一、介绍
#SQLAlchemy ORM框架
功能：类/对象操作 -> SQL ->pymysql、mySQLdb ->再去数据库中执行
pip3 install sqlalchemy
组成部分
#Engine， 框架的引擎 #Connection Pooling ，数据库连接池 #Dialect 选择连接数据库的DB API种类 #Schema/Types， 架构和类型 #SQL Exprression Language，SQL表达式语言
Dialect（方言）
#SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API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： 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...]
二、基本使用（能创建表，删除表，不能修改表）
注：不能修改表，指的是不能修改表字段，添加删除字段
#__tablename__ 数据库表名称 #__table_args__ 数据库表的其他信息，联合唯一，字符编码等
models.py
最最基本的格式 Base = declarative_base() class Users(Base): #添加字段 def init_db(): #根据类创建数据可 def drop_db(): #根据类删除数据库表 if __name__ == '__main__': # drop_db() #删除表，慎重 init_db() ------------------------------------------------------------------- from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index Base = declarative_base() class Users(Base): __tablename__ = 'users' # 数据库表名称 id = Column(Integer, primary_key=True) # id 主键 name = Column(String(32), index=True, nullable=False) # name列，索引，不可为空 age = Column(Integer) __table_args__ = { # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一 # Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引 # 'mysql_engine': 'InnoDB', # 'mysql_charset': 'utf8'} #根据类创建数据可 def init_db(): engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错 pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置） ) Base.metadata.create_all(engine) #根据类删除数据库表 def drop_db(): engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错 pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置） ) Base.metadata.drop_all(engine) if __name__ == '__main__': # drop_db() init_db()
app.py
from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from models import Users #"mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/aaa" engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5) Connection = sessionmaker(bind=engine) # 每次执行数据库操作时，都需要创建一个Connection con = Connection() # ############# 执行ORM操作 ############# obj1 = Users(name="lqz") con.add(obj1) # 提交事务 con.commit() # 关闭session，其实是将连接放回连接池 con.close()
增删改查
#增，删，改都要commit() #----------------------------增 """ 注意最后提交事务 add增加单个， add_all批量增加，注意放到列表中 """ obj1 = Users(name="lqz",age=18) con.add(obj1) # 提交事务 con.commit() obj2=Users(name='p1',age=1) obj3=Users(name='p2',age=2) obj4=Users(name='p2',age=3) obj5=Users(name='p4',age=4) con.add_all([obj2,obj3,obj4,obj5]) con.commit() #------------------------------------查 r1 = session.query(Users).all() #只取age列，把name重命名为xx r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all() #filter传的是表达式，filter_by传的是参数 r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all() r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all() r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first() #:value 和:name 相当于占位符，用params传参数 r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all() #自定义查询sql r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all() #--------------------------------改 #传字典 session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "lqz"}) #类似于django的F查询 session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False) #字符串拼接需要参数 session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate") #数字的相加需要参数 #---------------------------------删 session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete() session.commit() session.commit()
常用操作
#1、条件 ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all() #表达式，and条件连接 ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'p1').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'p1').all() #注意下划线 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() #~非，除。。外 ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() #二次筛选 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='p1'))).all() from sqlalchemy import and_, or_ #导入 #or_包裹的都是or条件，and_包裹的都是and条件 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'p1')).all() ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'p2')).all() ret = session.query(Users).filter( or_( Users.id < 2, and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3), Users.extra != "" )).all() # 2、通配符，以e开头，不以e开头，什么结尾，包含什么 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() #3、 限制，用于分页，区间 ret = session.query(Users)[1:2] # 4、排序，根据name降序排列（从大到小） ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all() #第一个条件重复后，再按第二个条件升序排 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 5、分组 from sqlalchemy.sql import func #导入聚合函数 ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all() #分组之后取最大id，id之和，最小id ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() #haviing筛选 ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 6、连表（默认用forinkey关联） ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() #join表，默认是inner join ret = session.query(Person).join(Favor).all() #isouter=True 外连，表示Person left join Favor，没有右连接，反过来即可 ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() #打印原生sql,不用.all() aa=session.query(Person).join(Favor, isouter=True) print(aa) # 自己指定on条件（连表条件）,第二个参数，支持on多个条件，用and_,同上 ret = session.query(Person).join(Favor,Person.id==Favor.id, isouter=True).all() # 7、组合（了解）UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集 #union和union all的区别？ q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union_all(q2).all()
三、多表查询
一对多
快速跨表查询relationship
class Hobby(Base): __tablename__ = 'hobby' id = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='篮球') class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) # hobby指的是tablename而不是类名 hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作 # 类名，backref用于反向查询 hobby=relationship('Hobby',backref='pers')
#方式一，自己链表 #person_list=session.query(models.Person.name,models.Hobby.caption).join(models.Hobby,isouter=True).all() person_list=session.query(models.Person,models.Hobby).join(models.Hobby,isouter=True).all() for row in person_list: # print(row.name,row.caption) print(row[0].name,row[1].caption) #方式二：通过relationship person_list=session.query(models.Person).all() for row in person_list: print(row.name,row.hobby.caption) #查询喜欢篮球的所有人 obj=session.query(models.Hobby).filter(models.Hobby.id==1).first() persons=obj.pers print(persons) session.close()
hb = Hobby(caption='足球') hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')] #自动与足球的id相对应 session.add(hb)
多对多
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 from sqlalchemy.sql import text from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 添加 """ session.add_all([ Server(hostname='c1.com'), Server(hostname='c2.com'), Group(name='A组'), Group(name='B组'), ]) session.commit() s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1) session.add(s2g) session.commit() gp = Group(name='C组') gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')] session.add(gp) session.commit() ser = Server(hostname='c6.com') ser.groups = [Group(name='F组'),Group(name='G组')] session.add(ser) session.commit() """ # 使用relationship正向查询 """ v = session.query(Group).first() print(v.name) print(v.servers) """ # 使用relationship反向查询 """ v = session.query(Server).first() print(v.hostname) print(v.groups) """ session.close()
关联子查询
# 关联子查询:correlate(Group)表示跟Group表做关联，as_scalar相当于对该sql加括号，用于放在后面当子查询 subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar() result = session.query(Group.name, subqry) """ SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid FROM server WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 FROM `group` """ ''' select * from tb where id in [select id from xxx]; select id, name, #必须保证此次查询只有一个值 (select max(id) from xxx) as mid from tb 例如，第三个字段只能有一个值 id name mid 1 lqz 1，2 不合理 2 egon 2 ''' ''' 成绩表： id sid cid score 1 1 物理 99 2 1 化学 88 3 2 物理 95 学生表： id name 每个学生总分数 1 xx 88 2 yy 77 select id，name, (select avr(score) from 成绩表 where 成绩表.sid=学生表.id) as x from 学生表 subqry = session.query(func.count(成绩表.scort).label("sc")).filter(学生表.id == 成绩表.sid).correlate(学生表).as_scalar() result = session.query(学生表.name, subqry) ''' # 原生SQL """ # 查询 cursor = session.execute('select * from users') result = cursor.fetchall() # 添加 cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'}) session.commit() print(cursor.lastrowid) """ session.close()
四、flask-sqlalchemy
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) #配置数据库地址 SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root123@127.0.0.1:3306/qqq?charset=utf8" # 追踪数据库修改，未来版本中会废弃 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False db = SQLAlchemy(app)
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