Python 的 ORM 框架 SQLAlchemy 有些同学已经听说过这个框架的大名了,也听说了 SQLAlchemy 没有 Django 的 Models 好用

我在这里官宣辟谣一下啊, Models 紧紧只是配置和使用比较简单(这特么就是废话),因为他是Django自带的ORM框架,也正是因为是Django原生的,所以兼容性远远不如SQLAlchemy

真正算得上全面的ORM框架必然是我们的SQLAlchemy ORM框架,它可以在任何使用SQL查询时使用

单表

创建数据表

# ORM中的数据表是什么呢?
# Object Relation Mapping
# Object - Table 通过 Object 去操纵数据表
# 从而引出了我们的第一步创建数据表 - 创建Object
# 1. 创建Object
# class User(object):
# pass # 2. 让Object与数据表产生某种关系 也就是让Object与数据表格式极度相似
# 导入官宣基础模型
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 实例化官宣模型 - Base 就是 ORM 模型
Base = declarative_base()
# 当前的这个Object继承了Base也就是代表了Object继承了ORM的模型
class User(Base): # 相当于 Django Models中的 Model
# 为Table创建名称
__tablename__ = "user"
# 创建ID数据字段 , 那么ID是不是一个数据列呢? 也就是说创建ID字段 == 创建ID数据列
from sqlalchemy import Column,Integer,String
# id = Column(数据类型,索引,主键,外键,等等)
# int == Integer
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
# str == char(长度) == String(长度)
name = Column(String(32),index=True) # 3.去数据库中创建数据表? or 先连接数据库?
# 3.去连接数据库 创建数据引擎
from sqlalchemy import create_engine
# 创建的数据库引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8") # Base 自动检索所有继承Base的ORM 对象 并且创建所有的数据表
Base.metadata.create_all(engine) my_create_table

增删改查操作

#insert 为数据表增加数据
# insert One 增加一行数据
# insert into user(name) values ("DragonFire")
# 在ORM中的操作:
# 1.首先导入之间做好的ORM 对象 User
from my_create_table import User
# 2.使用Users ORM模型创建一条数据
user1 = User(name="DragonFire")
# 数据已经创建完了,但是需要写入到数据库中啊,怎么写入呢?
# 3.写入数据库:
# 首先打开数据库会话 , 说白了就是创建了一个操纵数据库的窗口
# 导入 sqlalchemy.orm 中的 sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 导入之前创建好的 create_engine
from my_create_table import engine
# 创建 sessionmaker 会话对象,将数据库引擎 engine 交给 sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
# 打开会话对象 Session
db_session = Session()
# 在db_session会话中添加一条 UserORM模型创建的数据
db_session.add(user1)
# 使用 db_session 会话提交 , 这里的提交是指将db_session中的所有指令一次性提交
db_session.commit() # 当然也你也可很任性的提交多条数据
# 方法一:
user2 = User(name="Dragon")
user3 = User(name="Fire")
db_session.add(user2)
db_session.add(user3)
db_session.commit()
# 之前说过commit是将db_session中的所有指令一次性提交,现在的db_session中至少有两条指令user2和user3
db_session.close()
#关闭会话 # 如果说你觉得方法一很麻烦,那么方法二一定非常非常适合你
# 方法二:
user_list = [
User(name="Dragon1"),
User(name="Dragon2"),
User(name="Dragon3")
]
db_session.add_all(user_list)
db_session.commit() db_session.close() orm_insert

增加数据

# ORM操作查询数据
# 有了刚才Insert增加数据的经验,那么查询之前的准备工作,就不用再重复了吧
# 回想一下刚才Insert时我们的操作
from my_create_table import User, engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session() # 1. select * from user 查询user表中的所有数据
# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 取出全部数据 all()
user_all_list = db_session.query(User).all()
print(user_all_list) # [<my_create_table.User object at 0x0000016D7C4BCDD8>]
# 如何查看user_all_list其中的数据呢? 循环呗
for i in user_all_list:
print(i.id, i.name) # ORM对象 直接使用调用属性的方法 拿出对应字段的值 db_session.close()
#关闭会话 # 2. select * from user where id >= 20
# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 筛选内容User.id >=20 的数据全部取出 all()
user_all_list = db_session.query(User).filter(User.id >= 20).all()
print(user_all_list)
for i in user_all_list:
print(i.id, i.name) db_session.close()
#关闭会话 # 3. 除了取出全部还可以只取出一条
user = db_session.query(User).filter(User.id >= 20).first()
print(user.id, user.name)
db_session.close()
#关闭会话 # 4. 乌龙 之 忘了取出数据.......
wulong1 = db_session.query(User).filter(User.id >= 20)
print(wulong1)
#SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
#FROM user
#WHERE user.id >= %(id_1)s
# Fuck我忘了取出数据了!!!!!!! 哎? wulong1给我显示了原生SQL语句,因祸得福了
wulong2 = db_session.query(User)
print(wulong2)
#SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
#FROM user
# Fuck我又忘了取出数据了!!!!!!! 哎? wulong2给我显示了原生SQL语句,因祸得福了
db_session.close()
#关闭会话 orm_select

查询数据

# ORM更新数据
# 无论是更新还是删除,首先要做的事情,就应该是查询吧
# 根据之前原有的经验,接下来是不是要导入ORM对象了,是不是要创建db_session会话了
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session() # UPDATE user SET name="NBDragon" WHERE id=20 更新一条数据
# 语法是这样的 :
# 使用 db_session 执行User表 query(User) 筛选 User.id = 20 的数据 filter(User.id == 20)
# 将name字段的值改为NBDragon update({"name":"NBDragon"})
res = db_session.query(User).filter(User.id == 20).update({"name":"NBDragon"})
print(res) # 1 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数
# 注意注意注意
# 这里一定要将db_session中的执行语句进行提交,因为你这是要对数据中的数据进行操作
# 数据库中 增 改 删 都是操作,也就是说执行以上三种操作的时候一定要commit
db_session.commit()
db_session.close()
#关闭会话 # 更新多条
res = db_session.query(User).filter(User.id <= 20).update({"name":"NBDragon"})
print(res) # 6 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数
db_session.commit()
db_session.close()
#关闭会话 orm_update

更新数据

# ORM 删除一条多条数据
# 老规矩
# 导入 ORM 创建会话
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session() # DELETE FROM `user` WHERE id=20
res = db_session.query(User).filter(User.id==20).delete()
print(res)
# 是删除操作吧,没错吧,那你想什么呢?commit吧
db_session.commit() db_session.close()
#关闭会话 orm_delete

删除数据

# 高级版查询操作,厉害了哦
#老规矩
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session() # 查询数据表操作
# and or
from sqlalchemy.sql import and_ , or_
ret = db_session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'DragonFire')).all()
ret = db_session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'DragonFire')).all() # 查询所有数据
r1 = db_session.query(User).all() # 查询数据 指定查询数据列 加入别名
r2 = db_session.query(User.name.label('username'), User.id).first()
print(r2.id,r2.username) # 15 NBDragon # 表达式筛选条件
r3 = db_session.query(User).filter(User.name == "DragonFire").all() # 原生SQL筛选条件
r4 = db_session.query(User).filter_by(name='DragonFire').all()
r5 = db_session.query(User).filter_by(name='DragonFire').first() # 字符串匹配方式筛选条件 并使用 order_by进行排序
r6 = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='DragonFire').order_by(User.id).all() #原生SQL查询
r7 = db_session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM User where name=:name")).params(name='DragonFire').all() # 筛选查询列
# query的时候我们不在使用User ORM对象,而是使用User.name来对内容进行选取
user_list = db_session.query(User.name).all()
print(user_list)
for row in user_list:
print(row.name) # 别名映射 name as nick
user_list = db_session.query(User.name.label("nick")).all()
print(user_list)
for row in user_list:
print(row.nick) # 这里要写别名了 # 筛选条件格式
user_list = db_session.query(User).filter(User.name == "DragonFire").all()
user_list = db_session.query(User).filter(User.name == "DragonFire").first()
user_list = db_session.query(User).filter_by(name="DragonFire").first()
for row in user_list:
print(row.nick) # 复杂查询
from sqlalchemy.sql import text
user_list = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=3,name="DragonFire") # 查询语句
from sqlalchemy.sql import text
user_list = db_session.query(User).filter(text("select * from User id<:value and name=:name")).params(value=3,name="DragonFire") # 排序 :
user_list = db_session.query(User).order_by(User.id).all()
user_list = db_session.query(User).order_by(User.id.desc()).all()
for row in user_list:
print(row.name,row.id) #其他查询条件
"""
ret = session.query(User).filter_by(name='DragonFire').all()
ret = session.query(User).filter(User.id > 1, User.name == 'DragonFire').all()
ret = session.query(User).filter(User.id.between(1, 3), User.name == 'DragonFire').all() # between 大于1小于3的
ret = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all() # in_([1,3,4]) 只查询id等于1,3,4的
ret = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all() # ~xxxx.in_([1,3,4]) 查询不等于1,3,4的
ret = session.query(User).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='DragonFire'))).all() 子查询
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'DragonFire')).all()
ret = session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'DragonFire')).all()
ret = session.query(User).filter(
or_(
User.id < 2,
and_(User.name == 'eric', User.id > 3),
User.extra != ""
)).all()
# select * from User where id<2 or (name="eric" and id>3) or extra != "" # 通配符
ret = db_session.query(User).filter(User.name.like('e%')).all()
ret = db_session.query(User).filter(~User.name.like('e%')).all() # 限制
ret = db_session.query(User)[1:2] # 排序
ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()
ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc(), User.id.asc()).all() # 分组
from sqlalchemy.sql import func ret = db_session.query(User).group_by(User.extra).all()
ret = db_session.query(
func.max(User.id),
func.sum(User.id),
func.min(User.id)).group_by(User.name).all() ret = db_session.query(
func.max(User.id),
func.sum(User.id),
func.min(User.id)).group_by(User.name).having(func.min(User.id) >2).all()
""" # 关闭连接
db_session.close() orm_select_more

高级版查询操作

#高级版更新操作
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session() #直接修改
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name" : ""}) #在原有值基础上添加 - 1
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + ""}, synchronize_session=False) #在原有值基础上添加 - 2
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
db_session.commit() orm_update_more

高级修改数据操作

多对一

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

# 这次我们要多导入一个 ForeignKey 字段了,外键关联对了
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
# 还要从orm 中导入一个 relationship 关系映射
from sqlalchemy.orm import relationship class ClassTable(Base):
__tablename__="classtable"
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(32),index=True) class Student(Base):
__tablename__="student"
id=Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(32),index=True) # 关联字段,让class_id 与 class 的 id 进行关联,主外键关系(这里的ForeignKey一定要是表名.id不是对象名)
class_id = Column(Integer,ForeignKey("classtable.id")) # 将student 与 classtable 创建关系 这个不是字段,只是关系,backref是反向关联的关键字
to_class = relationship("ClassTable",backref = "stu2class") from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8") Base.metadata.create_all(engine) my_ForeignKey.py

创建数据表及关系relationship

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine
# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session() # 增加数据
# 1.简单增加数据
# 添加两个班级:
# db_session.add_all([
# ClassTable(name="OldBoyS1"),
# ClassTable(name="OldBoyS2")
# ])
# db_session.commit()
# 添加一个学生 DragonFire 班级是 OldBoyS1
# 查询要添加到的班级
# class_obj = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name == "OldBoyS1").first()
# 创建学生
# stu = Student(name="DragonFire",class_id = class_obj.id)
# db_session.add(stu)
# db_session.commit() # 2. relationship版 添加数据
# 通过关系列 to_class 可以做到两件事
# 第一件事 在ClassTable表中添加一条数据
# 第二件事 在Student表中添加一条数据并将刚刚添加的ClassTable的数据id填写在Student的class_id中
# stu_cla = Student(name="DragonFire",to_class=ClassTable(name="OldBoyS1"))
# print(stu_cla.name,stu_cla.class_id)
# db_session.add(stu_cla)
# db_session.commit() # 3.relationship版 反向添加数据
# 首先建立ClassTable数据
class_obj = ClassTable(name="OldBoyS2")
# 通过class_obj中的反向关联字段backref - stu2class
# 向 Student 数据表中添加 2条数据 并将 2条数据的class_id 写成 class_obj的id
# class_obj.stu2class = [Student(name="BMW"),Student(name="Audi")]
# db_session.add(class_obj)
# db_session.commit() # 关闭连接
db_session.close() orm_ForeignKey_insert.py

基于relationship增加数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session() # 1.查询所有数据,并显示班级名称,连表查询
student_list = db_session.query(Student).all()
for row in student_list:
# row.to_class.name 通过Student对象中的关系字段relationship to_class 获取关联 ClassTable中的name
print(row.name,row.to_class.name,row.class_id) # 2.反向查询
class_list = db_session.query(ClassTable).all()
for row in class_list:
for row2 in row.stu2class:
print(row.name,row2.name)
# row.stu2class 通过 backref 中的 stu2class 反向关联到 Student 表中根据ID获取name db_session.close() orm_ForeignKey_select.py

基于relationship查询数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session() # 更新
class_info = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()
db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_info.id).update({"name":"NBDragon"})
db_session.commit() db_session.close() orm_ForeignKey_update

更新数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session() # 删除
class_info = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()
db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_info.id).delete()
db_session.commit() db_session.close() orm_ForeignKey_delete.py

删除数据

多对多

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship class Hotel(Base):
__tablename__="hotel"
id=Column(Integer,primary_key=True)
girl_id = Column(Integer,ForeignKey("girl.id"))
boy_id = Column(Integer,ForeignKey("boy.id")) class Girl(Base):
__tablename__="girl"
id=Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(32),index=True) #创建关系
boys = relationship("Boy",secondary="hotel",backref="girl2boy") class Boy(Base):
__tablename__="boy"
id=Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(32),index=True) from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:DragonFire@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8") Base.metadata.create_all(engine) my_M2M.py

创建表及关系

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine

# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session() # 1.通过Boy添加Girl和Hotel数据
boy = Boy(name="DragonFire")
boy.girl2boy = [Girl(name="赵丽颖"),Girl(name="Angelababy")]
db_session.add(boy)
db_session.commit() # 2.通过Girl添加Boy和Hotel数据
girl = Girl(name="珊珊")
girl.boys = [Boy(name="Dragon")]
db_session.add(girl)
db_session.commit() orm_M2M_insert.py

基于relationship增加数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine

# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session() # 1.通过Boy查询约会过的所有Girl
hotel = db_session.query(Boy).all()
for row in hotel:
for row2 in row.girl2boy:
print(row.name,row2.name) # 2.通过Girl查询约会过的所有Boy
hotel = db_session.query(Girl).all()
for row in hotel:
for row2 in row.boys:
print(row.name,row2.name) orm_M2M_select.py

基于relationship查询数据

SQLAlchemy框架的更多相关文章

  1. python的sqlalchemy框架

    先看一下sqlalchemy框架中的映射,sqlalchemy一共有三种映射方式:传统映射(classic).现代化映射(modern).自定义映射.在这里,只为大家讲一下classic映射和mode ...

  2. SQLAlchemy框架用法详解

    介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架.该框架建立在 DBAPI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 ...

  3. MySQL学习笔记——〇六SQLAlchemy框架

    我们在前面所用的方法都是在可视化的视图软件或者terminal里直接写SQL语句来对数据库进行访问,这里我们大概讲一下一个新的框架——SQLAlchemy. OEM框架 OEM的概念 对象-关系映射( ...

  4. Python SQLALchemy框架

    SQLALchemy SQLALchemy是Python中的一款优秀的ORM框架,它可以作用于任何第三方Web框架,如flask,tornado等框架. SQLALchemy相较于DjangoORM来 ...

  5. python学习教程(九)sqlalchemy框架的modern映射

    首先写一个modern.py文件, from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Col ...

  6. SQLAlchemy框架---ORM思想

  7. ORM框架之SQLALchemy

    一.面向对象应用场景: 1.函数有共同参数,解决参数不断重用: 2.模板(约束同一类事物的,属性和行为) 3.函数编程和面向对象区别: 面向对象:数据和逻辑组合在一起:函数编程:数据和逻辑不能组合在一 ...

  8. 使用SQLAlchemy对Firebird数据库进行操作

    来这个公司已经一周了,度过了开始的无聊日子准备正式准备做点东西了,这几天接触了一下文件数据库InterBase,尝试在Ubuntu上连接其开源版本Firebird,因为公司使用的是SQLAlchemy ...

  9. python之SQLAlchemy ORM 上

    前言: SQLAlchmey是暑假学的,当时学完后也没及时写博客整理下.这篇博客主要介绍下SQLAlchemy及基本操作,写完后有空做个堡垒机小项目.下篇博客整理写篇关于Web框架和django基础~ ...

随机推荐

  1. No database provider has been configured for this DbContext

    var context = ((IInfrastructure<IServiceProvider>)set).GetService<DbContext>(); 在EF Core ...

  2. SP338ROADS题解--最短路变式

    题目链接 https://www.luogu.org/problemnew/show/SP338 分析 联想到不久前做过的一道题\(Full\) \(Tank\),感觉可以用优先队列做,于是写了\(d ...

  3. luogu1156垃圾陷阱题解--背包DP

    题目链接 https://www.luogu.org/problemnew/show/P1156 方法1 分析 将已经爬的高度看作背包容积,最大剩余血量看作价值,\(f[i][j]\)表示吃完第\(i ...

  4. hexo发布后样式丢失

    修改配置中url路径,和root,问题解决.

  5. WebLogic 12c Linux 命令行 静默安装

    CentOS 6.3安装配置Weblogic 10  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-02/96918.htm Oracle WebLogic 11g 安装部署文 ...

  6. linux——在windows上搭建linux练习环境

    程序员自己研究——java-linux-php——环境搭建 需要首选准备一个linux环境. 1,可用安装一个虚拟机:VMware虚拟机 2,安装一个VMware大约5分钟左右. 3,截止目前2019 ...

  7. 美团面经-java开发

     美团(1)1 1 2 3 5 8...,求第n项写了个递归,面试官问了两个,n=-1,和极限最大值情况下怎么办.我回答,会导致栈的内存空间溢出.又问了,在栈里会是个怎样的过程.(2)打开摩拜单车页面 ...

  8. 遍历二叉树 - 基于递归的DFS(前序,中序,后序)

    上节中已经学会了如何构建一个二叉搜索数,这次来学习下树的打印-基于递归的DFS,那什么是DFS呢? 有个概念就行,而它又分为前序.中序.后序三种遍历方式,这个也是在面试中经常会被问到的,下面来具体学习 ...

  9. centos wireshark

    root安装: yum install wireshark yum install wireshark-gnome wireshark error: There are no interfaces o ...

  10. bat %n 判断传入的参数值和使用注意

    bat %n 判断传入的参数值和使用注意 if "%1" == "" echo empty 1 if exist "%1" echo 1pa ...