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SQLAlchemy的主要組件詳細(xì)講解

 更新時(shí)間:2023年08月09日 11:11:42   作者:2301_78316786  
SQLAlchemy是一個(gè)基于Python實(shí)現(xiàn)的ORM框架,能滿(mǎn)足大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)操作需求,同時(shí)支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)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(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考

 SQLAlchemy介紹

SQLAlchemy是一個(gè)基于Python實(shí)現(xiàn)的ORM框架,能滿(mǎn)足大多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)操作需求,同時(shí)支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)引擎(SQLite,MySQL,Postgresql,Oracle等)

SQLAlchemy組件中最有名的是它的對(duì)象關(guān)系映射器(ORM)

ORM 將數(shù)據(jù)庫(kù)中的表與面向?qū)ο笳Z(yǔ)言中的類(lèi)建立了一種對(duì)應(yīng)關(guān)系

ORM將一個(gè)Python的對(duì)象映射為數(shù)據(jù)庫(kù)中的一張關(guān)系表。它將SQL封裝起來(lái),程序員不再需要關(guān)心數(shù)據(jù)庫(kù)的具體操作,只需要專(zhuān)注于自己本身代碼和業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)

對(duì)數(shù)據(jù)表的抽象,允許開(kāi)發(fā)人員首先考慮數(shù)據(jù)模型,同時(shí)使得Python程序更加簡(jiǎn)潔易讀。
對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的封裝,使得開(kāi)發(fā)人員在面對(duì)不同數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),只需要做簡(jiǎn)單修改即可,工作量大大減少。

整體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程就是:Python代碼,通過(guò)ORM轉(zhuǎn)換成SQL語(yǔ)句,再通過(guò)pymysql去實(shí)際操作數(shù)據(jù)庫(kù),最典型的ORM就是我們的SQLAlchemy

SQLAlchemy的主要組件有哪些?

SQLAlchemy,聽(tīng)名字就知道是個(gè)把SQL用魔法驅(qū)動(dòng)的庫(kù)。它有很多組件,讓我一個(gè)個(gè)給你揭曉。首先,它的核心是Engine,相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的驅(qū)動(dòng)程序,負(fù)責(zé)和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交流。比如你想從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù),你只需要告訴Engine你要什么,Engine就會(huì)幫你搞到手。

例如,你想要從名為“users”的表讀取所有數(shù)據(jù),代碼可能是這樣的:

from sqlalchemy import create_engine  
# 創(chuàng)建一個(gè)引擎  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
# 打開(kāi)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)連接  
with engine.connect() as connection:  
    # 創(chuàng)建一個(gè)查詢(xún),這里我們查詢(xún) "users" 表中的所有數(shù)據(jù)  
    query = connection.query(users)  
    # 執(zhí)行查詢(xún)并打印結(jié)果  
    for user in query:  
        print(user)

但是,SQLAlchemy更強(qiáng)大的地方在于,它可以把復(fù)雜的SQL查詢(xún)用Python的方式寫(xiě)出來(lái)。比如,你想要查詢(xún)“users”表中年齡大于18歲的女性用戶(hù),你可以像這樣寫(xiě):

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(duì)象的基礎(chǔ)  
Base = declarative_base()  
# 定義一個(gè)User對(duì)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(gè)引擎  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
# 創(chuàng)建Session類(lèi)  
Session = sessionmaker(bind=engine)  
# 創(chuàng)建一個(gè)新的Session對(duì)象  
session = Session()  
# 查詢(xún)所有年齡大于18歲的女性用戶(hù)  
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(guò)要注意,上面的代碼需要先建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)和相應(yīng)的表。你可以用SQLAlchemy的DDL(數(shù)據(jù)庫(kù)定義語(yǔ)言)來(lái)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(duì)象的create方法來(lái)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(dá)式語(yǔ)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(gè)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(jìn)一步,可以試試它的SQL表達(dá)式語(yǔ)言和ORM。如果你是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)研究員,你可能需要的是它的Schema和Type System??傊?,SQLAlchemy是一個(gè)非常強(qiáng)大的庫(kù),幾乎可以處理所有和SQL有關(guān)的任務(wù)。

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(jiǎn)單列舉一些:

事務(wù)處理:SQLAlchemy提供了事務(wù)處理的功能,可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的操作和管理。
連接池:SQLAlchemy支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)連接池,可以有效地管理數(shù)據(jù)庫(kù)連接,提高數(shù)據(jù)庫(kù)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(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)表的遷移和版本控制。
查詢(xún)構(gòu)建器:SQLAlchemy提供了查詢(xún)構(gòu)建器,可以用Python語(yǔ)言的方式構(gòu)建SQL查詢(xún),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(duì)象映射到數(shù)據(jù)庫(kù)中的表,實(shí)現(xiàn)對(duì)象關(guān)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(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作進(jìn)行監(jiān)控和分析,實(shí)現(xiàn)自定義的邏輯和功能。
下面舉幾個(gè)例子來(lái)說(shuō)明SQLAlchemy的用法:

查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù):

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

條件查詢(xún):

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(huì)話(huà)  
engine = create_engine('sqlite:///example.db')  
Session = sessionmaker(bind=engine)  
session = Session()  
# 查詢(xún)年齡大于18歲的女性用戶(hù)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(guān)于SQLAlchemy的主要組件有哪些?的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SQLAlchemy組件內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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