ORM之SQLAlchemy

安装　　　　

1 pip3 install SQLAlchemy -i https://pypi.douban.com/simple

ORM框架：SQLAlchemy

作用：

　　1.提供简单的规则

　　2.自动转换成SQL语句

有两类ORM框架

　　1.DB first: 手动创建数据库以及表通过ORM框架自动生成类

　　2.code first:手动创建类通过ORM框架自动生成表 SQLAlchemy做了把类、对象转换成SQL语句类代表一张表，对象就代表类中的一行数据

　　a.功能：

　　　　1.创建数据库表

　　　　-连接数据库（pymysql、mysqldb）

　　　　-类转换成SQL语句

　　　　2.操作数据行

　　　　　　 -增

　　　　　　-删

　　　　　　-改

　　　　　　-查

整体架构图：

增删改查

  1 #!/usr/bin/env python
  2 # -*- coding:utf-8 -*-
  3 # pip3 install SQLAlchemy -i https://pypi.douban.com/simple
  4 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  5 from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, CHAR
  6 from sqlalchemy import create_engine
  7 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
  8 
  9 Base = declarative_base()
 10 
 11 
 12 # 创建单表
 13 class UserType(Base):
 14     __tablename__ = 'usertype'
 15     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
 16     title = Column(String(32), nullable=True, index=True)
 17 
 18 
 19 class Users(Base):
 20     __tablename__ = 'users'
 21     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
 22     name = Column(String(32), nullable=True, index=True, default='sb')
 23     extra = Column(CHAR(16), unique=True)
 24     user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.id'))
 25     # 方便取数据
 26     user_type = relationship("UserType", backref='xxoo')
 27     # __table__args__ = (
 28     #     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
 29     #     Index('ix_id_name', 'name', 'extra')
 30     # )
 31 
 32 
 33 def create_db():
 34     Base.metadata.create_all(engine)
 35 
 36 
 37 def drop_db():
 38     Base.metadata.drop_all(engine)
 39 
 40 
 41 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/db2?charset=utf8", max_overflow=5)
 42 Session = sessionmaker(bind=engine)
 43 session = Session()  # 相当于在连接池取出一个连接
 44 # 类  代表表
 45 # 对象  代表数据行
 46 # ###########增加###########################
 47 # obj = UserType(title='普通用户')
 48 # session.add(obj)
 49 
 50 # obj_list = [
 51 #     UserType(title='超级用户'),
 52 #     UserType(title='白金用户'),
 53 #     UserType(title='黑金用户'),
 54 # ]
 55 # session.add_all(obj_list)
 56 
 57 # ###########查###########################
 58 # print(session.query(UserType))  # 生成的SQL语句
 59 # 1.查所有
 60 # user_type_list = session.query(UserType).all()  # 里边是一个个UserType对象列表
 61 # for row in user_type_list:
 62 #     print(row.id, row.title)
 63 
 64 # 2.过滤
 65 #  select ** UserType where ****  filter delete update后边传的是表达式
 66 # user_type_list = session.query(UserType.id, UserType.title).filter(UserType.id > 2)
 67 # for row in user_type_list:
 68 #     print(row.id, row.title)
 69 
 70 
 71 # 3.查到之后删除
 72 # user_type_list = session.query(UserType).filter(UserType.id > 2).delete()
 73 
 74 # 4.查到之后的修改
 75 # user_type_list = session.query(UserType.id, UserType.title).filter(UserType.id > 0).update({"title": "黑金"}) # 批量修改
 76 # user_type_list = session.query(UserType.id, UserType.title).filter(UserType.id > 0).
 77 #    update({UserType.title: UserType.title+'x'}, synchronize_session=False)  # 批量修改
 78 # user_type_list = session.query(UserType).filter(UserType.id > 0).
 79 # update({"salary": Users.salary + 1}, synchronize_session="evaluate")   根据更新的字段不同后边synchronize_session参数肯定要改变处理的方式不一样
 80 
 81 # 连表操作
 82 # ret = session.query(Users).join(UserType)  # INNER JOIN
 83 # ret = session.query(Users).join(UserType, isouter=True)  # LEFT OUTER JOIN
 84 # ret = session.query(UserType).join(Users, isouter=True)  # 换下位置就是右连接
 85 # print(ret)
 86 
 87 # 子查询
 88 #  select * from (select * from tb) as B
 89 # q1 = session.query(UserType).filter(UserType.id > 0).subquery()  # 变成子查询必须加上subquery()函数
 90 # res = session.query(q1).all()
 91 # print(res)
 92 
 93 # select id ,(select * from users) from usertype
 94 # res = session.query(UserType.id, session.query(Users).subquery()).all()
 95 # print(res)  # 列表里头套元组
 96 # 相当于把笛卡尔积搞出来了[(2, 1, 'eric', 'aaa', 1), (1, 1, 'eric', 'aaa', 1), (2, 2, 'sb', 'bbb', 2), (1, 2, 'sb', 'bbb', 2)]
 97 # print(session.query(UserType.id, session.query(Users).as_scalar()))
 98 # res = session.query(UserType.id, session.query(Users).filter(Users.user_type_id == UserType.id).as_scalar())
 99 # print(res)
100 
101 
102 # 需求1  拿到用户名字以及对应的用户类型  user_type = relationship("UserType", backref='xxoo')
103 # user_list = session.query(Users, UserType).join(UserType, isouter=True)
104 # for row in user_list:
105 #     print(row[0].name, row[1].title)
106 
107 # user_list = session.query(Users.name, UserType.title).join(UserType, isouter=True)
108 # user_list = session.query(Users.name, UserType.title).join(UserType, isouter=True).all() all()全部取出来直接加到内存
109 # for row in user_list:
110 #     print(type(row))
111 #     print(row[0], row[1], row.name, row.title)
112 
113 # user_list = session.query(Users)
114 # for row in user_list:
115 #     # print(row.id, row.name, row.user_type)
116 #     print(row.id, row.name, row.user_type.title)
117 
118 
119 #  需求2 获取用户类型及以下的所有用户  user_type = relationship("UserType", backref='xxoo')
120 user_type = session.query(UserType)
121 for row in user_type:
122     # print(row.title, session.query(Users).filter(Users.user_type_id == row.id).all())
123     print(row.title, row.xxoo)
124 
125 session.commit()
126 session.close()

其它

 1 #　条件
 2 ret = session.query(Users).filter_by(name='eric').all() # 传的参数
 3 ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()  # 条件默认是and连接  传的表达式
 4 ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
 5 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
 6 ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() # ~ 非
 7 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
 8 from sqlalchemy import and_, or_
 9 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
10 ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
11 ret = session.query(Users).filter(
12     or_(
13         Users.id < 2,
14         and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
15         Users.extra != ""
16     )).all()
17 
18 
19 # 通配符
20 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
21 ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()
22 
23 # 限制
24 ret = session.query(Users)[1:2]
25 
26 # 排序
27 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
28 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()
29 
30 # 分组
31 from sqlalchemy.sql import func
32 
33 ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
34 ret = session.query(
35     func.max(Users.id),
36     func.sum(Users.id),
37     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
38 
39 ret = session.query(
40     func.max(Users.id),
41     func.sum(Users.id),
42     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()
43 
44 # 连表
45 
46 ret = session.query(Users, UserType).filter(Users.id == UserType.id).all()
47 
48 ret = session.query(Users).join(UserType).all()
49 
50 ret = session.query(Users).join(UserType, isouter=True).all()
51 
52 
53 # 组合
54 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
55 q2 = session.query(UserType.title).filter(UserType.id < 2)
56 ret = q1.union(q2).all() 
57 
58 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
59 q2 = session.query(UserType.title).filter(UserType.id < 2)
60 ret = q1.union_all(q2).all()

其它操作

相关阅读:
java正则表达式四种常用的处理方式（匹配、分割、替代、获取）
常用汉字 3500字
 常用汉字3500字，繁简体
 Java SimpleDateFormat用法
 idea 破解
 WEBPACKCONFIG 自动跳转 webstorm
MyBatisCodeHelperPro插件破解版[2.9.7]
数据湖与数仓技术优势对比
 安装 Docker最简单的快速的方式
 centos 8解决：Errors during downloading metadata for repository 'AppStream'
原文地址：https://www.cnblogs.com/Alexephor/p/11239885.html