day-45mysql

 SQLAlchemy

　　回顾一下, 之前操作MySQL, 用PyMySQL操作MySQL

　　使用PyMySQl的前提条件:
　　　　1. 表先建好
　　　　2. 自己需要手动去写多条SQL语句

　　改进:
　　　　类 ----> 表

　　　　用类生成表
　　　　实例化----> 数据

　　　　将类实例化生成表中数据

　　这种思想叫: ORM (Object Relationship Mapping) 对象关系映射
　　　　　　　　基于这种思想开发的产品, Python比较出名的ORM框架: SQLAlchemy

SQLAlchemy的操作:
　　基本原理:
　　　　将代码转换成SQL语句执行
　　安装:
　　　　pip3 install SQLAlchemy
　　使用SQLAlchemy连接mysql:
　　　　底层使用 pyMySQL来进行操作的

　　注意:
　　　　1. 字符编码:
　　　　　　创建数据库的时候:
　　　　　　create database db3 charset=utf8;
　　　　engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db3?charset=utf8", max_overflow=5)
　　具体操作：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine

# 连接MySQL
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db3?charset=utf8", max_overflow=5)

Base = declarative_base()
# 元类生成Base类


'''
create table  users(
    id int auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null default '',
    extra varchar(32) not null default ''
)
'''

'''
Usertype
id    title      xxoo
1     普通用户
row.xxoo : 多条记录对象
'''
class UserType(Base):
    __tablename__ = 'usertype'              # 表名
    id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
    title = Column(String(32), nullable=False, server_default='')
    # Colum  字段/列

'''
users
id     name   extra  type_id
1      zekai   nb      1
usertype = releationship('Usertype')
row.usertype
'''
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True)
    name = Column(String(32), nullable=False, server_default='',unique=True)  # 后面的唯一索引
    extra = Column(String(32), nullable=False, server_default='')
    type_id = Column(Integer, ForeignKey(UserType.id))          #外键
    usertype = relationship('UserType', backref='xxoo')
    # UserType ：查询某一个用户的用户类型（父查子）           正向查询
    #             在Users表中创建一个隐藏usertype列，这个列包含了UserType所有数据
    #               多对一


    # xxoo： 某一个类型下面的用户(子查父)                     反向查询
    #        在UserType表中创建一个隐藏Users列，这个列包含了Users所有数据
    #         一对多


    '''
    __table_args__ = (
         UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),   # 联合唯一索引
         Index('ix_name_extra', 'name', 'extra'),              # 组合索引
    )
    '''


def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)
def create_db():
    # 会将当前执行文件中所有继承自Base类的类,生成多张表
    Base.metadata.create_all(engine)
drop_db()
create_db()
#操作表中的数据

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
#实例化Session相当从连接池拿出一条进行操作
#session就相当一个cmd界面


# 增加一条数据
# obj = UserType(title='普通用户')
# session.add(obj)                  类实例化一个对象，将对象添加到数据库
#

# 添加多条数据
# session.add_all([
#     UserType(title='VIP用户'),      对象相当于数据库的一行数据
#     UserType(title='VIP中P用户'),
#     UserType(title='SVIP用户'),
#     UserType(title='黑金用户')
# ])

# 查询:
# 查询全部
# 返回的是一个列表, 列表中套对象
# res = session.query(UserType).all()      # query查询的意思
# for row in res:
#     print(row.id, row.name)

# 查询一条数据
# res = session.query(UserType).first()
# print(res)

# where条件
# res = session.query(UserType).filter(UserType.name=='VIP用户', UserType.id==2).all()
# for row in res:
#     print(row.id, row.name)                       # filter 过滤的意思
# print(res[0].name, res[0].id)                     #一条数据的时候
# res = session.query(UserType).filter_by(name='VIP用户').all()           #根据列名查
# print(res)

# 删除:
# session.query(UserType).filter(UserType.id>3).delete()

# 修改
# session.query(UserType).filter(UserType.id == 3).update({"name" : "SVIP用户"})


# MySQL 高级查询操作

# 通配符 

　　ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
　　ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# between
# res = session.query(UserType).filter(UserType.id.between(1,3)).all()
# for row in res:
#     print(row.id, row.title)

# in 操作
# res = session.query(UserType).filter(UserType.id.in_([1,3,4])).all()
# print(res)

　# 限制 limit
　　ret = session.query(Users)[1:2]

　# 排序
　　ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
　　ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# not in（取反）
# res = session.query(UserType).filter(~UserType.id.in_([1,3,4])).all()
# for row in res:
#     print(row.id, row.title)
#
# session.query(UserType).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
#                                                                                                   子查询
# res = session.query(UserType.title).filter(~UserType.id.in_([1,3,4])).all()
# for row in res:
#     print( row.title)

#and_,or
# from sqlalchemy import and_, or_           and_,or_必须先导模块

　　ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
　　ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()

#分组
from sqlalchemy.sql import func

# res = session.query(
#     Users.type_id,
#     func.max(Users.id),
#     func.min(Users.id)).group_by(Users.type_id).all()
#
# print(res)
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.type_id).having(func.min(Users.id) >2).all()

#连表
# left join
#1. 查询某一个用户的用户类型
# 第一种方法:
# res = session.query(Users,UserType).join(UserType, isouter=True).all() #isouter=True把内连接变做左连接
# # print(res)                                                          #注意：返回的对象时列表套元祖
# for row in res:
#     print(row[0].id, row[0].name, row[1].title)

# 第二种方法
# res = session.query(Users).all()
# for row in res:
#     print(row.id, row.name, row.extra, row.usertype.title)

# 2. 某一个类型下面的用户
# 第一种方法
# res = session.query(UserType).all()
# for row in res:
#     print(row.id, row.title, session.query(Users).filter(Users.type_id == row.id).all() )

# 第二种方法
# res = session.query(UserType).all()
#
# for row in res:
#     print(row.id, row.title, row.xxoo)




session.commit()
session.close()

 

DB first : 先有DB, 在有后续的操作

　　　　例如pymysql，先有表，再有sql语句

Code first : 先有代码, 通过代码创建DB
　　　　例如SQLALchemy，先有代码，再有DB