zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Python SqlAlchemy使用方法

    1.初始化连接

    from sqlalchemy import create_engine
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    engine = create_engine('mysql://pass@localhost/test'echo=True)
    DBSession = sessionmaker(bind=engine)
    session = DBSession()
    ret=session.execute('desc user')
    print ret
    # print ret.fetchall()
    print ret.first()
    

    mysql://root:pass/test
    root是用户名 pass密码 test数据库
    session相当于MySQLdb里面的游标
    first 相当于fetchone
    echo=True 会输出所有的sql

    2.创建表

    from sqlalchemy import Column
    from sqlalchemy.types import *
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    
    BaseModel = declarative_base()
    
    from sqlalchemy import create_engine
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    
    engine = create_engine('mysql://root:Hs2BitqLYKoruZJbT8SV@localhost/test')
    DBSession = sessionmaker(bind=engine)
    
    
    class User(BaseModel):
        __tablename__ = 'user1'  # 表名
        user_name = Column(CHAR(30), primary_key=True)
        pwd = Column(VARCHAR(20), default='aaa', nullable=False)
        age = Column(SMALLINT(), server_default='12')
        accout = Column(INT())
        birthday = Column(TIMESTAMP())
        article = Column(TEXT())
        height = Column(FLOAT())
    
    
    def init_db():
        '''
        初始化数据库
        :return:
        '''
        BaseModel.metadata.create_all(engine)
    
    
    def drop_db():
        '''
        删除所有数据表
        :return:
        '''
        BaseModel.metadata.drop_all(engine)
    
    
    drop_db()
    init_db()
    

    和django的 ORM一样 一旦表被创建了,修改User类不能改变数据库结构,只能用sql语句或删除表再创建来修改数据库结构
    sqlalchemy.types里面有所有的数据字段类型,等于sql类型的大写
    default参数是插入数据的时候,sqlalchemy自己处理的,server_default才是让mysql处理的

    3.添加记录

    user1=User(user_name='lujianxing',accout=1245678)
    session.add(user1)
    session.commit()
    

    要commit才能起作用

    4.更新记录

    1.更新单条记录

    query = session.query(User) 
    user = query.get('lujianxing11')
    print user.accout
    user.accout='987'
    session.flush()
    

    2.更新多条记录

    query = session.query(User)
    query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({User.age: '15'})
    query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({'age': '16'})
    query.filter(User.pwd=='aaa').update({'age': '17'})
    

    5.删除记录

    query = session.query(User)
    user = query.get('lujianxing11')
    session.delete(user)
    session.flush()
    

    6.查询

    query = session.query(User)
    print query  # 只显示sql语句,不会执行查询
    print query[0]  # 执行查询
    print query.all()  # 执行查询
    print query.first()  # 执行查询
    for user in query:  # 执行查询
        print user.user_name
    

    如果字段的类型是数字型,查询出来的type也是数字型的,不是字符串
    高级一点的查询:

    # 筛选
    user = query.get(1) # 根据主键获取
    print query.filter(User.user_name == 2)  # 只显示sql语句,不会执行查询
    print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').all()  # 执行查询
    print query.filter(User.user_name == 'lujianxing', User.accout == 1245678, User.age > 10).all()  # 执行查询
    print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').filter(User.accout == 1245678).all()
    print query.filter("user_name = 'lujianxing'").all()  # 执行查询
    print query.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").all()  # 执行查询
    query2 = session.query(User.user_name)  # 返回的结果不是User的实例,而是元组
    print query2.all()  # 执行查询
    print query2.offset(1).limit(1).all()  # 等于 limit 1,1
    # 排序
    print query2.order_by(User.user_name).all()  
    print query2.order_by('user_name').all()  
    print query2.order_by(User.user_name.desc()).all()
    print query2.order_by(User.user_name, User.accout.desc()).all()
    print query2.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").count()
    # 聚合查询
    print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
    print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
    print session.query(func.count(User.id)).scalar()
    print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User,因此不需要指定表
    print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数
    print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
    print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名,只要该数据库支持
    print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
    print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
    

    参考文章
    英文文档
    Engine Configuration
    中文
    Python SQLAlchemy基本操作和常用技巧

  • 相关阅读:
    [Oracle工程师手记]Linux环境中,反复调用SQLPLUS 执行SQL语句的例子
    [Oracle工程师手记] 记一次 transport lag 的解析
    [Oracle工程师手记] V$ARCHIVE_GAP中的 GAP 何时产生?
    [Oracle 工程师手记] nologging 操作的优先级
    [Oracle 工程师手记] ORA-16642: DB_UNIQUE_NAME mismatch 的解决过程
    [Oracle 工程师手记] 如何构造数据库的 log on trigger
    Groovy调用MD5加密
    Jenkins Pipeline调用 httpRequest插件提交Http请求
    Python调用Jenkins接口批准/拒绝Pipeline流程
    Access 的top和order by 的问题
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Xjng/p/4902498.html
Copyright © 2011-2022 走看看