SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
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pip3 install sqlalchemy |
组成部分:
- Engine,框架的引擎
- Connection Pooling ,数据库连接池
- Dialect,选择连接数据库的DB API种类
- Schema/Types,架构和类型
- SQL Exprression Language,SQL表达式语言
SQLAlchemy本身无法操作数据库,其本质上是依赖pymysql.MySQLdb,mssql等第三方插件,Dialect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:
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'
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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:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
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底层处理
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。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # auth : pangguoping 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()
说白了就是使用pymysql的方法一样.
二. 使用
1. 执行原生SQL语句
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程时,最多等待的时间,超时报错,默认30秒
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置),-1代表永远不回收,即一直被重用
)
def task(arg):
conn = engine.raw_connection() #拿到的是一个原生的pymysql连接对象
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
"select * from t1"
)
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time import threading import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.engine.base import Engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5) def task(arg): conn = engine.contextual_connect() with conn: cur = conn.execute( "select * from t1" ) result = cur.fetchall() print(result) for i in range(20): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) t.start()
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time import threading import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.engine.base import Engine from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5) def task(arg): cur = engine.execute("select * from t1") result = cur.fetchall() cur.close() print(result) for i in range(20): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) t.start()
注意: 查看连接,进程cmd,mysql中>输入 show status like 'Threads%';
2. ORM
a. 创建数据库表
创建单表
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
Base = declarative_base() # 创建对象的基类:
# 定义User对象:
class Users(Base):
# 表的名字:
__tablename__ = 'users'
# 表的结构:
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32), index=True, nullable=False,default='xx') # index指定是否是索引,nullable是否能为空
email = Column(String(32), unique=True) # 指定唯一
ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) #注意,此处设置时datetime.datetime.now若加了括号,则时间永远是程序启动时的时间,后面创建数据时,不会变化
extra = Column(Text, nullable=True)
__table_args__ = (
UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 联合唯一索引
Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #给name和email创建普通索引,索引名为ix_id_name
)
def init_db():
"""
根据类创建数据库表
:return:
"""
# 初始化数据库连接:
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)
Base.metadata.create_all(engine) #找到所有继承了Base的类,按照其结构建表
def drop_db():
"""
根据类删除数据库表
:return:
"""
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)
Base.metadata.drop_all(engine)
if __name__ == '__main__':
drop_db()
init_db()
默认建的表的引擎是MyISAM,如果要设置成InnoDB(支持事务),该怎么设置呢?
__table_args__ = { 'mysql_engine': 'InnoDB', # 指定表的引擎 'mysql_charset': 'utf8' # 指定表的编码格式 }
FK,M2M关系的创建
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime,UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationship
Base = declarative_base() # 创建对象的基类:
# ##################### 一对多示例 #########################
class Hobby(Base):
__tablename__ = 'hobby'
id = Column(Integer, primary_key=True)
caption = Column(String(50), default='篮球')
class Person(Base):
__tablename__ = 'person'
nid = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) #建FK关系
# 与生成表结构无关,仅用于查询方便
hobby = relationship("Hobby", backref='pers') #反向关联的名字
# ##################### 多对多示例 #########################
# 这里多对多需要自己建第三张表,并绑定关系
class Server2Group(Base):
__tablename__ = 'server2group'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #autoincrement 设置自增
server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
class Group(Base):
__tablename__ = 'group'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
# 与生成表结构无关,仅用于查询方便
servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups') #反向关联的名字
class Server(Base):
__tablename__ = 'server'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
def init_db():
"""
根据类创建数据库表
:return:
"""
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/userinfo?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)
Base.metadata.create_all(engine)
def drop_db():
"""
根据类删除数据库表
:return:
"""
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/userinfo?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)
Base.metadata.drop_all(engine)
if __name__ == '__main__':
drop_db()
init_db()
SQLALchemy不同于Django的ORM,当创建多对多关联事,不会自动创建第三张表,需要我们自己定义关系表,进行关联
b. 操作数据库表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine) #创建Session类
# 每次执行数据库操作时,都需要创建一个session
session = Session() # 创建session对象:
# ############# 执行ORM操作 #############
# 创建新User对象
obj1 = Users(name="alex1")
# 添加到session:
session.add(obj1)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session
session.close()
c.通过原生SQL语句执行
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time import threading 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 from sqlalchemy.sql import text from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy from db import Users, Hosts engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 查询 # cursor = session.execute('select * from users') # result = cursor.fetchall() # 添加 cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'hc'}) # 注意占位符和传参的形式 session.commit() print(cursor.lastrowid) session.close() 原生SQL语句