sqlAchemy前戏

函数编程：数据和逻辑分离
        a= 123
      b = 456
      c = 789
      def exc3(proc_name):
         callproc(xxx)
         return xxx
      def exc4(proc_name):
         callproc(xxx)
         return xxx

面向对象产生的原因:
   1  当一类函数共用同样的参数的时候，可以转变成类进行 --分类
        面向对象：数据和逻辑（属性和行为）组合在一起
        class SqlHelper:
        def __init__(self):
            self.host = ''
            self.port =''
            self.db =''
            self.charset=''

        def exc1(self,SQL):
            # 连接
            conn(self.host,)
            execute("inser")
            return xx

        def exc2(self,proc_name):
            callproc(xxx)
            return xxx
   2  模板‘约束’ ： 一类事物共同具有： 属性和行为
      class Person:
          def __init__(self,name):
                self.name=name
          def speak(self):
              pass

数据库中的面向对象：
      每一张表作为一个类     对象：行
    class Userinfo:

   def __init__(self,id,name):
      self.id = id
      self.name= name
   def add(self,name):
      pass

   ...

# row1 = UserInfo(1,'alex') # 第一行
# row2 = UserInfo(2,'alex') # 第二行

面向对象中的特殊方法：
    class Foo:
        def __init__(self,name):
             self.name=name
        def __call__(self):
            pass
        def __getitem__(self,key):
            pass
        def __setitem__(self,key,value):
            pass
        def __delitem__(self,key):
            pass

 obj = Foo('alex')
 obj()
 obj['k']
 obj['k']=124
 del obj['k']
obj.__dict__


对象-关系映射（OBJECT/RELATIONALMAPPING，简称ORM），是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。用来把对象模型表示的对象映
射到基于S Q L 的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的 SQ L 语句打交道，只需
简单的操作实体对象的属性和方法[2]  。O R M 技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据库中的关系型的数
据通过这个桥梁来相互转化
ORM框架：
     作用：提供简单的规则
           自动转换成sql语句
     2种模型：  DBfirst 手动创建数据库和表 ----》ORM框架----》自动生成类
                codefirst 手动创建类和数据库 ------》ORM框架------》生成表
     功能：
          -- 创建数据库表
                    连接数据库（非sqlalchemy链接,而是由pymysql,mysqldb，，，等第三方插件进行链接）
                    类转换sql语句（sqlalchemy/engine/dialect）
          -- 操作数据行
                 增删改查

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,VARCHAR
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from sqlalchemy  import create_engine
#  创建对象的基类
Base=declarative_base()

"""
1   白金
2   黑金
obj.xx ==> [obj,obj...]
"""
class UserType(Base):
    __tablename__='usertype'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    title=Column(VARCHAR(32),nullable=True,index=True)

"""
1   方少伟   1
2   成套     1
3   小白     2
ut = relationship（backref='xx'）
obj.ut ==> 1   白金
"""
class Users(Base):
    __tablename__='users'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    name=Column(String(32),nullable=True,index=True)
    email=Column(String(16),unique=True)
    user_type_id = Column(Integer,ForeignKey('usertype.id'))

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便
    user_type=relationship('UserType',backref='xxoo')

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id','name',name='uni_id_name'),
        Index('ix_n_ma','name','email')
    )
#创建引擎     引擎调用dialect来选择相应的模块来操作数据库
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
Base.metadata.create_all(engine)    # 创建模块中所有继承base的class的表

Session= sessionmaker(bind=engine)      # 从连接池中取得一个连接
session=Session()    # 实例化出来一个会话连接，session用于创建程序和数据库之间的会话，所有对象的载入和保存都需要通过session对象
###########增加########
obj1=UserType(title='普通')
session.add(obj1)

objs=[
    UserType(title='超级'),
    UserType(title='白金'),
    UserType(title='黑金'),
]
session.add_all(objs)
session.commit()

###########查找########
print(session.query(UserType))
user_type_list = session.query(UserType).all()
print(type(user_type_list[0]))    # 对象
for row in user_type_list:
    print(row.id,row.title)

#############删除###########
session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>2).delete()
session.commit()
#############修改#############
session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 0).update({'title':'黑金'})
session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id> 0).update({UserType.title:UserType.title+"x"},synchronize_session=False)
session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>0).update({'num':Users.num+1},synchronize_session='evaluate')
session.commit()

# 分组，排序，连表，通配符，子查询，limit,union,where,原生sql


# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()     # filter_by 里面放参数
ret = session.query(Users).filter(Users.id <9,Users.name=='alex').all()  #默认为and的关系    filter 里面放表达式
# 不加.all()   返回迭代器对象       加.all()   返回所有的对象,放在一个列表里
print(ret[0].name)
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1,3),Users.name=='alex')
for row in ret:
    print(row.name)
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()  #表示非的意思

from sqlalchemy import and_,or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id <9,Users.name=='alex'))

ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id<2,
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
        Users.email != ''
    )
)


# 通配符
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%'))
#限制
ret = session.query(Users)[1:2]
# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc())
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(),Users.id.asc())
#
# #分组
from sqlalchemy import func
ret = session.query(Users).group_by(Users.email).all()

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.min(Users.id),
    func.sum(Users.id),
).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id)>2).all()



#连表的两种方式:
ret=session.query(Users,UserType)  #系统自动补全Users.user_type_id==UserType.id
ret1=session.query(Users,UserType).filter(Users.user_type_id==UserType.id)

result=session.query(Users).join(UserType)
result1=session.query(Users).join(UserType,isouter=True)   #相当于left join
print(result1)


###########临时表的用法###########
1
ret1=session.query(Users,UserType).filter(Users.user_type_id==UserType.id)
for row in ret1:
    print(row.Users.id,row.UserType.title)
2
q1=session.query(UserType).filter(UserType.id>0).subquery()
result=session.query(q1).all()
print(result)
3
result=session.query(UserType.id,session.query(Users.id).as_scalar())
print(result)
for row in result:
    print(row[0])


result1=session.query(UserType.id,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==UserType.id).as_scalar())
print(result1)

#组合

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id <3)
q2= session.query(UserType.title).filter(UserType.id <3)
ret = q1.union(q2).all()
print(ret)

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id <3)
q2= session.query(UserType.title).filter(UserType.id <3)
ret = q1.union_all(q2).all()
print(ret)


#########################relationship***************************
# 问题：获取用户信息以及与其关联的用户类型名称（fk,relationship  ==> 正向操作）
user_list1=session.query(Users,UserType).join(UserType,isouter=True)
print(user_list1)
for row in user_list1:
    print(row[0].id,row[0].name,row[0].email,row[0].user_type_id,row[1].title)

user_list2=session.query(Users.name,UserType.title).join(UserType,isouter=True).all()
print(user_list2)
for row in user_list2:
    print(row.name,row.title)

user_list=session.query(Users)
for row in user_list:
    print(row.id,row.name,row.user_type.title)


# 问题二：获取用户类型下的用户名    反向操作
type_list1=session.query(UserType)
for row in type_list1:
    print(row.id,row.title,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==row.id).all())

type_list=session.query(UserType)
for row in type_list:
    print(row.id,row.title)
    for li in row.xxoo:
        list=li.name
        print(list)

session.close()

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,VARCHAR
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from sqlalchemy  import create_engine

Base=declarative_base()

class UserType(Base):
    __tablename__='usertype'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    title=Column(VARCHAR(32),nullable=True,index=True)


class Users(Base):
    __tablename__='users'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    name=Column(String(32),nullable=True,index=True)
    email=Column(String(16),unique=True)
    user_type_id = Column(Integer,ForeignKey('usertype.id'))

    user_type=relationship('UserType',backref='xxoo')

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id','name',name='uni_id_name'),
        Index('ix_n_ma','name','email')
    )
#创建引擎     引擎调用dialect来选择相应的模块来操作数据库
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
Base.metadata.create_all(engine)    # 创建模块中所有继承base的class的表

Session= sessionmaker(bind=engine)      # 从连接池中取得一个连接
session=Session()


result=session.query(UserType.id,session.query(Users.name).filter(Users.id==1).as_scalar())
print(result)
for row in result:
    print(row[0])



result1=session.query(UserType.id,session.query(Users.name).filter(Users.user_type_id==UserType.id,Users.name=='alex').as_scalar())
print(result1)
for row in result1:
    print(row[0])

          -- 便利的功能 （relationship）

sqlAchemy:
          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，就是将对象转换成sql,然后使用数据库API执行sql并获取执行结果。

          它本身无法操作数据库，必须用pymysql等第三方插件，dialect用于和数据库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。

          使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行sql语句转换，Engine使用ConnectionPooling连接数据库
           

          
三种操作数据库的方式：
      mysql客户端：终端  Navicat
      pymysql :自己写sql语句
      sqlAchemy：面向对象操作

简述ORM的运作与原理
     对于用户来说：不用写sql语句，让用户通过类和对象的方式以及内部提供的方法来操作数据库
     对于框架来说：将类与对象转换为sql语句并执行
     本质：可以识别不同类型的数据库和对应的不同的数据库api，将类和对象转换成相应的sql语句，通过第三方插件（数据库API）来连接数据库进行操作


补充：数据库设计：

基于用户权限管理：
    参考表结构：
          用户信息表
          id（主键）   name    pwd
          1            alex    123

          权限表
          id（主键）     power
          1              订单管理
          2              用户管理
          3              bug管理

          用户权限表
          id    user(外键)     power（外键）
          1      1                   1
          2      1                   3

    程序：用户登录

基于角色的权限管理：
     参考表结构：
          用户信息表
          id（主键）   name    pwd      partment（外键）
          1            alex    123         2

          权限表
          id（主键）     power
          1              订单管理
          2              用户管理
          3              bug管理

          部门表（角色表）
          id     partment
          1      财务部
          2      it部门
          3      运维部


          部门权限表（角色权限管理）
          id       partment(外键)    power（外键）
          1          1                      1
          2          1                      2
          3          1                      3
          4          2                      1
          5          2                      3