一、关于SQLAlchemy的安装
pip install SQLAlchemy安装
如果上面的方式安装不成功的情况可以使用下面的方法
百度下载window或者linux下面对应的sqlalchemy的版本下载地址
解压下载的压缩包
进去该目录下使用python setup.py install
测试安装是否成功
二、开发基本的配置(以tornado开发为参考)
1、新建一个包取名为models
2、在__init__.py文件中写上基本的配置

#!/usr/bin/env python

# encoding: utf-8

#引入基本的包

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 连接数据库的数据

HOSTNAME = '127.0.0.1'
PORT = '3306'
DATABASE = 'tornadotest'
USERNAME = 'root'
PASSWORD = 'root'

# DB_URI的格式:dialect(mysql/sqlite)+driver://username:password@host:port/database?charset=utf8

DB_URI = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(USERNAME,PASSWORD,HOSTNAME,PORT,DATABASE)

# 创建引擎

engine = create_engine(DB_URI, echo=False )

# sessionmaker生成一个session类

Session = sessionmaker(bind=engine)
dbSession = Session()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
3、在models包下创建一个实体的类(取名User.py)

# coding=utf-8

from datetime import datetime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey
from models import engine
from models import dbSession
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base(engine)

# 定义好一些属性,与user表中的字段进行映射,并且这个属性要属于某个类型

class User(Base):
__tablename__ = 'user1'

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
username = Column(String(50), nullable=False)
password = Column(String(100))
createtime = Column(DateTime, default=datetime.now)
last_login = Column(DateTime)
loginnum = Column(Integer, default=0)
_locked = Column(Boolean, default=False, nullable=False)

#可以在类里面写别的方法,类似查询方法
@classmethod
def all(cls):
return dbSession.query(cls).all()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
4、在tornado的.py文件中

# coding:utf8

import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
from pycket.session import SessionMixin
from tornado.options import define, options
from models import dbSession
from models.User import User1
import creat_tables #单独写一个文件用来创建表的

define("port", default=8000, help="run tornado service", type=int)
define("tables", default=False, group="application", help="creat tables", type=bool)
....
....
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
if options.tables:
creat_tables.run()
app = tornado.web.Application(handlers=[
(r"/", IndexHandle),
(r"/test01", Test01)
], **settings)
app.listen(options.port)
tornado.httpserver.HTTPServer(app)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
5、创建creat_tables.py文件,里面的代码如下:

#coding=utf-8

from models import engine
from models.User import Base

#将创建好的User类,映射到数据库的users表中

def run():
print '------------create_all-------------'
Base.metadata.create_all(engine)
print '------------create_end-------------'
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
6、运行代码创建表

前提是在代码的服务器上创建了数据库
进入对应的工作空间
直接运行python 项目文件名称 --tables[这个地方的名字由这个地方决定:define("tables", default=False, group="application", help="creat tables", type=bool)]
三、关于sqlalchemy的基本操作
1、基本的配置

class BaseHandle(tornado.web.RequestHandler, SessionMixin):
def initialize(self):
self.db = dbSession
print "-----------initialize方法---------"

def get_current_user(self):
username = self.session.get("username")
return username if username else None

def on_finish(self):
self.db.close()
print "-------------on_finish方法----------------"
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2、查询数据(在创建数据的实体类中新增类方法)

@classmethod
def all(cls):
return dbSession.query(cls).all()

@classmethod
def by_id(cls, id):
return dbSession.query(cls).filter_by(id=id).first()

@classmethod
def by_name(cls, name):
return dbSession.query(cls).filter_by(username=name).first()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
使用方式

# 测试sqlalchemy的test视图(all返回的是一个`list`,但是`first`返回的是一个对象)

class Test01(BaseHandle):
def get(self):
# ===============写sql语句start==============#
aa = self.db.query(User1).filter(User1.id == 1).all()
print aa
#或者直接使用定义好的方法
print User.all();
# ===============写sql语句end==============#
self.write("我是测试数据")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
3、关于增加数据(注意关于增删改的操作要进行commit提交)

user = User()
user.username = xxx
user.password = xxx
self.db.add(user)
self.db.commit()
1
2
3
4
5
4、关于修改数据

#先查询出,然后重新赋值
1
2
3
5、查询User1表中全部数据

user = self.db.query(User1).all()
1
6、查询某些字段

user = self.db.query(User1.username,User1.password).all()
1
7、根据条件查询返回一个对象

user = self.db.query(User1).filter(User1.password == "123").first()
1
8、查询计算总条数

user = self.db.query(User1).count()
1
9、使用limit分页查找

user = self.db.query(User1).limit(3).all()
1
10、slice切片操作

user = self.db.query(User1).slice(1,3).all()
1
11、使用like进行模糊查询

user = self.db.query(User1).filter(User1.username.like("zhan%")).all()
1
12、and_的使用(需要先导包from sqlalchemy import text, and_,func)

user = self.db.query(User1).filter(and_(User1.username.like("zhan%"),
User1.password.like("2%"))).all()
1
2
13、查找大于多少的值

user = self.db.query(User1).filter(User1.loginnum >= 3).all()
1
14、排序desc的使用

user = self.db.query(User1).order_by(User1.loginnum.desc()).all()
1
15、filter_by() 使用关键字进行条件查询,不需要用类名指定字段名

user = self.db.query(User).filter_by(username='zhansan').all()
user = self.db.query(User).filter_by(password='222').all()
1
2
16、update() 更新操作,相当于执行了add操作

self.dbSession.query(User).filter(User.id==1)
.update({User.username:"aaa"})
self.dbSession.commit()
1
2
3
17、delete删除数据

aa = self.db.query(User).filter(User.id==3).first()
self.db.delete(aa)
1
2
四、关于sqlalchemy中使用mysql的约束
1、主键约束:primary key 不能为空且不能重复
2、主键的自动增长:auto_increment
3、唯一约束:unique
4、非空约束:not null
5、外键约束:foreign key
五、使用execute批量创建数据
self.db.execute(表名.__table__.insert(), [
{'字段名1': randint(1, 100), '字段名2':'aaa','字段名3': randint(1, 100)}
for i in xrange(500)
])
#提交数据
self.db.commit()
1
2
3
4
5
6
六、关于sqlalchemy的一对多的查询(重点也是常用的)
1、在一对多的处理中主要使用是一个表的一个字段是别的表某一列中指定的值(所谓的外键约束)
2、在一对多的关系表中子表中使用外键约束[ForeignKey(主表.列名)]注意点主表与子表关联的列的属性要一致
3、父与子表中互相查询使用relationship
4、新建一个学生表(student)和一个班级表(classes)

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey

#导入relationship

from sqlalchemy.orm import relationship

#新创建一个学生表的类(子表)

class Student(Base):
__tablename__ = "student"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
username = Column(String(100), nullable=False)
create_time = Column(DateTime, default=datetime.now)
# 创建一个外键约束(在子表中创建外键约束,只能是父表中可枚举的值)
class_id = Column(Integer, ForeignKey('classess.id'))
"""
使用relationship()反向查找
理解:
在student表中可以通过classes查找到classess表里面的数据
在classess表里面可以通过students查找到student表里面的数据
"""
classes = relationship("Classess", backref="students")

# 创建一个班级表的类(父表)

class Classess(Base):
__tablename__ = "classess"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
classname = Column(String(100), nullable=False)
createtime = Column(DateTime, default=datetime.now)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
4、批量插入数据

#班级表中批量插入

self.db.execute(Classess.__table__.insert(), [
{'classname': str(i) + 'class'} for i in xrange(1, 4)
])
self.db.commit()

#学生表中批量插入

self.db.execute(Student.__table__.insert(), [
{'username': 'username' + str(i),
'class_id': randint(1, 3)} for i in xrange(20)
])
self.db.commit()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
5、关于一对多的查询的使用

#查询语句跟之前介绍的一样的

#通过学生查询到该学生的班级

aa = self.db.query(Student).filter_by(id=1).first()
print aa.classes.classname

#查询班级下所有的学生

bb = self.db.query(Classess).filter_by(id=2).first()
for stu in bb.students:
print stu.username
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
七、关于sqlalchemy的一对一的使用(扩展一张表的信息)
1、新建一个用户表和用户扩展表

# 创建一个用户表的类

class User1(Base):
__tablename__ = 'user1'

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
username = Column(String(50), nullable=False)
password = Column(String(100))
createtime = Column(DateTime, default=datetime.now)
last_login = Column(DateTime)
loginnum = Column(Integer, default=0)
_locked = Column(Boolean, default=False, nullable=False)
#添加一个字段关联到子表
user1Ext = relationship("User1Ext",uselist=False)

#创建一个用户表的扩展表

class User1Ext(Base):
__tablename__ = "user1ext"
id = Column(Integer,primary_key=True)
sex = Column(String(10))
age = Column(Integer)
#扩展表当做是一个子表添加一个外键约束
user_id = Column(Integer,ForeignKey("user1.id"),unique=True)
#添加一个与user关联的字段
user = relationship("User1",uselist=False)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
2、添加数据

用户表

用户扩展表

#根据用户表查询到用户扩展表

aa = self.db.query(User1).filter_by(id=17).first()
print aa.user1Ext.sex

#根据用户扩展表查询用户信息

bb = self.db.query(User1Ext).filter_by(id=1).first()
print bb.user.username
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
八、多对多的查询(需要一张中间表,然后根据一对多的方式查询)
案例:一个学生可以有多个学科,一个学科有多个学生

1、创建一张学生表的试视图类

# 创建学生表

class Student(Base):
__tablename__ = "student"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
username = Column(String(100), nullable=False)
createtime = Column(DateTime, default=datetime.now)
# 新增关联到学科表的字段(secondary表示第二张表的意思,StudentToScore是中间表)
student_core = relationship("Core", secondary=StudentToScore.__table__)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2、创建一个学科表的视图类

# 创建学科表

class Core(Base):
__tablename__ = "score"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
corename = Column(String(100), nullable=False)
core = Column(Integer)
# 新增关联到学生表的字段(secondary表示第二张表的意思,StudentToScore是中间表)
student_core = relationship("Student", secondary=StudentToScore.__table__)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
3、创建一个中间表来关联学生表与学科表

# 创建中间表

class StudentToScore(Base):
__tablename__ = "student_to_score"
student_id = Column(Integer, ForeignKey("student.id"), primary_key=True)
score_id = Column(Integer, ForeignKey("score.id"), primary_key=True)
1
2
3
4
5
6
7
4、总结上面创建的三张表

1、多对多的关系必须创建一个中间表作为桥梁
2、中间表是这两张表的子表,通过外键约束到对应,然后通过双主键约束
3、在各自的表中加上relationship()去关联对应的表
5、批量创建数据(注意先插入学生表与学科表数据后插入中间表的)

#批量插入学生表数据

self.db.execute(Student.__table__.insert(), [
{'username': 'username' + str(i + 1),'class_id': randint(1, 3)} for i in xrange(20)
])
self.db.commit()

#批量插入学科表数据

self.db.execute(Core.__table__.insert(), [
{'corename': 'coursename' + str(i + 1),'score': randint(60, 80)} for i in xrange(5)
])

#批量插入中间表数据

self.db.execute(StudentToScore.__table__.insert(), [
{'student_id': randint(1, 20),'score_id': randint(1, 5)} for i in xrange(10)])
self.db.commit()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
6、测试代码

#查询学生表id=1的学科

aa = self.db.query(Student).filter_by(id=1).first()
for a in aa.student_core:
print a.corename

#查询学科id=1下全部的学生

bb = self.db.query(Core).filter_by(id=1).first()
for b in bb.student_score:
print b.username
---------------------
作者:水痕01
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/kuangshp128/article/details/73413584
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

sqlalchemy在pythonweb中开发的使用(基于tornado的基础上)的更多相关文章

  1. ]Kinect for Windows SDK开发入门(六):骨骼追踪基础 上

    原文来自:http://www.cnblogs.com/yangecnu/archive/2012/04/06/KinectSDK_Skeleton_Tracking_Part1.html Kinec ...

  2. 基于tornado的文件上传demo

    这里,web框架是tornado的4.0版本,文件上传组件,是用的bootstrap-fileinput. 这个小demo,是给合作伙伴提供的,模拟APP上摄像头拍照,上传给后台服务进行图像识别用,识 ...

  3. 基于传统IPC基础上的RTMP互联网推流摄像机方案设计

    在我之前的一篇博客<EasyRTMP内置进入摄像机中实现网络推流直播摄像机的功能>中,我阐述了一种将RTMP推流内置到摄像机系统内部,实现安防摄像机转互联网直播的RTMP推流摄像机功能,如 ...

  4. docker开发_在basic image的基础上创建自定义的image

    方法一:docker commit 1. 跑一个basic image,docker新建了一个容器 root@ubuntu:/home/thm/docker/test# docker run -i - ...

  5. 如何基于Winform开发框架或混合框架基础上进行项目的快速开发

    在开发项目的时候,我们为了提高速度和质量,往往不是白手起家,需要基于一定的基础上进行项目的快速开发,这样可以利用整个框架的生态基础模块,以及成熟统一的开发方式,可以极大提高我们开发的效率.本篇随笔就是 ...

  6. 循序渐进VUE+Element 前端应用开发(23)--- 基于ABP实现前后端的附件上传,图片或者附件展示管理

    在我们一般系统中,往往都会涉及到附件的处理,有时候附件是图片文件,有时候是Excel.Word等文件,一般也就是可以分为图片附件和其他附件了,图片附件可以进行裁剪管理.多个图片上传管理,及图片预览操作 ...

  7. 能在xcode5中开发基于IOS7sdk的应用程序兼容ios4.3之后的系统吗?

    能在xcode5中开发基于IOS7sdk的应用程序兼容ios4.3之后的系统吗?

  8. 《Flask Web开发——基于Python的Web应用开发实践》一字一句上机实践(上)

    目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉 ...

  9. 在 Visual Studio 2010 中开发和部署 Windows Azure 应用程序

    原文 在 Visual Studio 2010 中开发和部署 Windows Azure 应用程序 在 Visual Studio 2010 中开发和部署 Windows Azure 应用程序 Jim ...

随机推荐

  1. D3学习之动画和变换

    D3学习之动画和变换 ##(17.02.27-02.28) 主要学习到了D3对动画和缓动函数的一些应用,结合前面的选择器.监听事件.自定义插值器等,拓展了动画的效果和样式. 主要内容 单元素动画 多元 ...

  2. 如何理解 Python 中的__init__

    转自https://www.zhihu.com/question/46973549/answer/103805810 定义类的时候,若是添加__init__方法,那么在创建类的实例的时候,实例会自动调 ...

  3. kafka入门使用

    kafka版本0.11.0.1以上自带zookeeper,必须要求环境中有jdk,解压后进入目录 1.在kafka解压目录下下有一个config的文件夹,里面放置的是我们的配置文件 consumer. ...

  4. js里面如何才能让成员方法去调用类中其他成员

    function fun(){ var _this = this; //如果函数是用var定义的私有函数,如下 var func1 = function(){ } //那么类中其他函数都可以直接通过f ...

  5. MyEclipse安装aptana插件, 8.5之前版本 和 之后版本, MyEclipse10安装aptana

    MyEclipse8.5安装aptana插件说明: 1.在myeclipse的安装目录下,有个common文件夹,建一个myplugIns,此目录下建aptana_update_024747目录 2. ...

  6. NumPy来自数值范围的数组

    NumPy - 来自数值范围的数组 这一章中,我们会学到如何从数值范围创建数组. numpy.arange 这个函数返回ndarray对象,包含给定范围内的等间隔值. numpy.arange(sta ...

  7. 十二道MR习题 - 2 - 多文件保存

    题目: 需要将MR的执行结果保存到3个文件中,该怎么做. 又是一个送分题. 对于Hadoop的MapReduce来说只需要设置一下reduce任务的数量即可.MR的Job默认reduce数量是1,需要 ...

  8. DPDK编程指南 2.概述

    本章节给出了DPDK架构的一个全局概述. DPDK的主要目的就是为数据面快速报文处理应用程序提供一个简洁完整的框架.用户可以通过代码来理解其中使用的一些技术,构建自己的应用程序或添加自己的协议栈.Al ...

  9. SeekBar拖动条控件

    SeekBar拖动条控件 一.简介 1. 二.SeekBar拖动条控件使用方法 1.创建SeekBar控件 <SeekBar android:id="@+id/SeekBar1&quo ...

  10. python学习笔记(接口自动化框架 V2.0)

    这个是根据上次框架版本进行的优化 用python获取excel文件中测试用例数据 通过requets测试接口.并使用正则表达式验证响应信息内容 生成xml文件测试报告 版本更新内容: 1. 整理了Cr ...