• SQLAlchemy数据库连接和初始化数据库


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    >>> import sqlalchemy
    >>> sqlalchemy.__version__
    '1.0.9'

    创建连接

    from sqlclachemy import create_engine
    engine = create_engine("sqlite:///:memory:", echo=True)

    ‘sqlite:///:memory:’ 是 database URL

    postgresql

    sqlalchemy 默认使用 psycopg2

    # 默认情况(即使用psycopg2)
    engine = create_engine('postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase')
    
    # 使用psycopg2
    engine = create_engine('postgresql+psycopg2://scott:tiger@localhost/mydatabase')
    
    # 使用pg8000
    engine = create_engine('postgresql+pg8000://scott:tiger@localhost/mydatabase')

    MySQL

    默认使用mysql-python

    # 默认情况(即使用mysql-python)
    engine = create_engine('mysql://scott:tiger@localhost/foo')
    
    # 使用mysql-python
    engine = create_engine('mysql+mysqldb://scott:tiger@localhost/foo')
    
    # 使用MySQL-connector-python
    engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://scott:tiger@localhost/foo')
    
    # 使用OurSQL
    engine = create_engine('mysql+oursql://scott:tiger@localhost/foo')

    Oracle

    默认使用cx_oracle

    # 默认情况(即使用cx_oracle)
    engine = create_engine('oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname')
    # 使用cx_oracle
    engine = create_engine('oracle+cx_oracle://scott:tiger@tnsname')

    Microsoft SQL Server

    默认使用pyodbc

    # 使用pyodbc
    engine = create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn')
    
    # 使用pymssql
    engine = create_engine('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname')

    SQLite

    因为sqlite是基于文件的数据库,所以database URL 和前面的不太一样。

    # database URL 形式是 sqlite://<nohostname>/<path>
    engine = create_engine('sqlite:///foo.db')
    
    # 在Unix/Mac
    engine = create_engine('sqlite:////absolute/path/to/foo.db')
    # 在Windows
    engine = create_engine('sqlite:///C:\path\to\foo.db')
    # 在Windows 中使用原始字符串
    engine = create_engine(r'sqlite:///C:path	ofoo.db')
    
    # 使用内存
    engine = create_engine('sqlite://')
    engine = create_engine('sqlite:///:memory:')

    创建表

    使用ORM,需要首先描述表,然后把类映射到表上。在SQLAclhemy中这两步通常在一起,使用叫做Declarative的系统,可以让我们创建一个包含描述我们需要创建表的类

    创建declarative base class

    需要先创建基类

    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    Base = declarative_base()

    创建类

    比如创建User类,User类需要继承前面创建的Base。

    from sqlalchemy import Column, Integer, String
    class User(Base):
        __tablename__ = 'users'
    
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String)
        fullname = Column(String)
        password = Column(String)
    
        def __repr__(self):
            return "<User(name='%s', fullname='%s', password='%s')>" % (
                     self.name, self.fullname, self.password)   

    需要使用tablename 指名表名。Column 表明字段。

    当声名ORM的类时,Declarative系统会使用python的元类,创建一个包含表信息的Table类(可以通过User.table_ 查看),然后通过Mapper把这个Table与ORM的类联系起来。所有ORM类的Table类都包含在一个MetaData类中,通过Base.metadata 可以查看MetaData类

    对于SQLAlchemy ORM来说Declarative 系统不是必须的,比如:

    from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String, ForeignKey
    from sqlalchemy.orm import mapper
    
    metadata = MetaData()
    
    user = Table('user', metadata,
                Column('id', Integer, primary_key=True),
                Column('name', String(50)),
                Column('fullname', String(50)),
                Column('password', String(12))
            )
    
    class User(object):
        def __init__(self, name, fullname, password):
            self.name = name
            self.fullname = fullname
            self.password = password
    
    mapper(User, user)

    创建User表

    Base.metadata.create_all(engine) 

    基本的CURD操作

    需要创建一个session来对表进行操作

    创建一个session

    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    Session = sessionmaker()
    '''or
    Session = sessionmaker()
    Session.configure(bind=engine)
    '''
    session = Session()

    插入数据

    ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')
    session.add(ed_user)

    一次添加多行

    session.add_all([
        User(name='wendy', fullname='Wendy Williams', password='foobar'),
        User(name='mary', fullname='Mary Contrary', password='xxg527'),
        User(name='fred', fullname='Fred Flinstone', password='blah')])

    此时数据是没有插入到数据库中的,ed_user.id 是为None的。如果想真正插入数据库中需要commit。

    session.commit()

    如果想要操作只是在内存中,不真正commit,ed_user.id 不为None,可以使用flush操作,它只是写到内存中。

    session.flush()

    回滚操作

    当没有commit之前,可以回滚

    session.rollback()

    读取操作,Querying

    执行query操作之前会自动执行flush。 
    query例子:

    for instance in session.query(User).order_by(User.id):
        print(instance.name, instance.fullname)
    
    # 可以只取其中的某些字段
    for name, fullname in session.query(User.name, User.fullname):
        print(name, fullname)
    
    for row in session.query(User, User.name).all():
        print(row.User, row.name)
    
    for row in session.query(User.name.label('name_label')).all():
        print(row.name_label)

    可以使用alias对表取别名,可以在表join本身时用。

    from sqlalchemy.orm import aliased
    user_alias = aliased(User, name='user_alias')
    
    for row in session.query(user_alias, user_alias.name).all():
        print(row.user_alias)

    使用filter_by筛选

    for name, in sesson.query(User.name).filter_by(fullname='Ed Jones'):
        print(name)

    也可以使用filter,它更加的灵活

    for name, in sesson.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones'):
        print(name)
    #相等
    query.filter(User.name == 'ed')
    #不相等
    query.filter(User.name != 'ed')
    #like
    query.filter(User.name.like('%ed%'))
    #in
    query.filter(User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
    query.filter(User.name.in_(
        session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))
    ))
    #not in
    query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
    #IS NULL
    query.filter(User.name == None)
    query.filter(User.name.is_(None))
    #IS NOT NUKK
    query.filter(User.name != None)
    query.filter(User.name.isnot(None))
    #And
    from sqlalchemy import and_
    query.filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones'))
    query.filter(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')
    query.filter(User.name == 'ed').filter(User.fullname == 'Ed Jones')
    #OR
    from sqlalchemy import or_
    query.filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))
    #Match
    query.filter(User.name.match('wendy'))

    返回列表

    all() 操作,一次取出所有,返回一个列表。

    query = session.query(User).filter(Usre.name.like('%ed%')).all()

    first() 取出第一个,如果没有就返回None

    obj = query.first()

    one() 取出一个,如果筛选的结果不只一个,报MultipleResultsFound错,如果没有报NoResultFound 错 
    one_or_none() 取出一个,如果筛选的结果不只一个,报MultipleResultsFound错,如果没有返回None 
    scalar() 跟one_or_none() 一样

    使用原始的sql

    query = session.query(User).filter('id<200').order_by(text('id')).all()

    使用参数

    query = session.query.(User).filter(text('id<:value and name=:name')).params(value=224, name='fred').order_by(User.id).one()

    使用完全基于string

    query = session.query(User).from_statement(
        text('SELECT * FROM users where name=:name').params(name='ed').all()
    ).all()

    count

    count = session.query(User).filter(User.name.like('%ed%')).count()
    from sqlalchemy import func
    
    query = session.query(func.count(User.name), User.name).group_by(User.name).all()

    session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
    session.query(func.count(User.id)).scalar()

    更新

    user.name = 'haha'
    session.commit()

    删除

    session.delete(user)
     
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