SQLAlchemy的主要組件詳細講解

更新時間：2023年08月09日 11:11:42 作者：2301_78316786

SQLAlchemy是一個基于Python實現的ORM框架,能滿足大多數數據庫操作需求,同時支持多種數據庫引擎（SQLite,MySQL,Postgresql,Oracle等）,這篇文章主要介紹了SQLAlchemy的主要組件有哪些,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考

SQLAlchemy介紹

SQLAlchemy是一個基于Python實現的ORM框架，能滿足大多數數據庫操作需求，同時支持多種數據庫引擎（SQLite，MySQL，Postgresql，Oracle等）

SQLAlchemy組件中最有名的是它的對象關系映射器（ORM）

ORM 將數據庫中的表與面向對象語言中的類建立了一種對應關系

ORM將一個Python的對象映射為數據庫中的一張關系表。它將SQL封裝起來，程序員不再需要關心數據庫的具體操作，只需要專注于自己本身代碼和業(yè)務邏輯的實現

對數據表的抽象，允許開發(fā)人員首先考慮數據模型，同時使得Python程序更加簡潔易讀。
對各種數據庫引擎的封裝，使得開發(fā)人員在面對不同數據庫時，只需要做簡單修改即可，工作量大大減少。

整體的實現過程就是：Python代碼，通過ORM轉換成SQL語句，再通過pymysql去實際操作數據庫，最典型的ORM就是我們的SQLAlchemy

SQLAlchemy的主要組件有哪些？

SQLAlchemy，聽名字就知道是個把SQL用魔法驅動的庫。它有很多組件，讓我一個個給你揭曉。首先，它的核心是Engine，相當于一個數據庫的驅動程序，負責和數據庫進行交流。比如你想從數據庫讀取數據，你只需要告訴Engine你要什么，Engine就會幫你搞到手。

例如，你想要從名為“users”的表讀取所有數據，代碼可能是這樣的：

from sqlalchemy import create_engine  
# 創(chuàng)建一個引擎  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
# 打開一個數據庫連接  
with engine.connect() as connection:  
    # 創(chuàng)建一個查詢，這里我們查詢 "users" 表中的所有數據  
    query = connection.query(users)  
    # 執(zhí)行查詢并打印結果  
    for user in query:  
        print(user)

但是，SQLAlchemy更強大的地方在于，它可以把復雜的SQL查詢用Python的方式寫出來。比如，你想要查詢“users”表中年齡大于18歲的女性用戶，你可以像這樣寫：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, func  
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base  
# 創(chuàng)建ORM對象的基礎  
Base = declarative_base()  
# 定義一個User對象  
class User(Base):  
    __tablename__ = 'users'  
    id = Column(Integer, primary_key=True)  
    name = Column(String)  
    age = Column(Integer)  
    gender = Column(String)  
# 創(chuàng)建一個引擎  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
# 創(chuàng)建Session類  
Session = sessionmaker(bind=engine)  
# 創(chuàng)建一個新的Session對象  
session = Session()  
# 查詢所有年齡大于18歲的女性用戶  
for user in session.query(User).filter(User.age > 18, User.gender == 'female'):  
    print(user.id, user.name, user.age, user.gender)

是不是很酷？不過要注意，上面的代碼需要先建立一個數據庫和相應的表。你可以用SQLAlchemy的DDL（數據庫定義語言）來創(chuàng)建表。比如：

from sqlalchemy.sql import table, column  
users = table('users',  
             column('id', Integer),  
             column('name', String),  
             column('age', Integer),  
             column('gender', String),  
             )

然后可以用SQLAlchemy的DDL對象的create方法來創(chuàng)建表：

from sqlalchemy import create_engine  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
with engine.connect() as connection:  
    connection.execute(users.create)

SQLAlchemy還有許多其他組件，比如SQL表達式語言、ORM、Schema、Type System等等，這些都是SQLAlchemy提供的功能。但這些功能并不是每個人都需要用到的。你可能需要的是它的核心——Engine。如果你想要更進一步，可以試試它的SQL表達式語言和ORM。如果你是一個數據庫研究員，你可能需要的是它的Schema和Type System?？傊琒QLAlchemy是一個非常強大的庫，幾乎可以處理所有和SQL有關的任務。

除了上面提到的組件，SQLAlchemy還提供了許多其他的功能和工具，下面簡單列舉一些：

事務處理：SQLAlchemy提供了事務處理的功能，可以方便地進行數據庫事務的操作和管理。
連接池：SQLAlchemy支持多種數據庫連接池，可以有效地管理數據庫連接，提高數據庫的性能和可靠性。
SQL遷移：SQLAlchemy提供了SQL遷移工具，可以方便地進行數據庫表的遷移和版本控制。
查詢構建器：SQLAlchemy提供了查詢構建器，可以用Python語言的方式構建SQL查詢，更加靈活和方便。
ORM映射器：SQLAlchemy的ORM組件提供了映射器，可以將Python對象映射到數據庫中的表，實現對象關系映射（ORM）的功能。
事件系統(tǒng)：SQLAlchemy提供了事件系統(tǒng)，可以方便地對數據庫操作進行監(jiān)控和分析，實現自定義的邏輯和功能。
下面舉幾個例子來說明SQLAlchemy的用法：

查詢數據庫：

from sqlalchemy import create_engine  
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base  
# 創(chuàng)建引擎和會話  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
Session = sessionmaker(bind=engine)  
session = Session()  
# 查詢所有用戶信息  
users = session.query(User).all()  
for user in users:  
    print(user.id, user.name, user.age)

條件查詢：

from sqlalchemy import create_engine, func  
from sqlalchemy.orm import sessionmaker  
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base  
# 創(chuàng)建引擎和會話  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
Session = sessionmaker(bind=engine)  
session = Session()  
# 查詢年齡大于18歲的女性用戶信息  
female_users = session.query(User).filter(User.gender == 'female', User.age > 18).all()  
for user in female_users:  
    print(user.id, user.name, user.age)

到此這篇關于SQLAlchemy的主要組件有哪些？的文章就介紹到這了,更多相關SQLAlchemy組件內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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