• python之路-SQLAlchemy


    SQLAchemy

    SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

    安装:

    pip3 install SQLAlchemy
    SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须依赖pymsql等第三方插件,Dialect(用来挑选第三方api)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...]
       
    更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
    使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。
    from sqlalchemy import create_engine
      
      
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)
      
    # 执行SQL
    # cur = engine.execute(
    #     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"
    # )
      
    # 新插入行自增ID
    # cur.lastrowid
      
    # 执行SQL
    # cur = engine.execute(
    #     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
    # )
      
      
    # 执行SQL
    # cur = engine.execute(
    #     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",
    #     host='1.1.1.99', color_id=3
    # )
      
    # 执行SQL
    # cur = engine.execute('select * from hosts')
    # 获取第一行数据
    # cur.fetchone()
    # 获取第n行数据
    # cur.fetchmany(3)
    # 获取所有数据
    # cur.fetchall()
     
    ORM功能使用

    使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。

    创建表单

    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
    
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)    #此处必须是双引号
    
    Base = declarative_base()
    
    
    # 创建单表
    
    class Users(Base):
        __tablename__ = 'users'
        #此处就是创建表的表名
    
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        #此处创建了三列
        name = Column(String(32))
    
        extra = Column(String(16))
    
        __table_args__ = (
    
            UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #创建外建
        Index('ix_id_name', 'name', 'extra')                   #创建索引
        )
        def __repr__(self):
    
        #这个函数的作用是打印时期作用
    
        #直接print(ret)
        #就可以看到想要的结果。
          temp = '%s-%s-%s' % (self.id, self.name, self.extra)
          return temp
    
    
    # 一对多 
    class Favor(Base):
        __tablename__ = 'favor' 
        nid = Column(Integer, primary_key=True) 
        caption = Column(String(50), default='red', unique=True) 
    class Person(Base): 
        __tablename__ = 'person' 
        nid = Column(Integer, primary_key=True) 
        name = Column(String(32), index=True, nullable=True) 
        favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid")) 
    # 多对多 
    class Group(Base):
        __tablename__ = 'group' 
        id = Column(Integer, primary_key=True) 
        name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) 
    class Server(Base):
        __tablename__ = 'server' 
        id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)   
        hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
        port = Column(Integer, default=22)
    
    
    class ServerToGroup(Base):
        __tablename__ = 'servertogroup'
    
        nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    
        server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))  #必须要有约束,就是外键
        group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
    
    
    def init_db():
        Base.metadata.create_all(engine)
        #创建所有表
    
    
    def drop_db():
        Base.metadata.drop_all(engine)
        #删除所有表

    操作表

    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
    
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)
    
    Base = declarative_base()
    
    # 创建单表
    class Users(Base):
        __tablename__ = 'users'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String(32))
        extra = Column(String(16))
    
        __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
            Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
        )
    
        def __repr__(self):
            return "%s-%s" %(self.id, self.name)
    
    # 一对多
    class Favor(Base):
        __tablename__ = 'favor'
        nid = Column(Integer, primary_key=True)
        caption = Column(String(50), default='red', unique=True)
    
        def __repr__(self):
            return "%s-%s" %(self.nid, self.caption)
    
    class Person(Base):
        __tablename__ = 'person'
        nid = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
        favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
        # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
        favor = relationship("Favor", backref='pers')     #此处的作用就是联表,会把favor表中的数据读出来,不用我们去写联表语句。必须与关联的表中有foreignkey才可以。
                                                          # backref的作用就是在favor表中加了一个pers的字段,.pers就表示与favor相关的所有信息
    
    
    
    #正向查询
    ret = session.query(Person)
    print(ret)
    for obj in ret:
        print(obj.nid,obj.name,obj.favor_id,obj.favor.captiom)
    
    # 反向查询
    # obj = session.query(Group).filter(Group.caption =='DBA').first()
    # print(obj.nid)
    # print(obj.caption)
    # print(obj.uuu)
    #通过查找Group中在DBA组的成员,如果relationship中的backref指定uuu,那么,.uuu就把realtionship所关联表中的所有在DBA中的成员列出来。
    
    
    # 多对多
    class ServerToGroup(Base):
        __tablename__ = 'servertogroup'
        nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
        server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
        group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
        group = relationship("Group", backref='s2g')
        server = relationship("Server", backref='s2g')
    
    class Group(Base):
        __tablename__ = 'group'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
        port = Column(Integer, default=22)
        # group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list')
    
    
    class Server(Base):
        __tablename__ = 'server'
    
        id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
        hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    
    
    
    
    def init_db():
        Base.metadata.create_all(engine)
    
    
    def drop_db():
        Base.metadata.drop_all(engine)
    
    
    Session = sessionmaker(bind=engine)     #如果想操作数据库必须要创建这个session
    session = Session()

    obj = Users(name="alex0", extra='sb')  增加一条数据
    session.add(obj) session.add_all([ 批量增加
    Users(name
    ="alex1", extra='sb'), Users(name="alex2", extra='sb'), ]) session.commit()


    session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()  如果想用and的话,就在〉2后面加,然后再跟条件
    session.commit()


    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False) 字符串相加
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")      数字相加
    session.commit()


    ret = session.query(Users).all() 不加.all()print(ret)就会看到执行语句
    如果想查看的话,可以执行:
    print(ret[0].name) 因为ret是个列表,表中有几列,列表中就会有几个元素。
    ret
    = session.query(Users.name, Users.extra).all() ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all() ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()

    其他:

    # 条件
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() 在这个范围
    ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() 波浪号代表非
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
    from sqlalchemy import and_, or_
    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()
    ret = session.query(Users).filter(
        or_(
            Users.id < 2,
            and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
            Users.extra != ""
        )).all()
    
    
    # 通配符
    ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
    ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()
    
    # 限制
    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()
    
    # 分组
    from sqlalchemy.sql import func
    
    ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
    ret = session.query(
        func.max(Users.id),
        func.sum(Users.id),
        func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
    
    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()
    
    # 连表
    
    ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
    
    ret = session.query(Person).join(Favor).all() 此处的join默认是inner join
     
    ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() outer表示leftjoin
     
    
    # 组合
    q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
    q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
    ret = q1.union(q2).all()   会去重
     
    q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
    q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
    ret = q1.union_all(q2).all()  不会去重

     多对多的操作:

    多对多连表操作

    需求以及数据库结构

    需求:

    三张表:

    1. 主机表:包括nid hostname port ip
    2. 管理员表:包括:nid username
    3. 主机对应管理员表: nid 主机id,管理员id

    一个管理员帐号(比如root),可以关联多台服务器,一个服务器也可以有多个管理员帐号

    先来看下数据结构吧:

    from sqlalchemy import create_engine
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:7ujm8ik,@192.168.4.193:3306/testsql?charset=utf8", max_overflow=5)
    
    Base = declarative_base()
    
    #多对多
    class HostToHostUser(Base):
        __tablename__ = 'host_to_host_user'
        id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    
        host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.id'))
        host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
        #多对多操作
        host = relationship('Host',backref='h')#backref='h'表示host表自动生成某种关联关系,这个关系就成为‘h’关系,只要下边某个表中的backref也指明了这个关系‘h’,那么host表就会与该表形成关联,基于'h'关系,这是道不清理不明的一种关系
        host_user = relationship('HostUser',backref='u')#backref='u'表示host_user表自动生成某种关联关系,只要下边某个表中的backref也指明了这个关系‘u‘,那么host_user表就会与该表形成关联,基于'u'关系
        (如果某张表中写了关联关系,关系表中就可以不用写了)
    #查询方法:host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname =='c1').first()
    print(host_obj.host_user) class Host(Base): __tablename__ = 'host' nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) hostname = Column(String(32)) port = Column(String(32)) ip = Column(String(32)) ####最简单的方式,添加此行就行(另外一种方法,可以将关系放在某张表中): host_user=relationship('HostUser',secondary=HostToHostUser.__table__,backref='h')#这里backref指明了‘h’关系,那么host表就会与host_user表生成关联关系  #格式:表名(本类是host表,这里写要跟host关联的表)=relationship('对象名(本类是host表,这里写要跟host关联的表的对象名)', secondary=中间表的对象名, backref=关联关系'h') class HostUser(Base): __tablename__ = 'host_user' nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True) username = Column(String(32)) def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) # init_db() def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() #======多对多操作 # session.add_all([ # Host(hostname='c1',port='22',ip='1.1.1.1'), # Host(hostname='c2',port='22',ip='1.1.1.2'), # Host(hostname='c3',port='22',ip='1.1.1.3'), # Host(hostname='c4',port='22',ip='1.1.1.4'), # Host(hostname='c5',port='22',ip='1.1.1.5'), # ]) # session.commit() # session.add_all([ # HostUser(username='root'), # HostUser(username='db'), # HostUser(username='nb'), # HostUser(username='sb'), # ]) # session.commit() # session.add_all([ # HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=1), # HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=2), # HostToHostUser(host_id=1,host_user_id=3), # HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=2), # HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=4), # HostToHostUser(host_id=2,host_user_id=3), # ]) # session.commit()

    虚拟关系的查询

    需求:查询主机C1的管理员帐号

    # 1.反向查找,查询host表中c1的信息,会得到一个对象,对象中存在一个已经设置好的虚拟关系:h
    host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'c1').first()
    #2.正向查找,遍历对象属性
    for item in host_obj.h:
        print(item.host_user.username)

    (整个过程经历了一个循环,通过host找到hosttouser,在通过hosttouser中的backref的h,列出所有与c1有关的数据)

    结果:

    root
    db
    nb

    注意:多对多的话,正反查询都是遍历对象中的属性

    同一需求最简单的方式

    需求还是同上:查询主机C1的管理员帐号

    需要在两张表的一张表中加一条host_user=relationship('HostUser',secondary=HostToHostUser.__table__,backref='h'),我加到了host表中

    #最简单的查询方式:
    
    host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname == 'c1').first()
    print(host_obj.host_user)
    for item in host_obj.host_user:
        print(item.username)

    结果:

    [<__main__.HostUser object at 0x103778710>, <__main__.HostUser object at 0x103778d68>, <__main__.HostUser object at 0x103778e10>]
    root
    db
    nb
     
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