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Python的SQLalchemy模塊連接與操作MySQL的基礎示例

 更新時間:2016年07月11日 15:30:34   作者:linda1000  
SQLalchemy是Python世界中驅動MySQL的一款高人氣模塊,這里我們從入門開始來看一下Python的SQLalchemy模塊連接與操作MySQL的基礎示例:

一、SQLalchemy簡介
SQLAlchemy是一個開源的SQL工具包,基本Python編程語言的MIT許可證而發(fā)布的對象關系映射器。SQLAlchemy提供了“一個熟知的企業(yè)級全套持久性模式,使用ORM等獨立SQLAlchemy的一個優(yōu)勢在于其允許開發(fā)人員首先考慮數據模型,并能決定稍后可視化數據的方式。
二、SQLAlchempy的安裝
首先需安裝mysql,這里就不再多說了.....
然后,下載SQLAlchemy(http://www.sqlalchemy.org/download.html),這里我們以Windows系統(tǒng)為例,然后打開cmd,在安裝包文件目錄下,運行

python setup.py install

,通過python下輸入

import sqlalchemy

,執(zhí)行未報錯則表示安裝成功
 
三、SQLAlchemy的使用實例

1、完成簡單數據表信息查詢

# 1. 導入模塊
from sqlalchemy import *
from sqlclchemy.orm import *
# 2. 建立數據庫引擎
mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)
 #address 數據庫://用戶名:密碼(沒有密碼則為空)@主機名:端口/數據庫名
 #echo標識用于設置通過python標準日志模塊完成的SQLAlchemy日志系統(tǒng),當開啟日志功能,我們將能看到所有的SQL生成代碼
# 3. 建立連接
connection = mysql_engine.connect()
# 4. 查詢表信息
result = connection.execute("select name from t_name)
for row in result:
 print "name: ", row['name']
# 5. 關閉連接
connection.close()

 
2、插入新的數據表

# 1. 導入模塊
from sqlalchemy import *
from sqlclchemy.orm import *
# 2. 建立數據庫引擎
mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)
 #address 數據庫://用戶名:密碼(沒有密碼則為空)@主機名:端口/數據庫名
 #echo標識用于設置通過python標準日志模塊完成的SQLAlchemy日志系統(tǒng),當開啟日志功能,我們將能看到所有的SQL生成代碼
# 3. 設置metadata并將其綁定到數據庫引擎
metadata = Metadata(mysql_engine)
# 4. 定義需新建的表
users = Table('users', metadata,Column('user_id', Integer, primary_key=True),
 Column('name', String(40)),
 Column('age', Integer),
 Column('password', String),)
 #Table實現(xiàn)方式與SQL語言中的CRETE TABLE類似
# 5. 在數據庫中創(chuàng)建表
metadata.create_all(mysql_engine)
 #向數據庫發(fā)出CREATE TABLE命令,由此數據庫新建名為users的表
 #調用時會檢查已經存在的表結構,因此可重復調用
# 6. 創(chuàng)建一個與數據庫中的users表匹配的python類
class user():
 def __int__(self, name, fullname, password):
 self.name = name
 self.fullname = fullname
 self.passwd = passwd
 #python類的屬性需與users表的列名一致
# 7. 設置映射
from sqlalchemy.orm import mapper
mapper(user, users)
 # mapper()創(chuàng)建一個新的Mapper對象,與定義的類相關聯(lián)
#需要注意的是,通過mapper建立映射的數據表必須帶有主鍵,如果沒有主鍵就無法定位某個table的某行row, 
#如果無法定位某行row, 就無法做Object-relational mapping這樣的映射
# 8. 創(chuàng)建session
Session = sessionmaker(bind=mysql_egnine)
session = Session()
 #由此我們只需對python的user類的操作,后臺數據庫的具體實現(xiàn)交由session完成
# 9. 執(zhí)行
session.commit()
 #實現(xiàn)與數據庫的交互
# 10. 查詢
usr_info = session.query(user).filter_by(age=12).first()
 #返回數據庫中年紀12歲的第一條數據

上面結合SQLAlchemy中ORM部分實現(xiàn)一個Mapper對象,將類的實例對應表中的記錄,實例的屬性對應字段。實現(xiàn)一個Data Mapping需要三個元素:Tabella Metadata, user-defined class, mapper對象,這三個是實現(xiàn)對象對表映射的基本元素,在此基礎上,可實現(xiàn)一對多的映射,實現(xiàn)類似多表查詢的問題
首先創(chuàng)建兩個相關聯(lián)的表Student, Score,表Score中以主表的id字段為外鍵

Student = Table('student', engine,  
              column(‘id', Interger, primary_key = True), 
              column('name', String, nullable=False), 
              column('age', Interger) 
) 
Score = Table('score', engine,  
            column('id', Integer, primary_key=True), 
            column('student_id', Integer, ForeignKey(student.id)) 
            column('category', String, nullable=False), 
            column('score', Integer)   
) 

兩表中,Score表以Student表中id項為外鍵,一般稱Student表為主表,Score表為從表
表創(chuàng)建好后,那同樣,在python中需定義兩個與表相對應的類

class student_type(object): 
     def __init__(self): 
        self.name = None 
class score_type(object): 
     def __init__(self): 
        self.category = None 

在建立mapping時,我們只需要體現(xiàn)兩個表間又相互關聯(lián)關系,
并不關心表中具體的主鍵與外鍵等關系(由SQLAlchemy處理),
當需要體現(xiàn)表student與表score間的關聯(lián)關系,mapper具體的定義方法如:
mapper(student_type, student, properties={'_scores': relation(score_type, Score)})
通過properties中參數,實現(xiàn)score_type 與Score的映射,
由此可以通過訪問student中的'_scores'屬性來查詢Score表中的值
另外,properties是一個字典,可以添加多個屬性,SQLAlchemy中有些模塊如backref, 也可導入

綜上,使用關系映射可以方便地從一個對象直接找到相對應的其他的對象

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