python實現(xiàn)sqlalchemy的使用概述
sqlAlchemy解讀: https://www.jb51.net/article/174565.htm
sqlAlchemy解讀:https://www.jb51.net/article/173950.htm
特點是操縱Python對象而不是SQL查詢,也就是在代碼層面考慮的是對象,而不是SQL,體現(xiàn)的是一種程序化思維,這樣使得Python程序更加簡潔易懂。
具體的實現(xiàn)方式是將數(shù)據(jù)庫表轉(zhuǎn)換為Python類,其中數(shù)據(jù)列作為屬性,數(shù)據(jù)庫操作作為方法。
abstract # 輔助sqlAlchemy實現(xiàn)類的繼承,自動繼承屬性,省去super() SQLAlchemy定義的ORM,在繼承父級ORM時候,F(xiàn)oreign Key外鍵是不能繼承的,它強制要求在子類中重新定義。使用概述在使用sqlalchemy訪問數(shù)據(jù)庫的時候,以類的形式表示表格,因此在使用之前,需要先定義類。
類的定義有三種:基類BASE、父類、子類
基類是sqlalchemy底層的;當(dāng)需要一份數(shù)據(jù)切分為多個子表的時候,或多個表的字段一致時,可以使用一個父類定義字段的類型,多個子表繼承父類的屬性。
一、創(chuàng)建引擎和會話通過創(chuàng)建引擎、綁定引擎來創(chuàng)建會話,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的訪問。
from sqlalchemy import create_engine # 引擎from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 創(chuàng)建orm的會話池,orm和sql均可以管理對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,需要綁定引擎才可以使用會話,# 創(chuàng)建連接engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234;@127.0.0.1/test', # 需要安裝mysql和pymysql的模塊,用戶名:密碼@ip地址/某個數(shù)據(jù)庫 #echo=True, # 打印操作對應(yīng)的SQL語句 pool_size=8, # 連接個數(shù) pool_recycle=60*30 # 不使用時斷開 )# 創(chuàng)建sessionDbSession = sessionmaker(bind=engine) # 會話工廠,與引擎綁定。session = DbSession() # 實例化session.close() # 關(guān)閉會話二、定義類來表示虛擬表格
在使用sqlalchemy訪問數(shù)據(jù)庫的時候,以類的形式表示表格,因此在使用之前,需要先定義類。使用類的名稱而不是tablename實現(xiàn)之后的增刪改查。
# 導(dǎo)入定義類需要的模塊from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 調(diào)用sqlalchemy的基類from sqlalchemy import Column, Index, distinct, update# 指定字段屬性,索引、唯一、DMLfrom sqlalchemy.types import *# 所有字段類型
1. 直接建立一個可調(diào)用的表格
需要先繼承基類,在定義__init__函數(shù),設(shè)置輸入?yún)?shù)。
# 創(chuàng)建庫表類型Base = declarative_base() # 調(diào)用sqlalchemy的基類class Users(Base): ’’’繼承基類’’’ __tablename__ = 'users' # 數(shù)據(jù)表的名字 __table_args__ = {’extend_existing’: True} # 當(dāng)數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)有該表時,或內(nèi)存中已聲明該表,可以用此語句重新覆蓋聲明。 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True) #email = Column(String(64)) def __init__(self, name, email):self.name = nameself.email = email # 聲明需要調(diào)用的特征,可以只聲明數(shù)據(jù)庫中表格列的子集Base.metadata.create_all(engine)# 表生效:將所有定義的類,使用引擎創(chuàng)建,此時可以在數(shù)據(jù)庫中看到這些表。
2. 創(chuàng)建多個相同列屬性的表格 先建立一個表格的父類,指定列的屬性,再通過繼承父類
不同的表
# 創(chuàng)建庫表類型Base = declarative_base() # 調(diào)用sqlalchemy的基類class model_data(BASE): ’’’創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表類:模型所需的基本字段’’’ __abstract__ = True # 輔助sqlAlchemy實現(xiàn)類的繼承,自動繼承屬性,省去super() __table_args__ = {’extend_existing’: True} # 若表的聲明在內(nèi)存中已存在,則重新聲明表的名稱,不然會報錯 ai_xdr_id = Column(BigInteger(), primary_key=True, unique=True, autoincrement= True) ai_sdk_id = Column(BigInteger())class TrainData(model_data): # 訓(xùn)練集表 ’’’繼承model_data的屬性,并將表的名字定義為:’xxx_train_data’存入數(shù)據(jù)庫 ’’’ __tablename__ = ’xxx_train_data’ class DevData(model_data): # 開發(fā)集表 ’’’表的名字定義為:’xxx_dev_data’ ’’’ __tablename__ = ’xxx_dev_data’class TestData(model_data): # 測試集表 __tablename__ = ’xxx_test_data’Base.metadata.create_all(engine)# 表生效:將所有定義的類,使用引擎創(chuàng)建,此時可以在數(shù)據(jù)庫中看到這些表。三、增刪改查
因為是會話操作,當(dāng)某個語句,例如增加數(shù)據(jù)時,不成功的時候需要回滾。
增加數(shù)據(jù)
# 增加數(shù)據(jù)add_user = Users('test3', 'test123@qq.com')session.add(add_user)session.commit()# add_users = Users(('test', 'test123@qq.com'),(’a’,’b’)))# session.add(add_users)# session.commit()# 當(dāng)上述語句出現(xiàn)執(zhí)行錯誤時,需要執(zhí)行回滾語句,才能繼續(xù)操作session.rollback()
刪除數(shù)據(jù)
delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == 'test').first()if delete_users: session.delete(delete_users) session.commit() session.query(Users).filter(Users.name == 'test').delete()session.commit()
更改數(shù)據(jù)
# 改session.query(Users).filter_by(id=1).update({’name’: 'Jack'})users = session.query(Users).filter_by(name='Jack').first()users.name = 'test'
查找數(shù)據(jù)
users = session.query(Users).filter_by(id=5).all()for item in users: print(item.name) print(item.email) # 若未在類中聲明,則無法訪問數(shù)據(jù)庫中該表的屬性。四、進階技能
1. 將DataFrame格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫
class DataAccessLayer:# 數(shù)據(jù)連接層、定義了連接和關(guān)閉。 ’’’數(shù)據(jù)連接層、定義了連接和關(guān)閉。’’’ def __init__(self):self.ENGINE = None # 引擎self.SESSION = None# 會話self.conn_string = 'mysql+pymysql://root:1234;@127.0.0.1/test' ## 需要安裝mysql和pymysql的模塊,用戶名:密碼@ip地址/某個數(shù)據(jù)庫 def connect(self):’’’連接時建立引擎和會話。’’’self.ENGINE = create_engine(self.conn_string, encoding=’utf-8’,isolation_level='AUTOCOMMIT', connect_args={’connect_timeout’: 7200})# self.ENGINE = create_engine(self.conn_string, encoding=’utf-8’,connect_args={’connect_timeout’: 7200})self.SESSION = sessionmaker(bind=self.ENGINE)() def disconnect(self):’’’斷開時,關(guān)閉引擎。’’’self.ENGINE.close()def df_save_db(df,tablename): ’’’將數(shù)據(jù)集DataFrame保存到數(shù)據(jù)庫’’’ db_ac = DataAccessLayer() db_ac.connect() conn = db_ac.ENGINE.connect() df.to_sql(name=tablename, con=conn, if_exists=’append’, index=False) conn.close() print(’%s updated.’%tablename)df = pd.read_csv(’traindata_jiangsu_donghai.csv’)df_save_db(df,’traindata_jiangsu_donghai’)
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