SQLAlchemy

使用SQLAlchemy：

要使用ORM来操作数据库，首先需要创建一个类来与对应的表进行映射。现在以User表来做例子，它有自增长的id、name、fullname、password这些字段，那么对应的类为：

from sqlalchemy import Column,Integer,String
from constants import DB_URI
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine(Db_URI, echo=True)

# 所有的类都要继承自`declarative_base`这个函数生成的基类
Base = declarative_base(engine)
class User(Base):
    # 定义表名为users
    __tablename__ = 'users'
     
    # 将id设置为主键，并且默认是自增长
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    # name字段，字符类型，最大的长度是50个字符
    name = Column(String(50))
    fullname = Column(String(50))
    password = Column(String(100))
    
    # 让打印出来的数据更好看，可选
    def __repr__(self):
        return "<User(id='%s', name='%s',fullname='%s',password='%s')>" % (self.id, self.name, self.fullname, self.password)

SQLAlchemy会自动的设置第一个Integer的主键并且没有标记为外键的字段添加自增长的属性。因此以上例子中id自动的变成自增长的。以上创建完和表映射的类后，还没有真正映射到数据库中，执行以下代码将类映射到数据库中：

Base.metadata.create_all()

在创建完数据表，并且做完数据库的映射后，接下来让我们买添加数据进去：

en_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')
# 打印名字
print ed_user.name
>>>ed
# 打印密码
print ed_user.name
>>>edspassword
# 打印id
print ed_user.id
>>>None

可以看到，name和password都能正常打印，唯独id为None，这是因为id是一个自增长的主键，还未插入到数据库中，id是不存在的。接下来让我们把创建的数据插入到数据库中。和数据库打交道，是一个叫做Session对象。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 或者
# Session = sessionmaker()
# Session.configure(bind=engine)

session = Session()
ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')
session.add(ed_user)

现在只是把数据添加到session中，但是并没有真正地吧数据存储到数据库中，如果需要把数据存储到数据库中，还有做一次commit操作。

session.commit()
# 打印ed_user的id
print ed_user.id
>>> 1

这个时候ed_user就已经有了id，说明已经插入到数据库中了。有人肯定有疑问，为什么添加到session中后还要做一次commit操作呢，这是因为在SQLAlchemy的ORM实现中,在做commit之前，所有的操作都是在事务中进行的，因此你要讲事务中的操作真正地映射到数据库中，还需要commit操作。既然用到了事务，就要提一下回滚操作了。

# 修改ed_user的用户名
ed_user.name = 'Edwardo'
# 创建一个新的用户
fake_user = User(name='fakeuser', fullname='Invalid',password='12345')
# 将新创建的fake_user添加到session中
session.add(fake_user)
# 判断 `fake_user`是否存在session中
print(fake_user in session)
>>>True
# 从session中查找name=Edwardo的用户
tmp_user = session.query(User).filter_by(name='Edwardo')
# 打印tmp_user
print tmp_user
>>><User(name='Edwardo', fullname='Ed Jones', password='edspassword')>
# 刚才的所有操作都是在事务中进行的，现在回滚
session.rollback()
# 再打印tmp_user
print(tmp_user)
>>><User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')>
# 再看fake_user是否还在session中
print fake_user in session
>>>False

接下来看如何进行查找操作，查找操作是通过session.query()方法实现的，这个方法返回一个Query对象，Query对象相当于一个数组，装载了查找出来的数据，并且可以进行迭代。具体里面装的什么数据，就要看session.query()方法传的什么参数了，如果只是传一个ORM的类名作为参数，那么提取出来的数据就是都是这个类的实例，例如：

for instance in session.query(User).order_by(User.id)：
    print(instance)
# 输出所有的user实例
>>><User(id=2,name='ed',fullname='Ed Json', password='12345')>
>>><User(id=3,name='be',fullname='Be Engine', password='12345')>

如果传递了两个及两个以上的对象，或者是传递的事ORM类的属性，那么查出来的就是元组，例如：

for instance in session.query(User.name):
    print(instance)
# 输出所有的结果
>>>('ed',)
>>>('be',)
for instance in session.query(User.name,User.fullname):
    print(instance)
>>>('ed', 'Ed Json')
>>>('be', 'Be Engine')

如果想对结果进行过滤，可以使用filter_by和filter两个方法，这两个方法都是用来过滤的，区别在于，filter_by是传入关键字参数，filter是传入条件判断，并且filter能够传入的条件更多更灵活。

# 第一种：使用filter_by过滤
for name in session.query(User.name).filter_by(fullname='Ed Jones'):
    print(name)
# 输出结果
>>>('ed',)

# 第二种：使用filter过滤
for name in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones'):
    print(name)
>>>('ed',)

转载：https://blog.csdn.net/nunchakushuang/article/details/80392163