内容简介:ORM: Object Relational Mapper.目前Python有很多ORM工具可以将数据库映像为Python的Objects对象。其中比较知名的有Django的ORM,SQLAlchemy, PostgreSQL等。
ORM: Object Relational Mapper.
目前 Python 有很多ORM工具可以将数据库映像为Python的Objects对象。
其中比较知名的有Django的ORM,SQLAlchemy, PostgreSQL等。
SQLAlchemy
有更多的人维护,功能也比较齐全。所以一般是我们的首选项。
对于 SQLAlchemy
的使用者来说,只要你一开始连接上数据库,不管是Sqlite,MySQL还是什么,后面的处理方式完全一样。这种便利性也是它受欢迎的原因。
抛弃了传统的自己编织 SQL 语句、制作模型、连接数据库方式, SQLAlchemy
直接把这些东西全包在黑盒里面,让我们完全不需要去管。连SQL-Injection注入这种东西也被它帮忙防范了。这样一来,可以说在连接数据库方面,帮我们节省了最少一半以上的代码。
甚至连数据查询,SQLAlchemy也代替了SQL语句,而使用了专门的类似 MongoDB 的 Object.query.filter_by(name='Jason').all()
这种方法。
安装:
# 安装sqlalchemy $ pip install sqlalchemy
安装Drivers:
# Sqlite # 不需要,Python自带 # MySQL $ pip install pymysql # Postgresql $ pip install psycopg2
SQLAlchemy自身不带数据库driver,需要我们自己安装,并在连接时候指定。
而这些driver,实际上就是我们曾经手动连接数据库所用的包。而SQLAlchemy只是代替我们使用这些同样的包。
连接数据库
创建一个 sqlite 的ORM引擎:
from sqlalchemy import create_engine # 连接格式为:sqlite://<Hostname>/<path> engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
创建一个 MySQL 的ORM引擎:
from sqlalchemy import create_engine # 连接格式为:dialect+driver://username:password@host:port/database engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password123@localhost/db_test_01', echo=True)
数据库的位置(三斜杠为相对路径,四斜杠为绝对路径):
# 使用绝对路径的数据库文件(////),如/tmp/mydatabase.db engine = create_engine('sqlite:////tmp/mydatabase.db') # 使用当前「执行位置」数据库文件(///或///./) engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db') # 使用当前「执行位置」父级目录(///../)的数据库文件 engine = create_engine('sqlite:///../mydatabase.db') # 使用当前「脚本位置」的数据库文件 import os cwd = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] engine = create_engine('sqlite:///{}/mydatabase.db'.format(cwd))
Create Tables 创建表
注意:不同于SQL语句,SQLAlchemy中的表名是 完全区分大小写的 !
创建一个Schema表(指单纯表,不包含ORM对象):
from sqlalchemy import create_engine, MetaData from sqlalchemy import Table, Column from sqlalchemy import Integer, String, ForeignKey engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password123@localhost/db_test_01', echo=True) metadata = MetaData(engine) # 创建一个表 user_table = Table( 'tb_user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(50)), Column('fullname', String(100)) ) # 让改动生效 metadata.create_all()
创建一个ORM对象(包括表):
# 导入表格创建引擎 from sqlalchemy import create_engine # 导入列格式 from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey # 导入创建ORM模型相关 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'tb_Person' id = Column('id', Integer, primary_key=True) username = Column('username', String, unique=True) engine = create_engine('sqlite:///test.sqlite', echo=True) Base.metadata.create_all(bind=engine)
用普通表Table和ORM对象创建的表有什么不同?
他们在数据库中创建的,是完全相同的表!唯一区别是,Table创建的不包含ORM对象,也就是不提供让你直接操作Python对象的功能。
这么做的好处是,有很多只是关联作用的表,没有必要生成ORM对象。
删除数据库中的表
# engine = ... # Base = ... # 逐个ORM对象删除对应的表,如User类 User.__table__.drop(engine) # 删除全部表 Base.metadata.drop_all(engine)
设计或调试过程中,我们经常要频繁改动表格,所以有必要在创建表格前把测试数据库中的表都清除掉,再创建新的定义。
Insertion 插入数据
将数据添加到数据库:
# ... # 导入session相关(用于添加数据) from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship user = User() user.id = 1 user.username = 'Jason' Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() session.add(user) session.commit() session.close()
注意:这里的 session
和网站上的session概念有点不一样。这里是用来commit提交数据库变动的工具。
批量添加数据(向add_all()传入列表):
session.add_all( [user1, user2, user3] )
添加每条数据的时候自动flush():
session = sessionmaker(bind=engine, autoflush=True)
autoflush
是在每次 session.add()
自动执行 session.flush()
,即在插入数据库之前就在内存中生成所有对象的动态数据(如主键ID等)。一般默认是选false,因为会影响效率。最好是需要的时候,才手动执行 session.flush()
具体缘由,看下一节“数据生效”。
Take effect 数据生效
SQLAlchemy中的 create_all()
和 session.commit()
都是直接让python文件中定义的对象在数据库中生效的语句。在此之前,无论怎么定义,数据都是在内存中,而没有在数据库中的。
注意区分:
create_all session.commit()
这两个的顺序,当然是先创建表格,再插入数据。
只是,如果我们知道了这个原理,在编码中才能比较运用自由。比如,连 create_engine()
创建引擎,我们都可以在后面定义,而没必要非得写在文件头,即所有的ORM定义之前。
create_engine
只要定义在所有ORM类和Schema表之后即可。
此后,我们再开始进行数据插入工作,也就利用到了session。
session过程中呢,我们也会遇到互相引用主键外键ID的情况。但是注意,这时候因为还没有使用最终的 session.commit()
真正提交数据到数据库中,这些ID是没有值的。
解决办法就是利用内置的方法 session.flush()
,将session中已添加的所有对象填充好数据,但是这时候还没有提交到数据库,只是我们内部可以正常访问各种ID了。
更新/删除数据
更新:
# Get a row of data me = session.query(User).filter_by(username='Jason').first() # Method 1: me.age += 1 session.commit() # Method 2: session.query().filter( User.username == 'Jason' ).update( {"age": (User.age +1)} ) session.commit() # Method 3: setattr(user, 'age', user.age+1) session.commit()
Get Primary Key Value 获取主键值
#sqlalchemy can't get primary key
, #sqlalchemy 如何获得主键的值
这个问题花了我很多时间探索查询,不得其解,才明白原来是很显然的事。
虽然在没有用session或engine插入数据之前,我们可以直接浏览从ORM创建的对象中的属性值。
但是这个时候无论如何都获取不到 primar_key
主键列的值。
因为这时候主键还没有插入数据库,作为 动态的值
,在数据库没生效之前也就为None。
为什么需要获取 value of primary_key
?考虑如下这些场景:
foreign key
那么该怎么获取主键ID呢?
如果要想在插入数据之前就获取主键等 动态列
的值,那么有这几种方法:
- 直接利用SQLAlchemy建立类直接的内部关联,而不直接使用ID
- 主表插入数据,另session生效后,再用query获取相应对象,来得到它的ID。
- (*) 主表先用
session.add(..)
,再session.flush()
,然后就可以获取ID,最后再session.commit()
- 不使用primary key主键,自己手动创建ID,这样来随便获取。
推荐做法如下:
即每次新创建对象后,立刻session.add(..),然后立刻session.flush(),全部都添加好的文末,再session.commit().
Query 查询
注意:query是通过session进行的,也就是必须在 session.commit()
之后才能进行查询,否则会报错。
这里将的query查询,指的都是 在插入到数据库生效之后
。理解这个很重要,因为在对象未插入到数据库之前,很多主键、外键等内容都是不存在的,也就无法查询到。
参考:pythonsheets - Object Relational basic query
查询数据:
session.commit() # ... users = session.query(User).all() # 返回的是多个User类的对象:>>> [ <User 1>, <User 2>, .... ] for u in users: print(u.id, u.username)
常用查询方法:
# 获取某ORM中数据 .query(ORM类名) >>> session.query( User ).all() # All rows of data >>> session.query( User ).first() # First row of data as an object # 查询结果排序 .order_by(类名.列名) >>> session.query(User).order_by( User.birth ).all() # 筛选结果 .filter( True/False 表达式 ) >>> session.query(User).filter( User.name != 'Jason' ).all() >>> session.query(User).filter( User.name.like('%ed%') ).all() # Fuzzy search >>> session.query(User).filter( User.id in [1, 2, 3] ).all() # IN >>> session.query(User).filter( ~ User.id in [4, 5, 6] ).all() # NOT IN >>> session.query(User).filter( User.school == 'MIT', User.age < 24 ).first() # AND >>> session.query(User).filter( _or(User.school == 'MIT', User.age < 24) ).first() # OR
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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