SQL alchemy介绍
SQL alchemy是orm思想的一个具体实现的产品
orm：对象关系映射思想 Object Relational Mapping
就是将数据库里的资源与面向对象中的类和对象对应起来
一张表 ===》 一个类
一条数据 ===》 一个对象
在python中用这个思想实现具体的比较有名的产品就是sqlalchemy，
SQL alchemy是一个第三方的包，我们需要通过cmd 输入 pip3 install sqlalchemy来安装
我们可以操作类和对象来实现数据库的一些基本操作
创建表的操作
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,DateTime,Enum,ForeignKey,UniqueConstraint,ForeignKeyConstraint,Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
# 先要创建一个数据库连接对象
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:hsjqqq@127.0.0.1:3306/db4?charset=utf8',max_overflow=5)
# 里面需要指定连接条件包括一些用户名密码连接ip及端口，还需要指定连接池max_overflow，指定最大连接数
# 需要注意的是：在这里面指定字符编码并不会产生影响，需要在创建数据库时指定编码
# 创建基类，其他类继承这个类就可以与表映射了
Base = declarative_base()
class Classes(Base):
# 创建表需要指定一个表名
__tablename__ = 'classes'
# 指定字段并且规定类型和约束
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
cname = Column(String(32),nullable=False,server_default='')
# 需要注意的是：设置默认值必须用server_default，且如果设置int类型的默认值必须用str()转一下
addr = Column(String(32),nullable=False,server_default='',index=True)
# 给某一个列添加唯一索引或者索引可以直接在Column里直接设置即可
classes_id = Column(Integer, ForeignKey(Teacher.id))
# 添加外加也是在里面设置，通过 ForeignKey()方法来设置
# 这个是建立一对多的外键关系，如果是一对一的外键关系还需要加上唯一索引的条件
# eg：classes_id = Column(Integer, ForeignKey(Teacher.id),unique=True)
__table_args__ = (
UniqueConstraint(sname, phone, name='uix_snname_phone'),
Index('ix_addr',addr)
)
# 想要设置联合唯一索引或者是联合索引的话就必须在__table_args__里设置
# 通过UniqueConstraint、Index完成索引的建立
Base.metadata.drop_all(engine) # 删除
Base.metadata.create_all(engine) # 创建
# 最后创建映射的表和删除表需要通过上面两个方法
# 需要注意的是：
# 1、删除只会删除上面有映射关系的表，如果你数据库中有没有被映射的表，那么是删不掉的
# 如果你数据库本来就是空的，那也不会报错
# 2、创建的话如果你这表名已经存在，那么就不会覆盖创建，就相当于没执行
数据基本的增删改查
查询先要创建一个查询的对象session，用于帮我们转换命令和获得结果
Session = sessionmaker(bind=egine) # 需要绑定一下连接对象
session = Session()
提前声明：除了查询，其他的操作都必须要session.commit才能把操作真正的执行到数据库中
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添加 add() add_all()
# 需要先创建数据，在程序中对应的就是对象，有自增属性的列不用设置，其他的通过关键字赋值
obj = Classes(cname='三年二班')
session.add(obj) # add添加的一行数据（一个对象）
session.add_all([obj,obj2]) # add_all()添加多条数据，用列表装起来
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查询 query()
# 查所有的，取所有字段
res = session.query(Classes).all() # 返回的是一个列表，里面装着对象
session.query(Classes) # 打印出来的是SQL语句
res = session.query(Classes).first() # 取的是第一个，返回一个对象
# 查所有，取特定字段
res = session.query(Classes.cname).all()
# 返回的是一个列表，里面装着元组，元组里放着你查询的值
res = session.query(Classes.cname).first() # 取得是第一个，返回元组
# 取所有字段相当于SQL语句中得 * 取特定字段相当于 某一列或者某几列
# 两者得区别是：所有字段回来得是对象，特定字段回来得是元组
# 具体得条件查询先看下文
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修改 update()
# 把需要改得值先找出来，再通过update进行修改
session.query(Classes).filter(Classes.id == 1).update({'cname':'xxx'})
# update里放入一个字典k,v 对应着表里面的列和值
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删除 delete()
# 删除也需要先把值找出来，再进行删除
session.query(Classes).filter(Classes.id == 1).delete()
session.commit()
session.close()
其他的查询
SQL语句中的查询在SQL alchemy中基本上都有对应的方法来实现，具体如下
where
where 条件查询 filter() filter_by() # 括号里面写入判断条件(可以是多个)，两者区别如下 session.query(Classes).filter(Classes.id == 1) # 括号里放的是具体哪个列表的哪个列等于某个值 session.query(Classes).filter_by(id = 1) # 括号里放的是列名 = 值（相当于赋值，在查多个表并且出现列名相同时会有麻烦） session.query(Classes).filter(~Classes.id == 1) # ~ 是取反的意思
like
通配符like模糊匹配 like()
session.query(Classes).filter(Classes.cname.like("%王%"))
# 在filter中，可以用某一列点出like方法进行模糊匹配
between and
between and between() session.query(Classes).filter(Classes.id.between(1,2)) # 和like一样，也是通过某一列点出来，between是闭区间
in / not in
in not in in_ notin_ session.query(Classes).filter(Classes.id.in_([1])) session.query(Classes).filter(Classes.id.notin_([1,2,4])) # 也是通过具体的列可以点出方法 # 需要注意的是，in_或者notin_里面放的必须是可迭代对象
limit
limit 切片 session.query(Classes)[2:6:2] # 用切片来实现，和列表切片一样，切的长度和指定步长
order by
order by order_by() session.query(Classes).order_by(Classes.id.desc()) # 通过order_by方式查询，里面可以指定哪列排序，可以点出是升序asc还是降序方法desc # 同样的，括号里也可以指定多个列排序，用法和SQL语句用法一致
group by (having)
group by having group_by() having() # 想要使用聚合函数，就必须先导入func方法 from sqlalchemy.sql import func session.query(func.max(Classes.id)).group_by(Classes.cname).having(func.max(Classes.id)>3) # 在query中使用聚合函数必须通过func点出来 # group里放入按照分组的列，最后可以点出having()来进行二次查询
连表查询
连表 基本的连表 session.query(Classes,Student) # 直接把两张表连起来，会有笛卡尔积的问题 # 通过外键判断连接 session.query(Classes,Student),filter(Classes.id == Student.class_id) 左连接 join() session.query(Student).join(Classes) # join中只放入一张表相当于 inner join 内连接 session.query(Student).join(Classes,isouter=True) # 把join中的isouter改成True就变成左连接了 但是你如果想要获得班级名称的值，那也就必须把班级表放到query中
正查反查
正查反查 relationship
# 在有外键的表中添加隐藏属性（就是在列中定义一个属性）
attr = relationship('Classes',backref='hideattr')
# relationship里面第一个是你被你关联外键的表，backref是对方表中的隐藏列
案例
class Classes(Base):
__tablename__ = 'classes'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
cname = Column(String(32),nullable=False,server_default='')
class Student(Base):
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
sname = Column(String(32),nullable=False,server_default='')
class_id = Column(Integer,ForeignKey(Classes.id))
class_type = relationship('Classes',backref='xxx')
# 这样Student这张表可以通过Student.class_id找到Classes中对应的某一行，也可以点出Classes的属性来
通过绑定外键表(Student)中隐藏列查被绑定外键表(Classes)中的一行就叫正向查询
# 并且Classes也可以通过点xxx点出满足这个Classes.id的学生有多少
# 点出来的是一个列表，列表中放着学生的对象
通过被绑定外键表(Classes)中的隐藏列查有多少符合的表(Student)的行叫做反向查询