SQLAlchemy（ORM框架）

SQLAlchemy

SQLAlchemy概述

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果（特定的语法代替SQL语句）。

Dialect用于和DBAPI进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

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MySQL-Python     mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>    pymysql     mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]    MySQL-Connector     mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>    cx_Oracle     oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]    更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

数据库操作的几种方式：

1、使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作

Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。

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from sqlalchemy import create_engine   engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)     #max_overflow是在初始线程数量的基础上，还能最多建立几个进程 engine.execute(     "INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES ('2', 'v1')" )   engine.execute(      "INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES (%s, %s)",     ((555, "v1"),(666, "v1"),) ) engine.execute(     "INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES (%(id)s, %(name)s)",     id=999, name="v1" )   result = engine.execute('select * from ts_test') result.fetchall()

事务操作：​

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from sqlalchemy import create_engine   engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)   # 事务操作 with engine.begin() as conn:     conn.execute("insert into table (x, y, z) values (1, 2, 3)")     conn.execute("my_special_procedure(5)")   conn = engine.connect() # 事务操作 with conn.begin():        conn.execute("some statement", {'x':5, 'y':10})

在mysql里用命令“show status like 'Threads%';”,能观察到连接线程数‘Threads_connected’的变化。

2、使用 Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作

Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象，之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句，然后通过 ConnectionPooling 连接数据库，再然后通过 Dialect 执行SQL，并获取结果。

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from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey    metadata = MetaData()    user = Table('user', metadata,     Column('id', Integer, primary_key=True),     Column('name', String(20)), )     color = Table('color', metadata,     Column('id', Integer, primary_key=True),     Column('name', String(20)), ) engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)    metadata.create_all(engine) # metadata.clear() # metadata.remove()

增删改查：

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from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey   metadata = MetaData()   user = Table('user', metadata,     Column('id', Integer, primary_key=True),     Column('name', String(20)), )   color = Table('color', metadata,     Column('id', Integer, primary_key=True),     Column('name', String(20)), ) engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)   conn = engine.connect()   # 创建SQL语句，INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name) conn.execute(user.insert(),{'id':7,'name':'seven'}) conn.close()   # sql = user.insert().values(id=123, name='wu') # conn.execute(sql) # conn.close()   # sql = user.delete().where(user.c.id > 1)   # sql = user.update().values(fullname=user.c.name) # sql = user.update().where(user.c.name == 'jack').values(name='ed')   # sql = select([user, ]) # sql = select([user.c.id, ]) # sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id) # sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name) # sql = select([user]).group_by(user.c.name)   # result = conn.execute(sql) # print result.fetchall() # conn.close()

更多内容详见：

中文：http://www.jianshu.com/p/e6bba189fcbd

英文：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/expression_api.html   （比中文的全面）

注：SQLAlchemy无法修改表结构，如果需要可以使用SQLAlchemy开发者开源的另外一个软件Alembic来完成。

3、使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作

根据类创建对象，对象转换成SQL，执行SQL。

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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine    engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)    Base = declarative_base()       class User(Base):     __tablename__ = 'users'     id = Column(Integer, primary_key=True)     name = Column(String(50))    # 寻找Base的所有子类，按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息 # Base.metadata.create_all(engine)    Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session()       # ########## 增 ########## # u = User(id=2, name='sb') # session.add(u) # session.add_all([ #     User(id=3, name='sb'), #     User(id=4, name='sb') # ]) # session.commit()    # ########## 删除 ########## # session.query(User).filter(User.id > 2).delete() # session.commit()    # ########## 修改 ########## # session.query(User).filter(User.id > 2).update({'cluster_id' : 0}) # session.commit() # ########## 查 ########## # ret = session.query(User).filter_by(name='sb').first()    # ret = session.query(User).filter_by(name='sb').all() # print ret    # ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['sb','bb'])).all() # print ret    # ret = session.query(User.name.label('name_label')).all() # print ret,type(ret)    # ret = session.query(User).order_by(User.id).all() # print ret    # ret = session.query(User).order_by(User.id)[1:3] # print ret # session.commit()

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来源：武sir博客http://www.cnblogs.com/wupeiqi/

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