一 介绍

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

1、安装

  1. pip3 install sqlalchemy 

2、架构与流程

  1. #1、使用者通过ORM对象提交命令
  2. #2、将命令交给SQLAlchemy Core(Schema/Types SQL Expression Language)转换成SQL
  3. #3、使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作
  4. #3.1、匹配使用者事先配置好的egine
  5. #3.2、egine从连接池中取出一个链接
  6. #3.3、基于该链接通过Dialect调用DB API,将SQL转交给它去执行

!!!上述流程分析,可以大致分为两个阶段!!!:

  1. #第一个阶段(流程1-2):将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句
  2.  
  3. #第二个阶段(流程3):将sql语句交给数据库执行

如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句,那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了,事实上正是如此,我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句,如下

  1. from sqlalchemy import create_engine
  2.  
  3. #1 准备
  4. # 需要事先安装好pymysql
  5. # 需要事先创建好数据库:create database db1 charset utf8;
  6.  
  7. #2 创建引擎
  8. egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1/db1?charset=utf8')
  9.  
  10. #3 执行sql
  11. # egine.execute('create table if not EXISTS t1(id int PRIMARY KEY auto_increment,name char(32));')
  12.  
  13. # cur=egine.execute('insert into t1 values(%s,%s);',[(1,"egon1"),(2,"egon2"),(3,"egon3")]) #按位置传值
  14.  
  15. # cur=egine.execute('insert into t1 values(%(id)s,%(name)s);',name='egon4',id=4) #按关键字传值
  16.  
  17. #4 新插入行的自增id
  18. # print(cur.lastrowid)
  19.  
  20. #5 查询
  21. cur=egine.execute('select * from t1')
  22.  
  23. cur.fetchone() #获取一行
  24. cur.fetchmany(2) #获取多行
  25. cur.fetchall() #获取所有行

3、DB API

SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql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:

  1. #1、MySQL-Python
  2. mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
  3.  
  4. #2、pymysql
  5. mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
  6.  
  7. #3、MySQL-Connector
  8. mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
  9.  
  10. #4、cx_Oracle
  11. oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

二 创建表

ORM中:

  1. #类===>表
  2. #对象==>表中的一行记录

四张表:业务线,服务,用户,角色,利用ORM创建出它们,并建立好它们直接的关系

  1. from sqlalchemy import create_engine
  2. from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  3. from sqlalchemy import Column,Integer,String,DateTime,Enum,ForeignKey,UniqueConstraint,ForeignKeyConstraint,Index
  4. from sqlalchemy.orm import sessionmaker
  5.  
  6. egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
  7.  
  8. Base=declarative_base()
  9.  
  10. #创建单表:业务线
  11. class Business(Base):
  12. __tablename__='business'
  13. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  14. bname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  15.  
  16. #多对一:多个服务可以属于一个业务线,多个业务线不能包含同一个服务
  17. class Service(Base):
  18. __tablename__='service'
  19. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  20. sname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  21. ip=Column(String(15),nullable=False)
  22. port=Column(Integer,nullable=False)
  23.  
  24. business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'))
  25.  
  26. __table_args__=(
  27. UniqueConstraint(ip,port,name='uix_ip_port'),
  28. Index('ix_id_sname',id,sname)
  29. )
  30.  
  31. #一对一:一种角色只能管理一条业务线,一条业务线只能被一种角色管理
  32. class Role(Base):
  33. __tablename__='role'
  34. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  35. rname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  36. priv=Column(String(64),nullable=False)
  37.  
  38. business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'),unique=True)
  39.  
  40. #多对多:多个用户可以是同一个role,多个role可以包含同一个用户
  41. class Users(Base):
  42. __tablename__='users'
  43. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  44. uname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  45.  
  46. class Users2Role(Base):
  47. __tablename__='users2role'
  48. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  49. uid=Column(Integer,ForeignKey('users.id'))
  50. rid=Column(Integer,ForeignKey('role.id'))
  51.  
  52. __table_args__=(
  53. UniqueConstraint(uid,rid,name='uix_uid_rid'),
  54. )
  55.  
  56. def init_db():
  57. Base.metadata.create_all(egine)
  58.  
  59. def drop_db():
  60. Base.metadata.drop_all(egine)
  61.  
  62. if __name__ == '__main__':
  63. init_db()

注:设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])

三 增删改查

表结构

  1. from sqlalchemy import create_engine
  2. from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  3. from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
  4. from sqlalchemy.orm import sessionmaker
  5.  
  6. egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
  7.  
  8. Base=declarative_base()
  9.  
  10. #多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工(只有创建公司才把员工当骆驼用,一个员工身兼数职)
  11. class Dep(Base):
  12. __tablename__='dep'
  13. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  14. dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)
  15.  
  16. class Emp(Base):
  17. __tablename__='emp'
  18. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  19. ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  20. dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))
  21.  
  22. def init_db():
  23. Base.metadata.create_all(egine)
  24.  
  25. def drop_db():
  26. Base.metadata.drop_all(egine)
  27.  
  28. drop_db()
  29. init_db()
  30. Session=sessionmaker(bind=egine)
  31. session=Session()

  1. #增
  2. row_obj=Dep(dname='销售') #按关键字传参,无需指定id,因其是自增长的
  3. session.add(row_obj)
  4. session.add_all([
  5. Dep(dname='技术'),
  6. Dep(dname='运营'),
  7. Dep(dname='人事'),
  8. ])
  9.  
  10. session.commit()

  1. #删
  2. session.query(Dep).filter(Dep.id > 3).delete()
  3. session.commit()

  1. #改
  2. session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':'哇哈哈'})
  3. session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':Dep.dname+'_SB'},synchronize_session=False)
  4. session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'id':Dep.id*100},synchronize_session='evaluate')
  5.  
  6. session.commit()

  1. #查所有,取所有字段
  2. res=session.query(Dep).all() #for row in res:print(row.id,row.dname)
  3.  
  4. #查所有,取指定字段
  5. res=session.query(Dep.dname).order_by(Dep.id).all() #for row in res:print(row.dname)
  6.  
  7. res=session.query(Dep.dname).first()
  8. print(res) # ('哇哈哈_SB',)
  9.  
  10. #过滤查
  11. res=session.query(Dep).filter(Dep.id > 1,Dep.id <1000) #逗号分隔,默认为and
  12. print([(row.id,row.dname) for row in res])

四 其他查询相关

一 准备表和数据

  1. from sqlalchemy import create_engine
  2. from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  3. from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
  4. from sqlalchemy.orm import sessionmaker
  5.  
  6. egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
  7.  
  8. Base=declarative_base()
  9.  
  10. #多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工(只有创建公司才把员工当骆驼用,一个员工身兼数职)
  11. class Dep(Base):
  12. __tablename__='dep'
  13. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  14. dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)
  15.  
  16. class Emp(Base):
  17. __tablename__='emp'
  18. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  19. ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  20. dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))
  21.  
  22. def init_db():
  23. Base.metadata.create_all(egine)
  24.  
  25. def drop_db():
  26. Base.metadata.drop_all(egine)
  27.  
  28. drop_db()
  29. init_db()
  30. Session=sessionmaker(bind=egine)
  31. session=Session()
  32.  
  33. # 准备数据
  34. session.add_all([
  35. Dep(dname='技术'),
  36. Dep(dname='销售'),
  37. Dep(dname='运营'),
  38. Dep(dname='人事'),
  39. ])
  40.  
  41. session.add_all([
  42. Emp(ename='林海峰',dep_id=1),
  43. Emp(ename='李杰',dep_id=1),
  44. Emp(ename='武配齐',dep_id=1),
  45. Emp(ename='元昊',dep_id=2),
  46. Emp(ename='李钢弹',dep_id=3),
  47. Emp(ename='张二丫',dep_id=4),
  48. Emp(ename='李坦克',dep_id=2),
  49. Emp(ename='王大炮',dep_id=4),
  50. Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)
  51. ])
  52.  
  53. session.commit()

二 条件、通配符、limit、排序、分组、连表、组合

  1. #一、条件
  2. sql=session.query(Emp).filter_by(ename='林海峰') #filter_by只能传参数:什么等于什么
  3. res=sql.all() #sql语句的执行结果
  4.  
  5. res=session.query(Emp).filter(Emp.id>0,Emp.ename == '林海峰').all() #filter内传的是表达式,逗号分隔,默认为and,
  6. res=session.query(Emp).filter(Emp.id.between(1,3),Emp.ename == '林海峰').all()
  7. res=session.query(Emp).filter(Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '林海峰').all()
  8. res=session.query(Emp).filter(~Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '林海峰') #~代表取反,转换成sql就是关键字not
  9.  
  10. from sqlalchemy import and_,or_
  11. res=session.query(Emp).filter(and_(Emp.id > 0,Emp.ename=='林海峰')).all()
  12. res=session.query(Emp).filter(or_(Emp.id < 2,Emp.ename=='功夫熊猫')).all()
  13. res=session.query(Emp).filter(
  14. or_(
  15. Emp.dep_id == 3,
  16. and_(Emp.id > 1,Emp.ename=='功夫熊猫'),
  17. Emp.ename != ''
  18. )
  19. ).all()
  20.  
  21. #二、通配符
  22. res=session.query(Emp).filter(Emp.ename.like('%海_%')).all()
  23. res=session.query(Emp).filter(~Emp.ename.like('%海_%')).all()
  24.  
  25. #三、limit
  26. res=session.query(Emp)[0:5:2]
  27.  
  28. #四、排序
  29. res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc()).all()
  30. res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc(),Emp.id.asc()).all()
  31.  
  32. #五、分组
  33. from sqlalchemy.sql import func
  34.  
  35. res=session.query(Emp.dep_id).group_by(Emp.dep_id).all()
  36. res=session.query(
  37. func.max(Emp.dep_id),
  38. func.min(Emp.dep_id),
  39. func.sum(Emp.dep_id),
  40. func.avg(Emp.dep_id),
  41. func.count(Emp.dep_id),
  42. ).group_by(Emp.dep_id).all()
  43.  
  44. res=session.query(
  45. Emp.dep_id,
  46. func.count(1),
  47. ).group_by(Emp.dep_id).having(func.count(1) > 2).all()
  48.  
  49. #六、连表
  50. #笛卡尔积
  51. res=session.query(Emp,Dep).all() #select * from emp,dep;
  52.  
  53. #where条件
  54. res=session.query(Emp,Dep).filter(Emp.dep_id==Dep.id).all()
  55. # for row in res:
  56. # emp_tb=row[0]
  57. # dep_tb=row[1]
  58. # print(emp_tb.id,emp_tb.ename,dep_tb.id,dep_tb.dname)
  59.  
  60. #内连接
  61. res=session.query(Emp).join(Dep)
  62. #join默认为内连接,SQLAlchemy会自动帮我们通过foreign key字段去找关联关系
  63. #但是上述查询的结果均为Emp表的字段,这样链表还有毛线意义,于是我们修改为
  64. res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep).all()
  65.  
  66. #左连接:isouter=True
  67. res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep,isouter=True).all()
  68.  
  69. #右连接:同左连接,只是把两个表的位置换一下
  70.  
  71. #七、组合
  72. q1=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(Emp.id > 0,Emp.id < 5)
  73. q2=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(
  74. or_(
  75. Emp.ename.like('%海%'),
  76. Emp.ename.like('%昊%'),
  77. )
  78. )
  79. res1=q1.union(q2) #组合+去重
  80. res2=q1.union_all(q2) #组合,不去重
  81.  
  82. print([i.ename for i in q1.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊']
  83. print([i.ename for i in q2.all()]) #['林海峰', '元昊']
  84. print([i.ename for i in res1.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊']
  85. print([i.ename for i in res2.all()]) #['林海峰', '李杰', '武配齐', '元昊', '元昊', '林海峰']

三 子查询

有三种形式的子查询,注意:子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点

  1. #示例:查出id大于2的员工,当做子查询的表使用
  2.  
  3. #原生SQL:
  4. # select * from (select * from emp where id > 2);
  5.  
  6. #ORM:
  7. res=session.query(
  8. session.query(Emp).filter(Emp.id > 8).subquery()
  9. ).all()
  1. #示例:#查出销售部门的员工姓名
  2.  
  3. #原生SQL:
  4. # select ename from emp where dep_id in (select id from dep where dname='销售');
  5.  
  6. #ORM:
  7. res=session.query(Emp.ename).filter(Emp.dep_id.in_(
  8. session.query(Dep.id).filter_by(dname='销售'), #传的是参数
  9. # session.query(Dep.id).filter(Dep.dname=='销售') #传的是表达式
  10. )).all()
  1. #示例:查询所有的员工姓名与部门名
  2.  
  3. #原生SQL:
  4. # select ename as 员工姓名,(select dname from dep where id = emp.dep_id) as 部门名 from emp;
  5.  
  6. #ORM:
  7. sub_sql=session.query(Dep.dname).filter(Dep.id==Emp.dep_id) #SELECT dep.dname FROM dep, emp WHERE dep.id = emp.dep_id
  8. sub_sql.as_scalar() #as_scalar的功能就是把上面的sub_sql加上了括号
  9.  
  10. res=session.query(Emp.ename,sub_sql.as_scalar()).all()

五 正查、反查

一 表修改

  1. from sqlalchemy import create_engine
  2. from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  3. from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
  4. from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
  5.  
  6. egine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
  7.  
  8. Base=declarative_base()
  9.  
  10. class Dep(Base):
  11. __tablename__='dep'
  12. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  13. dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)
  14.  
  15. class Emp(Base):
  16. __tablename__='emp'
  17. id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  18. ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
  19. dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))
  20.  
  21. #在ForeignKey所在的类内添加relationship的字段,注意:
  22. #1:Dep是类名
  23. #2:depart字段不会再数据库表中生成字段
  24. #3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),而xxoo用于Dep表查询Emp表(反向查询),
  25. depart=relationship('Dep',backref='xxoo')
  26.  
  27. def init_db():
  28. Base.metadata.create_all(egine)
  29.  
  30. def drop_db():
  31. Base.metadata.drop_all(egine)
  32.  
  33. drop_db()
  34. init_db()
  35. Session=sessionmaker(bind=egine)
  36. session=Session()
  37.  
  38. # 准备数据
  39. session.add_all([
  40. Dep(dname='技术'),
  41. Dep(dname='销售'),
  42. Dep(dname='运营'),
  43. Dep(dname='人事'),
  44. ])
  45.  
  46. session.add_all([
  47. Emp(ename='林海峰',dep_id=1),
  48. Emp(ename='李杰',dep_id=1),
  49. Emp(ename='武配齐',dep_id=1),
  50. Emp(ename='元昊',dep_id=2),
  51. Emp(ename='李钢弹',dep_id=3),
  52. Emp(ename='张二丫',dep_id=4),
  53. Emp(ename='李坦克',dep_id=2),
  54. Emp(ename='王大炮',dep_id=4),
  55. Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)
  56. ])
  57.  
  58. session.commit()

二 标准连表查询

  1. # 示例:查询员工名与其部门名
  2. res=session.query(Emp.ename,Dep.dname).join(Dep) #迭代器
  3. for row in res:
  4. print(row[0],row[1]) #等同于print(row.ename,row.dname)

三 基于relationship的正查、反查

  1. #SQLAlchemy的relationship在内部帮我们做好表的链接
  2.  
  3. #查询员工名与其部门名(正向查)
  4. res=session.query(Emp)
  5. for row in res:
  6. print(row.ename,row.id,row.depart.dname)
  7.  
  8. #查询部门名以及该部门下的员工(反向查)
  9. res=session.query(Dep)
  10. for row in res:
  11. # print(row.dname,row.xxoo)
  12. print(row.dname,[r.ename for r in row.xxoo])

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  3. qemu-img 的使用

    qemu-img是QEMU的磁盘管理工具,在qemu-kvm源码编译后就会默认编译好qemu-img这个二进制文件.qemu-img也是QEMU/KVM使用过程中一个比较重要的工具,本节对其用法和实践 ...

  4. pyhton3 time模块

    来自:菜鸟教程 Python 程序能用很多方式处理日期和时间,转换日期格式是一个常见的功能. Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间. 时间间隔是以秒为 ...

  5. java DateTimeUtil 日期工具类

    package com.sicdt.library.core.utils; import java.sql.Timestamp; import java.text.DateFormat; import ...

  6. DNS 缓存机制原理

    DNS 缓存机制原理 简单来说,一条域名的DNS记录会在本地有两种缓存:浏览器缓存和操作系统(OS)缓存.在浏览器中访问的时候,会优先访问浏览器缓存, 如果未命中则访问OS缓存,最后再访问DNS服务器 ...

  7. React Native的生命周期解析

    在React Native中使用组件来封装界面模块时,整个界面就是一个大的组件,开发过程就是不断优化和拆分界面组件.构造整个组件树的过程. 上张图涵盖了一个组件从创建.运行到销毁的整个过程.大家可以看 ...

  8. Docker 配置代理

    最近在k8s上部署helm 老提示无法下载镜像,因为伟大的祖国的长城Firewall....导致k8s根本玩不了..... 第一步:配置系统代理 # vim .bashrc export http_p ...

  9. 8.14比赛j题 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87813#overview

    就我个人来说我觉得这道题其实不用写题解,只是因为做的时候错了一次,如果不是队友细心,我根本会错下去,所以我感觉自己必须强大#include<stdio.h> #include<str ...

  10. 泛型学习第一天:List与IList的区别 (二)

    原文: 探讨Ilist<>与List<> 首先要了解一点的是关于接口的基础知识: 接口不能直接实例化但是接口派生出来的抽象类可以实例化所有派生出来的抽象类都可以强制转换成接口的 ...