mysql数据库
1. 安装
- 安装mysqldb
- pip install sqlalchemy
2. 连接
# -*- coding: utf-8 -*-
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine('mysql://user:passwd@ip:port/test', echo=True)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
session.execute('show databases')
其中，echo为True代表打开logging，test为数据库名。
3. 创建映射
一个映射对应着一个Python类，用来表示一个表的结构。下面创建一个person表，包括id和name两个字段。
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()#基类？
class Person(Base):
__tablename__ = 'person'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
def __repr__(self):
return "<Person(name='%s')>" % self.name
其中id是主键
主键，外键
4. 添加数据
4.1 添加一条数据
#创建一个person对象
person = Person(name='jack')
#添加person对象，但是仍然没有commit到数据库
session.add(person)
#commit操作
session.commit()
4.2 如何获取id的？
- 将person对象commit到mysql后才可以获取到id：
person = Person(name='ilis')
session.add(person)
session.commit()
person.id
4.3 添加多个数据
session.add_all([
Person(name='jack'),
Person(name='mike')
])
session.commit()
5. 数据查询
使用Session的query()方法
#获取所有数据
session.query(Person).all()
#获取某一列数据,类似于django的get,如果返回数据为多个则报错
session.query(Person).filter(Person.name=='jack').one()
#获取返回数据的第一行
session.query(Person).first()
#过滤数据
session.query(Person.name).filter(Person.id>1).all()
#limit
session.query(Person).all()[1:3]
#order by
session.query(Person).ordre_by(-Person.id)
#equal/like/in
query = session.query(Person)
query.filter(Person.id==1).all()
query.filter(Person.id!=1).all()
query.filter(Person.name.like('%ac%')).all()
query.filter(Person.id.in_([1,2,3])).all()
query.filter(~Person.id.in_([1,2,3])).all()
query.filter(Person.name==None).all()
#and or
from sqlalchemy import and_
query.filter(and_(Person.id==1, Person.name=='jack')).all()
query.filter(Person.id==1, Person.name=='jack').all()
query.filter(Person.id==1).filter(Person.name=='jack').all()
from sqlalchemy import or_
query.filter(or_(Person.id==1, Person.id==2)).all()
其中, session.query(Person).all() 中Person是要指定查询的表, .all()表示查询该表的所有数据。
计数
- Query使用count()函数来实现查询计数。
query = session.query(Person)
query.filter(Person.id>1).count()
6. 数据删除
session.delete(jack)
7. 创建数据表
CREATE TABLE table_name (column_name column_type);
以下例子中我们将在 RUNOOB 数据库中创建数据表runoob_tbl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRIMARY KEY ( `runoob_id` )
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
解析：
= 如果你不想字段为 NULL 可以设置字段的属性为 NOT NULL， 在操作数据库时如果输入该字段的数据为NULL ，就会报错。
- AUTO_INCREMENT定义列为自增的属性，一般用于主键，数值会自动加1。
- PRIMARY KEY关键字用于定义列为主键。 您可以使用多列来定义主键，列间以逗号分隔。
- ENGINE 设置存储引擎，CHARSET 设置编码。
8. 删除数据表
DROP TABLE table_name ;
8.1 删除表内数据，用 delete。
delete from 表名 where 删除条件;
例：
delete from student where T_name = "张三";
8.2 清除表内数据，保存表结构，用 truncate。
truncate table 表名;
例：清除学生表内的所有数据。
truncate table student;
8.3 删除表用 drop，就是啥都没了
drop table 表名;
例：
drop table student;
ps:
- 当你不再需要该表时， 用 drop;
- 当你仍要保留该表，但要删除所有记录时， 用 truncate;
- 当你要删除部分记录时， 用 delete。
- delete 操作以后，使用 optimize table table_name 会立刻释放磁盘空间，不管是 innodb 还是 myisam;
- delete from 表以后虽然未释放磁盘空间，但是下次插入数据的时候，仍然可以使用这部分空间。
delete from student where T_name = "张三";
optimize table student;
使用SQLAlchemy
数据库表是一个二维表，包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话，可以用一个list表示多行，list的每一个元素是tuple，表示一行记录，比如，包含id和name的user表：
[
('1', 'Michael'),
('2', 'Bob'),
('3', 'Adam')
]
即 每个元祖是一行记录。
Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。
但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示，就可以更容易地看出表的结构来：
class实例表示表
如果把一个tuple用class实例来表示，就可以更容易地看出表的结构来：
class User(object):
def __init__(self, id, name):
self.id = id
self.name = name
[
User('1', 'Michael'),
User('2', 'Bob'),
User('3', 'Adam')
]
这就是传说中的ORM技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库的表结构映射到对象上。
- 在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。
安装：easy_install sqlalchemy
使用：
# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()
# 定义User对象:
class User(Base):
# 表的名字:
__tablename__ = 'user'
# 表的结构:
id = Column(String(20), primary_key=True)
name = Column(String(20))
# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表，就继续定义其他class，例如School：
class School(Base):
__tablename__ = 'school'
id = ...
name = ...
- create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息：
数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名
由于有了ORM，我们向数据库表中添加一行记录，可以视为添加一个User对象：
# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()
- 可见，关键是获取session，然后把对象添加到session，最后提交并关闭。Session对象可视为当前数据库连接。
- 如何从数据库表中查询数据呢？有了ORM，查询出来的可以不再是tuple，而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下：
# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询，filter是where条件，最后调用one()返回唯一行，如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print 'type:', type(user)
print 'name:', user.name
# 关闭Session:
session.close()
运行结果：
type: <class '__main__.User'>
name: Bob
-
可见，ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联，互相转换。
-
由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联，相应地，ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
-
例如，如果一个User拥有多个Book，就可以定义一对多关系如下：
class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(String(20), primary_key=True)
name = Column(String(20))
# 一对多:
books = relationship('Book')
class Book(Base):
__tablename__ = 'book'
id = Column(String(20), primary_key=True)
name = Column(String(20))
# “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))
当我们查询一个User对象时，该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。
插入多条记录
放到列表里边
objs = [
Usertype(type="超级用户"),
Usertype(type="白金用户"),
Usertype(type="黄金用户"),
]
session.add_all(objs)
session.commit()
主键 外键
数据库中的一条记录中有若干个属性，**若其中某一个属性组(注意是组)能唯一标识一条记录，该属性组就可以成为一个主键 **
比如 ：
-
学生表(学号，姓名，性别，班级) ：每个学生的学号是唯一的，学号就是一个主键
-
成绩表(学号,课程号,成绩)：成绩表中单一一个属性无法唯一标识一条记录，学号和课程号的组合才可以唯一标识一条记录，所以 **学号和课程号的属性组是一个主键 **，学号是外键，课程号也是外键
-
主键是能确定一条记录的唯一标识
-
外键用于与另一张表的关联。是能确定另一张表记录的字段，用于保持数据的一致性
-
表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值
-
A表中的一个字段，是B表的主键，那他就可以是A表的外键。
select
- 如需获取名为 "LastName" 和 "FirstName" 的列的内容（从名为 "Persons" 的数据库表），使用类似这样的 SELECT 语句：
SELECT LastName,FirstName FROM Persons
- 现在我们希望从 "Persons" 表中选取所有的列。使用符号 * 取代列的名称，就像这样：
SELECT * FROM Persons
提示：星号（*）是选取所有列的快捷方式。