Python3之sqlalchemy Python3之sqlalchemy

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，简而言之：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

Python3之sqlalchemy

Python3之sqlalchemy

ORM（对象关系映射）方法论基于三个核心原则：

简单：以最基本的形式建模数据
传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化
精准性：基于数据模型创建正确标准化了的结构

Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

'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'

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...]
 
更多内容：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
备注：
 
    * Python2.7版本使用mysqldb

    * Python3.5版本使用pymysql

    * 使用pip或者源码包安装，确保环境可以正常使用。

    * 确保远程数据库服务器可以正常使用，并且拥有远程登陆权限
 
数据库授权：
 
    * mysql -uroot -p           # 登陆数据库

    * create database wang      # 创建数据库

    * grant all on wang.* to wang@"%" identified by '123' # 授权数据库

    * flush privileges          # 更新

基本操作

（1）连接数据库：create_engine()

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)

create_engine() 会返回一个数据库引擎
mysql+pymysql “指定一个使用pymysql来连接”
使用用户名'root'和密码'123456'来连接数据库'wang'
max_overflow 是最大连接数
charset : 设定连接时使用的字符集 charset = utf8
echo 参数如果为True时，会显示每条执行的SQL语句，生产环境下课关闭

（2）字段和数据类型及操作方法

在sqlalchemy.scherma包里有数据库关系的描述，列举几个常用的：

字段： Column
索引：Index
表：Table

数据类型在sqlalchemy.types包，列举常用的：

二进制：BIGINT
布尔：BOOLEAN
字符：CHAR
可变字符：VARCHAR
日期：DATATIME

（3）创建表结构

使用Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象，之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句，然后通过ConnectionPooling连接数据库，再然后通过Dialect执行SQL，并获取结果。

#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8

from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey
 
# 创建数据库连接

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 获取元数据

metadata = MetaData()
# 定义表

user = Table('user', metadata,

    Column('id', Integer, primary_key=True),

    Column('name', String(20)),

    )
 
color = Table('color', metadata,

    Column('id', Integer, primary_key=True),

    Column('name', String(20)),

    )
# 创建数据表，如果数据表存在，则忽视
metadata.create_all(engine)

继承式增删改查

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

Query对象可以返回迭代的值（iterator value），然后我们可以通过for in 来查询。不过Query对象的all(), one()以及first()方法将返回非迭代值（non-iterator value），比如说all() 返回的是一个列表, first()方法限制并且仅作为标量返回结果集的第一条记录。

（1）创建数据库

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 生成一个SqlORM 基类

Base = declarative_base()
# 定义表结构

class User(Base):

    # 表名

    __tablename__ = 'users'

    # 定义id,主键唯一,

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(50))
# 寻找Base的所有子类，按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()
# 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。

　　（2）增加

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine
 

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)

Base = declarative_base()
 

class User(Base):

    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(50))
 
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()
####  添加 ########
# 定义一个字段

zengjia = User(id=2, name='sbliuyao')
# 添加字段
session.add(zengjia)
# 添加多个字段
session.add_all([

    User(id=3, name='sbyao'),

    User(id=4, name='liuyao')
])
# 提交以上操作，现在只是在内存中增加，回写到数据库，就必须做提交操作
session.commit()

　　（3）删除

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)

Base = declarative_base()
 
class User(Base):

    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(50))
 
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()
 
########### 删除 ##########
# 删除user表，id大于2的字段

session.query(User).filter(User.id > 2).delete()
session.commit()

　　（4）修改

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)

Base = declarative_base()
 
class User(Base):

    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(50))
 
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()
# user表里的id等于2的字段修改为id=6

session.query(User).filter(User.id == 2).update({'id' : 6})
session.commit()

　　（5）查询

###　查询方式1 ####
# 查询User表中字段是name=liuyao的第一条数据

ret = session.query(User).filter_by(name='liuyao').all()

print(ret)  # 输出ret，这是个对象的内存地址

for i in ret:

    print(i.id,i.name)  # 输出ret的内容
 
###　查询方式2 ####
# 查询user表里字段是name=liuyao的第一条数据

ret = session.query(User).filter_by(name='liuyao').first()

print(ret)        # 输出的结果为对象的内存地址

print(ret.name)   # 输出结果的name字段

print(ret.id)     # 输出结果的id字段
 
### 查询方式3 ###
# 查询user表里字段是name是liuyao或者mayun的信息打印出来

ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['liuyao','mayun'])).all()

print(ret)

for i in ret:

    print(i.name,i.id)
 
### 查询方式4 ###
# 可以给返回的结果起一个别名，或者叫标签：可有可无

ret = session.query(User.name.label('')).all()
# 这里的关键是label方法，它的意思是把User的name字段改个名字叫name_label,
# 其相当于执行了：select users.name as name_label from User

print(ret,type(ret))
 
### 查询方式5 ###
# 查询User表根据id排序

ret = session.query(User).order_by(User.id).all()

print(ret)

for i in ret:

    print(i.name)
 
### 查询方式6 ###
# 查询user表里根据id排序输入0到3的字段

ret = session.query(User).order_by(User.id)[0:3]

print(ret)

for i in ret:

    print(i.name)
 
### 查询方式7 ###
# 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()

print(type(user))  # 查看user的类型

print(user.name)   # 查看对象的name属性

　　（6）外键关联

由于关系型数据的多个表还可以用外键实现一对多，多对多等关联，相应的，ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多，多对多等功能，

一对多（一个User可以有多个Address）

#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
# 导入所需模块

from sqlalchemy import create_engine,func

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey

from  sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
# 生成sqlorm基类

Base = declarative_base()
# 创建数据库连接

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 目的是一个人可以拥有多本书，那么在数据库里的一对多关系

class User(Base):

    # 表名

    __tablename__ = 'user'

    # id字段

    id = Column(String(20), primary_key=True)

    # 名字字段

    name = Column(String(20))

    # 一对多:

    # 内容不是表名而是定义的表结构名字

    books = relationship('Book')

class Book(Base):

    # 表明

    __tablename__ = 'book'

    # id字段

    id = Column(String(20), primary_key=True)

    # 名字字段

    name = Column(String(20))

    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:

    # ForeignKey是外键 关联user表的id字段

    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))
# 创建所需表
Base.metadata.create_all(engine)
 
if __name__ == '__main__':

    # 绑定,生成会话

    SessionCls = sessionmaker(bind=engine)

    session = SessionCls()

    # 创建用户

    liuyao = User(id='1',name='liuyao')

    ali = User(id='2',name='ali')

    # 添加字段

    session.add_all([liuyao,ali])

    # 提交

    session.commit()

    # 创建白鹿原这本书，指定谁是拥有者

    Whitedeer = Book(id='1',name='White_deer',user_id = '1')

    # 创建三体这本书，指定谁是拥有者

    Threebody = Book(id='2',name='Three_body',user_id = '2')

    # 添加字段

    session.add_all([Whitedeer,Threebody])

    # 提交

    session.commit()

多对多

建立一个双向一对多关系，“反向”是一个许多人，指定一个额外的relationship()函数，并连接两个使用relationship.back_populates参数。简单来说，relationship函数是sqlalchemy对关系之间提供的一种便利的调用方式，backref参数则对关系提供反向引用的声明。在最新版的sqlalchemy中对relationship引进了back_populates参数。

#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8

from sqlalchemy import Column, Sequence, String, Integer, ForeignKey

from sqlalchemy import create_engine # 导入创建连接驱动

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from sqlalchemy.orm import relationship, backref
# 这个url可以用urlparse解析, 其中echo=True表示执行时显示sql语句

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)
# 生成了declarative基类, 以后的model继承此类

Base = declarative_base()

class Parent(Base):

    __tablename__ = 'parent'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)

    children = relationship("Child", back_populates="parent")

class Child(Base):

    __tablename__ = 'child'

    id = Column(Integer, primary_key=True)

    name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)

    parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))

    parent = relationship("Parent", back_populates="children")

Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构

if __name__ == '__main__':

    SessionCls = sessionmaker(bind=engine)

    # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例

    session = SessionCls()

    mama = Parent(id='1',name='mamaxx')

    baba = Parent(id='2',name='babaoo')

    session.add_all([mama,baba])

    onesb = Child(id='1',name='onesb',parent_id='2')

    twosb = Child(id='2',name='twosb',parent_id='2')

    session.add_all([onesb,twosb])

    session.commit()

多对多之三表外键关联

#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8

from sqlalchemy import create_engine,func,Table

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey

from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship

Base = declarative_base()
# 关系表

Host2Group = Table('host_2_group',Base.metadata,

              Column('host_id',ForeignKey('hosts.id'),primary_key=True),

              Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),

              )

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wang", max_overflow=5)

class Host(Base):

    __tablename__ = 'hosts'

    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)

    hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)

    ip_addr = Column(String(128),unique=True,nullable=False)

    port = Column(Integer,default=22)

    groups = relationship('Group',

                      secondary= Host2Group,

                      backref = 'host_list')

class Group(Base):

    __tablename__ = 'group'

    id = Column(Integer,primary_key=True)

    name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
 
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
 
if __name__ == '__main__':

    SessionCls = sessionmaker(bind=engine)

    session = SessionCls()

    g1 = Group(name='g1')

    g2 = Group(name='g2')

    g3 = Group(name='g3')

    g4 = Group(name='g4')

    session.add_all([g1,g2,g3,g4])

    session.commit()