Python SQLAlchemy庫的使用方法
一、SQLAlchemy簡介
1.1、SQLAlchemy是什么?
sqlalchemy是一個python語言實現的的針對關系型數據庫的orm庫。可用于連接大多數常見的數據庫,比如Postges、MySQL、SQLite、Oracle等。
1.2、為什么要使用SQLAlchemy?
它將你的代碼從底層數據庫及其相關的SQL特性中抽象出來。
1.3、SQLAlchemy提供了兩種主要的使用模式
SQL表達式語言(SQLAlchemy Core) ORM1.4、應該選擇哪種模式?
雖然你使用的框架中已經內置了ORM,但是希望添加更強大的報表功能,請選用Core。如果你想在一個一模式為中心的視圖中查看數據(用戶類似于SQL),請使用Core。如果你的數據不需要業務對象,請使用Core。如果你要把數據看作業務對象,請使用ORM。如果你想快速創建原型,請使用ORM。如果你需要同事使用業務對象和其他與問題域無關的數據,請組合使用Core和ORM。
1.5、連接數據庫
要連接到數據庫,需要先創建一個SQLAlchemy引擎。SQLAlchemy引擎為數據庫創建一個公共接口來執行SQL語句。這是通過包裝數據庫連接池和方言(不同數據庫客戶端)來實現的。
SQLAlchemy提供了一個函數來創建引擎。在這個函數中,你可以指定連接字符串,以及其他一些可選的關鍵字參數。
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine(’sqlite:///cookies.db’)engine1 = create_engine(’sqlite:///:memory:’)engine2 = create_engine(’sqlite://///home/cookiemonster/cookies.db’)engine3 = create_engine(’sqlite:///c:Userscookiemonstercookies.db’)engine_mysql = create_engine(’mysql+pymysql://cookiemonster:chocolatechip’, ’@mysql01.monster.internal/cookies’, pool_recycle=3600)
1.6、模式和類型
為了訪問底層數據庫,SQLAlchemy需要用某種東西來代表數據庫中的表。為此,可以使用下面三種方法總的一種:
使用用戶定義的Table對象使用代表數據表的聲明式類從數據庫中推斷
二、SQLAlchemy core
SQLAlchemy core定義表結構使用的是1.5中說的第1種方式。table對象包含一系列帶有類型的列和屬性,它們與一個常見的元數據容器相關聯。
元數據可以看作是一種Table對象目錄。這些表可以通過MetaData.tables來訪問。
2.1、定義表結構
在SQLAlchemy Core中,我們通過Table構造函數來初始化Table對象。我們要在構造函數中提供MetaData對象(元數據)和表名,任何其他參數都被認為是列對象。列是通過Column()函數創建的。
from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy import Columnfrom sqlalchemy import Integerfrom sqlalchemy import Stringfrom sqlalchemy import MedaDatametadata = MetaData()user = table(’user’, metadata, Column(id, Integer(), primary_key=True), Column(name, String(255)), )engine = create_engine(’sqlite:///:memory:’)metadata.create_all(engine) # 表的持久化
2.2、插入數據
首先創造一條insert語句,用來把小明放入user表中。為此,先調用user表的insert()方法,然后再使用values()語句,關鍵字參數為各個列及相應值:
ins = user.insert().values(id=1, name=’小明’)print(str(ins))
到此僅僅只是創建了一個inset語句,還沒有真正執行呢,接下來執行插入操作:
connection = engine.connect()result = connection.execute(ins)print(result.inserted_primary_key)
2.3、查詢數據
構建查詢時,要用到select函數,它類似于標準SQL SELECT語句。
from sqlalchemy.sql import selects = select([user])# 可以使用str(s)查看數據庫看到的語句print(str(s))rp = connection.execute(s)results = rp.fetchall()
2.3.1、ResultProxy
execute()函數的返回值是一熱ResultProxy對象,它允許使用索引、名稱或Column對象進行訪問。
使用ResultProxy處理行
first_row = results[0]first_row[1]first_row.namefirst_row[user.c.name]
迭代ResultProxy
rp = connection.execute(s)for record in rp:print(record.user_name)
使用方法訪問結果
rp.first() # 若有記錄,則返回第一個記錄并關閉連接rp.fetchone() # 返回一行,并保持光標為打開狀態,以便你做更多獲取調用rp.scalar() # 入股查詢結果是包含一個列的單條記錄,則返回單個值
2.3.2、控制查詢中的列數
s = select([user.c.name])rp = connection.execute(s)print(rp.keys())result = rp.first()
2.3.3、排序
s = select([user.c.name])s = s.order_by(user.c.name)rp = connection.execute(s)for user in rp:print(user.name)
2.3.4、限制返回結果集的條數
s = select([user.c.name])s = s.order_by(user.c.name)s = s.limit(2)rp = connection.execute(s)for user in rp:print(user.name)
2.3.5、內置SQL函數和標簽
from sqlalchemy.sql import funcs = select([func.sum(user.c.score)])rp = connection.execute(s)print(rp.scalar())
2.3.6、過濾
對查詢過濾是通過添加where()語句來完成的。
s = select([user]).where(user.c.name == ’小明’)rp = connection.execute(s)record = rp.first()print(record.items())
這里只是介紹了常用的查詢方法,更多復雜的查詢請查閱官方文檔。
2.4、更新數據
update()方法和前面的insert()方法很相似,它們的語法幾乎完全一樣,但是update()可以指定一個where()子句,用來指出要更新哪些行。
from sqlalchemy import updateu = update(user).where(user.c.name == ’小明’)u = u.values(name=’小華’)result = connection.execute(u)print(result.rowcount)
2.5、刪除數據
創建刪除語句時,既可以使用delete()函數,也可以使用表的delete()方法。與insert()和update()不同,delete()不接收值參數,只接收一個可選where子句,用來指定刪除范文。
from sqlalchemy import deleteu = delete(user).where(user.c.name == ’小華’)result = connection.execute(u)print(result.rowcount)
注意:
更多的高級操作:連接、別名、分組、鏈式調用、原始查詢等,請查閱官方文檔。
2.5、事務
通過connection.begin()開啟一個事務,返回一個transaction對象,接下來根據執行的情況調用transaction.commit()提交修改或者調用transaction.rollback()回滾操作。
三、SQLAlchemy orm
SQLAlchemy orm定義表結構使用的是1.5中說的第2種方式。通過定義一個類,它繼承自一個名為declarative_base的特殊基類。declarative_base把元數據容器和映射器(用來把類映射到數據表)結合在一起。
orm使用的類應該滿足如下四個要求:
繼承自declarative_base對象。 包含__tablename__,這是數據庫中使用的表名。 包含一個或多個屬性,它們都是column對象。 確保一個或多個屬性組成主鍵。3.1、定義表結構:
from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy import Columnfrom sqlalchemy import Integerfrom sqlalchemy import Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()class User(Base): __tablename__ = ’user’ id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(255))engine = create_engine(’sqlite:///’)Base.metadata.create_all(engine)Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()
3.2、會話(session)
會話是SQLAlchemy ORM和數據庫交互的方式。它通過引擎包裝數據庫連接,并為通過會話加載或與會話關聯的對象提供標識映射(identity map)。標識映射是一種類似于緩存的數據結構,它包含由對象表和主鍵確定的一個唯一的對象列表。會話還包裝了一個事務,這個事務將一直保持打開狀態,直到會話提交或回滾。
為創建會話,SQLAlchemy提供了一個sessionmaker類,這個類可以確保在整個應用程序中能夠使用相同的參數創建會話。sessionmaker類通過創建一個Session類來實現這一點,Session類是根據傳遞給sessionmaker工廠的參數配置的。
from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = create_engine(’sqlite:///:memory:’)Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()
3.3、插入
user = User(1, ’小明’)session.add(user)session.commit()
3.4、查詢
for row in session.query(User):print(row.id, row.name)
注意:session.query()的返回值是Query對象,不能使用它的返回值作為查詢結果。關于Query對象的用法,請參閱:https://docs.sqlalchemy.org/en/13/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query
常用Query對象的方法:
q = session.query(User)q.count() # 獲取查詢結果的數量q.all() # 返回查詢結果的list,會觸發執行SQL查詢q.get(id) # 根據primary_key查詢單個對象q.as_scalar() # 返回此次查詢的SQL語句
3.4.1、控制查詢中的列數
print(session.query(user.name).first())
3.4.2、排序
for record in sesssion.query(user).order_by(user.name):print(user.name)
3.4.3、限制返回結果集的條數
query = session.query(user).order_by(user.name).[:2]print([result.user_name for result in query])
3.4.4、內置SQL函數和標簽
from sqlalchemy import funcinv_count = session.query(func.sum(user.name)).scalar()print(inv_count)
3.4.5、過濾
record = session.query(user).filter(user.name == ’小華’)print(record)
3.5、更新數據
query = session.query(user)xm_user = query.filter(user.user_name == ’小華’).first()xm_user.name = ’robin’session.commit()print(xm_user.quantity)
3.6、刪除數據
query = session.query(user)xm_user = query.filter(user.user_name == ’小華’).first()session.delete(xm_user)session.commit()print(xm_user)
注意:
這里簡單介紹了SQLAlchemy orm的常見用法,更高級的用法請查閱官方文檔。
四、反射
使用反射技術可以利用先用數據庫填充SQLAlchemy對象。
4.1、反射單個表
創建初始對象:
from sqlalchemy import Metadata, create_enginesmetadata = MetaData()engine = reate_engine(’sqlite:///’)
反射Artist表
from sqlalchmy impport Tableartist = Table(’Artist’, metadata, autoload=True, autoload_with=engine)
4.2、反射整個數據庫
metadata.reflect(bind=engine)
參考資料
https://docs.sqlalchemy.org/en/13/core/type_basics.html#generic-types
以上就是Python SQLAlchemy庫的使用方法的詳細內容,更多關于Python SQLAlchemy庫的資料請關注好吧啦網其它相關文章!
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