、過(guò)濾

對(duì)查詢過(guò)濾是通過(guò)添加where()語(yǔ)句來(lái)完成的。

s = select([user]).where(user.c.name == '小明')
rp = connection.execute(s)
record = rp.first()
print(record.items())

這里只是介紹了常用的查詢方法，更多復(fù)雜的查詢請(qǐng)查閱官方文檔。

2.4、更新數(shù)據(jù)

update()方法和前面的insert()方法很相似，它們的語(yǔ)法幾乎完全一樣，但是update()可以指定一個(gè)where()子句，用來(lái)指出要更新哪些行。

from sqlalchemy import update
u = update(user).where(user.c.name == '小明')
u = u.values(name='小華')
result = connection.execute(u)
print(result.rowcount)

2.5、刪除數(shù)據(jù)

創(chuàng)建刪除語(yǔ)句時(shí)，既可以使用delete()函數(shù)，也可以使用表的delete()方法。與insert()和update()不同，delete()不接收值參數(shù)，只接收一個(gè)可選where子句，用來(lái)指定刪除范文。

from sqlalchemy import delete
u = delete(user).where(user.c.name == '小華')
result = connection.execute(u)
print(result.rowcount)

注意：

更多的高級(jí)操作：連接、別名、分組、鏈?zhǔn)秸{(diào)用、原始查詢等，請(qǐng)查閱官方文檔。

2.5、事務(wù)

通過(guò)connection.begin()開啟一個(gè)事務(wù)，返回一個(gè)transaction對(duì)象，接下來(lái)根據(jù)執(zhí)行的情況調(diào)用transaction.commit()提交修改或者調(diào)用transaction.rollback()回滾操作。

三、SQLAlchemy orm

SQLAlchemy orm定義表結(jié)構(gòu)使用的是1.5中說(shuō)的第2種方式。通過(guò)定義一個(gè)類，它繼承自一個(gè)名為declarative_base的特殊基類。declarative_base把元數(shù)據(jù)容器和映射器（用來(lái)把類映射到數(shù)據(jù)表）結(jié)合在一起。

orm使用的類應(yīng)該滿足如下四個(gè)要求：

• 繼承自declarative_base對(duì)象。
• 包含__tablename__，這是數(shù)據(jù)庫(kù)中使用的表名。
• 包含一個(gè)或多個(gè)屬性，它們都是column對(duì)象。
• 確保一個(gè)或多個(gè)屬性組成主鍵。

3.1、定義表結(jié)構(gòu)：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy import Integer
from sqlalchemy import String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()
class User(Base):
 __tablename__ = 'user'
 
	id = Column(Integer, primary_key=True)
	name = Column(String(255))
	
engine = create_engine('sqlite:///')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

3.2、會(huì)話（session)

會(huì)話是SQLAlchemy ORM和數(shù)據(jù)庫(kù)交互的方式。它通過(guò)引擎包裝數(shù)據(jù)庫(kù)連接，并為通過(guò)會(huì)話加載或與會(huì)話關(guān)聯(lián)的對(duì)象提供標(biāo)識(shí)映射（identity map）。標(biāo)識(shí)映射是一種類似于緩存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含由對(duì)象表和主鍵確定的一個(gè)唯一的對(duì)象列表。會(huì)話還包裝了一個(gè)事務(wù)，這個(gè)事務(wù)將一直保持打開狀態(tài)，直到會(huì)話提交或回滾。

為創(chuàng)建會(huì)話，SQLAlchemy提供了一個(gè)sessionmaker類，這個(gè)類可以確保在整個(gè)應(yīng)用程序中能夠使用相同的參數(shù)創(chuàng)建會(huì)話。sessionmaker類通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)Session類來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，Session類是根據(jù)傳遞給sessionmaker工廠的參數(shù)配置的。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

3.3、插入

user = User(1, '小明')
session.add(user)
session.commit()

3.4、查詢

for row in session.query(User):
	print(row.id, row.name)

注意：session.query()的返回值是Query對(duì)象，不能使用它的返回值作為查詢結(jié)果。關(guān)于Query對(duì)象的用法，請(qǐng)參閱：https://docs.sqlalchemy.org/en/13/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query

常用Query對(duì)象的方法：

q = session.query(User)
q.count() # 獲取查詢結(jié)果的數(shù)量
q.all() # 返回查詢結(jié)果的list，會(huì)觸發(fā)執(zhí)行SQL查詢
q.get(id) # 根據(jù)primary_key查詢單個(gè)對(duì)象
q.as_scalar() # 返回此次查詢的SQL語(yǔ)句

3.4.1、控制查詢中的列數(shù)

print(session.query(user.name).first())

3.4.2、排序

for record in sesssion.query(user).order_by(user.name):
	print(user.name)

3.4.3、限制返回結(jié)果集的條數(shù)

query = session.query(user).order_by(user.name).[:2]
print([result.user_name for result in query])

3.4.4、內(nèi)置SQL函數(shù)和標(biāo)簽

from sqlalchemy import func
inv_count = session.query(func.sum(user.name)).scalar()
print(inv_count)

3.4.5、過(guò)濾

record = session.query(user).filter(user.name == '小華')
print(record)

3.5、更新數(shù)據(jù)

query = session.query(user)
xm_user = query.filter(user.user_name == '小華').first()
xm_user.name = 'robin'
session.commit()
print(xm_user.quantity)

3.6、刪除數(shù)據(jù)

query = session.query(user)
xm_user = query.filter(user.user_name == '小華').first()
session.delete(xm_user)
session.commit()
print(xm_user)

注意：

這里簡(jiǎn)單介紹了SQLAlchemy orm的常見用法，更高級(jí)的用法請(qǐng)查閱官方文檔。

四、反射

使用反射技術(shù)可以利用先用數(shù)據(jù)庫(kù)填充SQLAlchemy對(duì)象。

4.1、反射單個(gè)表

創(chuàng)建初始對(duì)象：

from sqlalchemy import Metadata, create_engines
metadata = MetaData()
engine = reate_engine('sqlite:///')

反射Artist表

from sqlalchmy impport Table
artist = Table('Artist', metadata, autoload=True, autoload_with=engine)

4.2、反射整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

metadata.reflect(bind=engine)

參考資料

https://docs.sqlalchemy.org/en/13/core/type_basics.html#generic-types

以上就是Python SQLAlchemy庫(kù)的使用方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python SQLAlchemy庫(kù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

最新評(píng)論