SQLAlchemy 学习笔记（二）：ORM 基础

照例先看层次图

一、声明映射关系

使用 ORM 时，我们首先需要定义要操作的表（通过 Table），然后再定义该表对应的 Python class，并声明两者之间的映射关系（通过 Mapper）。

方便起见，SQLAlchemy 提供了 Declarative 系统来一次完成上述三个步骤，Declarative 系统提供 base class，这个 base class 会为继承了它的 Python class（可称作 model）创建 Table，并维护两者的映射关系。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from SQLAlchemy import Column, Integer, String

Base = declarative_base()  # 拿到 Base 类


class User(Base):
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(32), nullable=False, index=True)  # 添加 index 提升搜索效率
    fullname = Column(String(64))
    password = Column(String(32))  # 真实情况下一般只存 hash

    def __repr__(self):
        return f"<User {self.username}>"

这样就声明好了一个对象-关系映射，上一篇文章说过所有的 Table 都在某个 MetaData 中，可以通过 Base.metadata 获取它。

Base.metadata.create_all(engine)  # 通过 metadata 创建表（或者说生成模式 schema）

engine 的创建请见上篇文档 SQLAlchemy 学习笔记（一）：Engine 与 SQL 表达式语言

约束条件

可参考 SQL 基础笔记（三）：约束 与 SQLAlchemy 学习笔记（一）：Engine 与 SQL 表达式语言 - 表定义中的约束

使用 ORM 来定义约束条件，与直接使用 SQL 表达式语言定义很类似，也有两种方法：

1. 直接将约束条件作为 Column、ForeignKey 的参数传入。这种方式最简洁，也最常用。
2. 使用 UniqueConstraint、CheckConstraint 等类构造约束，然后放入 __table_args__ 属性中。举例：

class User(Base):
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(32), nullable=False, index=True)  # 添加 index 提升搜索效率
    fullname = Column(String(64))
    password = Column(String(32))  # 真实情况下一般只存 hash

    # 顾名思义，这是 `Table` 类的参数的序列。里面的约束条件会被用于构建 __table__
    __table_args__ = (UniqueConstraint('username', name='c_user'),)  # username 的唯一性约束

    def __repr__(self):
        return f"<User {self.username}>"

二、获取 session

上一节讲 engine 时，我们是通过 connection 来与数据库交互，而在 ORM 中我们使用 Session 访问数据库。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)  # 获取 session

三、增删改查

直接使用 SQL 表达式语言时，我们使用 insert()、select()、update()、delete() 四个函数构造 SQL，使用 where() 添加条件，使用 model.join(another_model) 进行 join 操作。
而使用 ORM 时，数据库操作不再与 SQL 直接对应。我们现在是通过操作 Python 对象来操作数据库了。

现在，我们通过 db.session.add()、db.session.delete() 进行添加与删除，使用 db.session.query(Model) 进行查询，通过 filter 和 filter_by 添加过滤条件。
而修改，则是先查询出对应的 row 对象，直接修改这个对象，然后 commit 就行。

1. 增添：

ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')  # 用构造器构造对象
session.add(ed_user)  # 添加，此外还有批量添加 add_all([user1, user2...])
session.commit()  # 必须手动 commit

1. 修改：

ed_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()  # 先获取到 User 对象
ed_user.password = 'f8s7ccs'  # 改了密码
session.commit()  # 提交

# 批量修改
session.query(User).filter(User.home=='shanghai') 
    .update({User.login_num:0})  # 将所有上海的用户的 login_num 设为 0
session.commit()

1. 删除：

ed_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()  # 先获取到 User 对象
session.delete(ed_user)  # 直接删除（session 知道 ed_user 属于哪个表）
session.commit()  # 提交

# 批量删除
session.query(User).filter(User.home=='shanghai') 
    .delete()  # 删除所有上海的用户

session.commit()

同样的，也可以在外面检查异常，然后调用 session.rollback() 实现失败回滚。

四、进阶查询

1. filter_by：使用关键字参数进行过滤，前面的演示中已经用过多次了。
2. filter：它对应 SQL 表达式语言中的 where，支持各种复杂的 SQL 语法。
3. group_by: 通过指定 column 分组
4. distinct(): 去重
5. join(): 关联

query.filter(User.name == 'ed')  # 这个等同于 filter_by，但是更繁琐
query.filter(User.name != 'ed')  # 不等于，这个就是 filter_by 无法做到的了
query.filter(User.name.like('%ed%'))  # SQL like 的 like 语法
query.filter(User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))  # 包含

# 查询还可以嵌套
query.filter(User.name.in_(
    session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))
))

query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))  # 不包含
query.filter(User.name == None)  # NULL 对应 Python 的 None

from sqlalchemy import or_, and_, in_
query.filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))  # OR 语法

query.group_by(User.name)  # 分组
query.distinct()  # 去重

from sqlalchemy import func  # SQL 函数包
session.query(func.count(User.name)).filter_by(xxx=xxx)  # 使用 count 函数

# join 关联
# 默认使用内联（inner），即只取两表的交集
session.query(User, Address).filter(User.id==Address.user_id)  # 方法一

session.query(User).join(Address).  # 方法二
    filter(Address.email_address=='jack@google.com')

# 外联 outer join，将另一表的列联结到主表，没有的行为 NULL
session.query(User).outerjoin(User.addresses) 
    .filter(Address.email_address=='jack@google.com')

执行查询，获取数据

查询返回 query 对象，但 SQL 还没有被执行，直到你调用下列几个方法：

# 构造 query 对象
query = session.query(User).filter(User.name.like('%ed')).order_by(User.id)

# 1. all 返回所有结果的列表
res_list = query.all()

# 2. first 先在 SQL 中加入限制 `limit 1`，然后执行。
res = query.first()

# 3. one 执行 sql 并获取所有结果
# 如果结果不止一行，抛出 MultipleResultsFound Error！！！
# 如果结果为空，抛出 NoResultFound Error ！！！
res = query.one()

4. one_or_none 差别在于结果为空，它不抛出异常，而是返回 None
res = query.one_or_none()

参考

• SQLAlchemy 对象关系入门
• SQLAlchemy ORM 的关联映射定义：一对多、多对多