Python SQLAlchemy入门教程
原文:https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/11832045.html
Python SQLAlchemy入門教程
- 一、介紹
- 關于ORM
- 為什么用sqlalchemy
- 二、使用方法
- 概念和數據類型
- 使用步驟
- 1.安裝包
- 2.創建連接
- 3.創建數據庫表類(模型)
- 4.生成數據庫表
- 三、增刪改查
- 增加
- 查詢
- 修改
- 刪除
本文將以Mysql舉例,介紹sqlalchemy的基本用法。其中,Python版本為3.8,sqlalchemy版本為1.4.22(原文中為Python版本為2.7,sqlalchemy版本為1.1.6)。
一、介紹
SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具。
關于ORM
全稱Object Relational Mapping(對象關系映射)。
特點是操縱Python對象而不是SQL查詢,也就是在代碼層面考慮的是對象,而不是SQL,體現的是一種程序化思維,這樣使得Python程序更加簡潔易讀。
具體的實現方式是將數據庫表轉換為Python類,其中數據列作為屬性,數據庫操作作為方法。
優點
- 簡潔易讀:將數據表抽象為對象(數據模型),更直觀易讀
- 可移植:封裝了多種數據庫引擎,面對多個數據庫,操作基本一致,代碼易維護
- 更安全:有效避免SQL注入
為什么用sqlalchemy
雖然性能稍稍不及原生SQL,但是操作數據庫真的很方便!
二、使用方法
概念和數據類型
對應數據庫中的概念
| Engine | 連接 | 驅動引擎 |
| Session | 連接池、事務 | 由此開始查詢 |
| Model | 表 | 類定義 |
| Colum | 列 | 對應數據庫字段 |
| Query | 若干行 | 可以鏈式添加多個條件 |
常見數據庫類型
| Integer | int | int | 整型,32位 |
| String | varchar | string | 字符串 |
| Text | text | string | 長字符串 |
| Float | float | float | 浮點型 |
| Boolean | tinyint | bool | True/False |
| Date | date | datetime.date | 存儲時間(年月日) |
| Time | time | datetime.datetime | 存儲時分秒 |
使用步驟
1.安裝包
pip install SQLalchemy2.創建連接
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/springbootdb?charset=utf8")這行代碼初始化創建了Engine,Engine內部維護了一個Pool(連接池)和Dialect(方言),方言來識別具體連接數據庫種類。
創建好了Engine的同時,Pool和Dialect也已經創建好了,但是此時并沒有真正與數據庫連接,等到執行具體的語句.connect()等時才會連接到數據庫。
create_engine還有其它可選的參數,比如:
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/springbootdb?charset=utf8",echo=True, pool_size=8, pool_recycle=60 * 30)- echo: 當設置為True時會將orm語句轉化為sql語句打印,一般debug的時候可用
- pool_size: 連接池的大小,默認為5個,設置為0時表示連接無限制
- pool_recycle: 設置時間以限制數據庫多久沒連接自動斷開
3.創建數據庫表類(模型)
前面有提到ORM的重要特點,那么我們操作表的時候就需要通過操作對象來實現,現在我們來創建一個類,以常見的用戶表舉例:
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String# 創建數據庫表類(模型) Base = declarative_base()class Users(Base):__tablename__ = "users"id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64), unique=True)email = Column(String(64))def __init__(self, name, email):self.name = nameself.email = emaildeclarative_base()是sqlalchemy內部封裝的一個方法,通過其構造一個基類,這個基類和它的子類,可以將Python類和數據庫表關聯映射起來。
數據庫表模型類通過__tablename__和表關聯起來,Column表示數據表的列。
4.生成數據庫表
# 生成數據庫表 Base.metadata.create_all(engine)創建表,如果存在則忽略,執行以上代碼,就會發現在db中創建了users表。
操作數據
表創建好了就是操作數據了,常見的操作增刪改查,我們一一介紹。
session
sqlalchemy中使用session用于創建程序和數據庫之間的會話,所有對象的載入和保存都需要通過session對象 。
通過sessionmaker調用創建一個工廠,并關聯Engine以確保每個session都可以使用該Engine連接資源:
from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 創建session DbSession = sessionmaker(bind=engine) session = DbSession()session的常見操作方法包括:
flush:預提交,提交到數據庫文件,還未寫入數據庫文件中
commit:提交了一個事務
rollback:回滾
close:關閉
三、增刪改查
增加
add_user = Users("test", "test123@qq.com") session.add(add_user) session.commit()session.add()將會把Model加入當前session維護的持久空間(可以從session.dirty看到)中,直到commit時提交到數據庫。
Q1:add之后如何直接返回對象的屬性?
可以在add之后執行db.session.flush(),這樣便可在session中get到對象的屬性。
Q2:如何進行批量插入,性能比較?
批量插入共有以下幾種方法,對它們的批量做了比較,分別是:
session.add_all() < bulk_save_object() < bulk_insert_mappings() < SQLAlchemy_core()
查詢
users = session.query(Users).filter_by(id=1).all() for item in users:print(item.name)通常我們通過以上查詢模式獲取數據,需要注意的是,通過session.query()我們查詢返回了一個Query對象,此時還沒有去具體的數據庫中查詢,只有當執行具體的.all(),.first()等函數時才會真的去操作數據庫。
其中,query有filter和filter_by兩個過濾方法,上述例子也可寫為:
users = session.query(Users).filter(Users.id == 5).all()通常這兩個方法都會用到的,所以一定要掌握它們的區別:
| 支持所有比較運算符,相等比較用== | 只能使用"=","!=“和”><" |
| 過濾用類名.屬性名 | 過濾用屬性名 |
| 不支持組合查詢,只能連續調用filters變相實現 | 參數**kwargs,支持組合查詢 |
| 支持and、or和in等 |
修改
更新數據有兩種方法,一種是使用query中的update方法:
session.query(Users).filter_by(id=1).update({'name': "Jack"})另一種是操作對應的表模型:
users = session.query(Users).filter_by(name="Jack").first() users.name = "test" session.add(users)這兩種方式呢,一般批量更新的話我會選前者,而要對查詢獲取對象屬性之后再更新的場景就需要使用后者。
刪除
和更新數據類似,刪除數據也有兩種方法,第一種:
delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == "test").first() if delete_users:session.delete(delete_users)session.commit()批量刪除時推薦使用第二種。
session.query(Users).filter(Users.name == "test").delete() session.commit()總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python SQLAlchemy入门教程的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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