SQLAlchemy02 /SQLAlchemy对数据的增删改查操作、属性常用数据类型详解

1、用session做数据的增删改查操作:

  1. 构建session对象:所有和数据库的ORM操作都必须通过一个叫做session的会话对象来实现,通过以下代码来获取会话对象:

    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    
    engine = create_engine(DB_URI)
    session = sessionmaker(engine)()
  2. 添加对象:

    • 创建对象,也即创建一条数据:

      p = Person(name='zhangsan',age=18,country='china')
    • 将这个对象添加到session会话对象中:

      session.add(p)
    • 将session中的对象做commit操作(提交):

      session.commit()
    • 一次性添加多条数据:

      p1 = Person(name='zhangsan',age=19,country='china')
      p2 = Person(name='lisi',age=20,country='china')
      session.add_all([p1,p2])
      session.commit()
  3. 查找对象:

    # 查找某个模型对应的那个表中所有的数据:
    all_person = session.query(Person).all() # 使用filter_by来做条件查询
    all_person = session.query(Person).filter_by(name='zhangsan').all() # 使用filter来做条件查询
    all_person = session.query(Person).filter(Person.name=='zhangsan').all() # 使用get方法查找数据,get方法是根据id来查找的,只会返回一条数据或者None
    person = session.query(Person).get(primary_key) # 使用first方法获取结果集中的第一条数据
    person = session.query(Person).first()
  4. 修改对象:首先从数据库中查找对象,然后将这条数据修改为你想要的数据,最后做commit操作就可以修改数据了。

    person = session.query(Person).first()
    person.name = 'wangwu'
    session.commit()
  5. 删除对象:将需要删除的数据从数据库中查找出来,然后使用session.delete方法将这条数据从session中删除,最后做commit操作就可以了。

    person = session.query(Person).first()
    session.delete(person)
    session.commit()

2、SQLAlchemy常用数据类型:

  1. Integer:整形,映射到数据库中是int类型。

  2. Float:浮点类型,映射到数据库中是float类型。他占据的32位。

  3. Double:双精度浮点类型,映射到数据库中是double类型,占据64位。

  4. String:可变字符类型,映射到数据库中是varchar类型.

  5. Boolean:布尔类型,映射到数据库中的是tinyint类型。

  6. DECIMAL:定点类型。是专门为了解决浮点类型精度丢失的问题的。在存储钱相关的字段的时候建议大家都使用这个数据类型。并且这个类型使用的时候需要传递两个参数,第一个参数是用来标记这个字段总能能存储多少个数字,第二个参数表示小数点后有多少位。

  7. Enum:枚举类型。指定某个字段只能是枚举中指定的几个值,不能为其他值。在ORM模型中,使用Enum来作为枚举,示例代码如下:

    class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    tag = Column(Enum("python",'flask','django'))

    在Python3中,已经内置了enum这个枚举的模块,我们也可以使用这个模块去定义相关的字段。示例代码如下:

    class TagEnum(enum.Enum):
    python = "python"
    flask = "flask"
    django = "django" class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    tag = Column(Enum(TagEnum)) article = Article(tag=TagEnum.flask)
  8. Date:存储时间,只能存储年月日。映射到数据库中是date类型。在Python代码中,可以使用datetime.date来指定。示例代码如下:

    class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    create_time = Column(Date) article = Article(create_time=date(2017,10,10))
  9. DateTime:存储时间,可以存储年月日时分秒毫秒等。映射到数据库中也是datetime类型。在Python代码中,可以使用datetime.datetime来指定。示例代码如下:

    class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    create_time = Column(DateTime) article = Article(create_time=datetime(2011,11,11,11,11,11))
  10. Time:存储时间,可以存储时分秒。映射到数据库中也是time类型。在Python代码中,可以使用datetime.time来至此那个。示例代码如下:

    class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    create_time = Column(Time) article = Article(create_time=time(hour=11,minute=11,second=11))
  11. Text:存储长字符串。一般可以存储6W多个字符。如果超出了这个范围,可以使用LONGTEXT类型。映射到数据库中就是text类型。

  12. LONGTEXT:长文本类型,映射到数据库中是longtext类型。

  • 示例代码:

    #encoding: utf-8
    
    from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,Float,Boolean,DECIMAL,Enum,Date,DateTime,Time,String,Text
    from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker import enum # 在Python3中才有这个enum模块,在python2中没有 HOSTNAME = '127.0.0.1'
    PORT = '3306'
    DATABASE = 'first_sqlalchemy'
    USERNAME = 'root'
    PASSWORD = 'root' # dialect+driver://username:password@host:port/database
    DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8mb4".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class TagEnum(enum.Enum):
    python = "python"
    flask = "flask"
    django = "django" class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    rice = Column(Float)
    is_delete = Column(Boolean)
    price = Column(DECIMAL(10,4)) # 100000.0001
    # Enum方式一:
    tag = Column(Enum('python','flask','django'))
    # Enum方式二:
    tag = Column(Enum(TagEnum))
    create_time = Column(Date)
    # create_time = Column(DateTime)
    # create_time = Column(Time)
    title = Column(String(50))
    content = Column(Text)
    # content = Column(LONGTEXT) Base.metadata.drop_all()
    Base.metadata.create_all() from datetime import date
    from datetime import datetime
    from datetime import time article = Article(price=100000.99999) # 小数点位数超出会报错
    session.add(article)
    session.commit()

3、Column常用参数:

  1. primary_key:设置某个字段为主键。

  2. autoincrement:设置这个字段为自动增长的。

  3. default:设置某个字段的默认值。在发表时间这些字段上面经常用。

  4. nullable:指定某个字段是否为空。默认值是True,就是可以为空。

  5. unique:指定某个字段的值是否唯一。默认是False。

  6. onupdate:在数据更新的时候会调用这个参数指定的值或者函数。在第一次插入这条数据的时候,不会用onupdate的值,只会使用default的值。常用的就是update_time(每次更新数据的时候都要更新的值)。

  7. name:指定ORM模型中某个属性映射到表中的字段名。如果不指定,那么会使用这个属性的名字来作为字段名。如果指定了,就会使用指定的这个值作为参数。这个参数也可以当作位置参数,在第1个参数来指定。

    title = Column(String(50),name='title',nullable=False)
    title = Column('my_title',String(50),nullable=False)
  • 示例代码:

    #encoding: utf-8
    
    from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,Float,Boolean,DECIMAL,Enum,Date,DateTime,Time,String,Text
    from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker from datetime import datetime HOSTNAME = '127.0.0.1'
    PORT = '3306'
    DATABASE = 'first_sqlalchemy'
    USERNAME = 'root'
    PASSWORD = 'root' # dialect+driver://username:password@host:port/database
    DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8mb4".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    create_time = Column(DateTime,default=datetime.now)
    read_count = Column(Integer,default=11)
    title = Column(String(50),name='my_title',nullable=False)
    telephone = Column(String(11),unique=True)
    update_time = Column(DateTime,onupdate=datetime.now,default=datetime.now) Base.metadata.create_all()

4、query可用参数:

  1. 模型对象:指定查找这个模型中所有的对象。
  2. 模型中的属性:可以指定只查找某个模型的其中几个属性。
  3. 聚合函数:
    • func.count:统计行的数量。
    • func.avg:求平均值。
    • func.max:求最大值。
    • func.min:求最小值。
    • func.sum:求和。

      func上,其实没有任何聚合函数。但是因为他底层做了一些魔术,只要mysql中有的聚合函数,都可以通过func调用。
  • 示例代码:

    #encoding: utf-8
    
    from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,Float,Boolean,DECIMAL,Enum,Date,DateTime,Time,String,Text,func
    from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    # 在Python3中才有这个enum模块,在python2中没有
    import enum
    from datetime import datetime
    import random HOSTNAME = '127.0.0.1'
    PORT = '3306'
    DATABASE = 'first_sqlalchemy'
    USERNAME = 'root'
    PASSWORD = 'root' # dialect+driver://username:password@host:port/database
    DB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{db}?charset=utf8mb4".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class Article(Base):
    __tablename__ = 'article'
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    title = Column(String(50),nullable=False)
    price = Column(Float,nullable=False) def __repr__(self):
    return "<Article(title:%s)>" % self.title # 创建一些测试数据
    Base.metadata.drop_all()
    Base.metadata.create_all() for x in range(6):
    article = Article(title='title%s'%x,price=random.randint(50,100))
    session.add(article)
    session.commit() # 模型对象
    articles = session.query(Article).all()
    print(articles) # 模型中的属性
    articles = session.query(Article.title,Article.price).all()
    print(articles) # 聚合函数
    # count
    result = session.query(func.count(Article.id)).first()
    print(result)
    # avg
    result = session.query(func.avg(Article.price)).first()
    print(result)
    # max
    result = session.query(func.max(Article.price)).first()
    print(result)
    # min
    result = session.query(func.min(Article.price)).first()
    print(result)
    # sum
    result = session.query(func.sum(Article.price)).first()
    print(result) # print(func.sum(Article.price))
    # select sum(price) from article;

5、filter过滤条件:

过滤是数据提取的一个很重要的功能,以下对一些常用的过滤条件进行解释,并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现

  1. equals:

    article = session.query(Article).filter(Article.title == "title0").first()
    print(article)
  2. not equals:

    query.filter(User.name != 'ed')
  3. like:

    query.filter(User.name.like('%ed%'))
  4. in:

    query.filter(User.name.in_(['ed','wendy','jack']))
    
    # 同时,in也可以作用于一个Query
    query.filter(User.name.in_(session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))))
  5. not in:

    query.filter(~User.name.in_(['ed','wendy','jack']))
  6. is null:

    # 方式一:
    query.filter(User.name==None)
    # 方式二:
    query.filter(User.name.is_(None))
  7. is not null:

    # 方式一:
    query.filter(User.name != None)
    # 方式二:
    query.filter(User.name.isnot(None))
  8. and:

    from sqlalchemy import and_
    query.filter(and_(User.name=='ed',User.fullname=='Ed Jones'))
    # 或者是传递多个参数
    query.filter(User.name=='ed',User.fullname=='Ed Jones')
    # 或者是通过多次filter操作
    query.filter(User.name=='ed').filter(User.fullname=='Ed Jones')
  9. or:

    from sqlalchemy import or_
    query.filter(or_(User.name=='ed',User.name=='wendy'))
  10. 如果想要查看orm底层转换的sql语句,可以在filter方法后面不要再执行任何方法直接打印就可以看到了。比如:

    articles = session.query(Article).filter(or_(Article.title=='abc',Article.content=='abc'))
    print(articles)

SQLAlchemy02 /SQLAlchemy对数据的增删改查操作、属性常用数据类型详解的更多相关文章

  1. SQLAlchemy(二):SQLAlchemy对数据的增删改查操作、属性常用数据类型详解

    SQLAlchemy02 /SQLAlchemy对数据的增删改查操作.属性常用数据类型详解 目录 SQLAlchemy02 /SQLAlchemy对数据的增删改查操作.属性常用数据类型详解 1.用se ...

  2. Python教程:连接数据库,对数据进行增删改查操作

    各位志同道合的同仁可以点击上方关注↑↑↑↑↑↑ 本教程致力于程序员快速掌握Python语言编程. 本文章内容是基于上次课程Python教程:操作数据库,MySql的安装详解 和python基础知识之上 ...

  3. 封装MySQL的单例,连接数据库并对数据进行增删改查操作

    单例: 一个类只能有一个对象 应用场景:多次请求数据库只需要一个连接对象. 实现:三私一公 1.私有的静态属性用来保存对象的单例2.私有的构造方法用来阻止在类的外部实例化3.私有的__clone阻止在 ...

  4. 控制台程序实现利用CRM组织服务和SqlConnection对数据库中数据的增删改查操作

    一.首先新建一个控制台程序.命名为TestCol. 二.打开App.config在里面加入,数据库和CRM连接字符串 <connectionStrings> <add name=&q ...

  5. EF5 通用数据层 增删改查操作,泛型类(转)

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Data.Entity.Infrastructure; using Syste ...

  6. EF5 通用数据层 增删改查操作,泛型类

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Data.Entity.Infrastructure; using Syste ...

  7. 详谈easyui datagrid增删改查操作

    转自:http://blog.csdn.net/abauch_d/article/details/7734395 前几天我把easyui dadtagrid的增删改查的实现代码贴了出来,发现访问量达到 ...

  8. 浅谈dataGridView使用,以及画面布局使用属性,对datagridview进行增删改查操作,以及委托使用技巧

        通过几天的努力后,对datagridview使用作一些简要的介绍,该实例主要运用与通过对datagridview操作.对数据进行增删改查操作时,进行逻辑判断执行相关操作.简单的使用委托功能,实 ...

  9. jdbc 数据的增删改查的Statement Resultset PreparedStatement

    完成数据库的连接,就马上要对数据库进行增删改查操作了:先来了解一下Statement 通过JDBC插入数据 (这里提供一个查找和插入方法) Statement:用于执行sql语句的对象: *1.通过C ...

随机推荐

  1. Nice Jquery Validator 方法

    .validator() .validator( options ) 描述:根据参数初始化验证,验证 jQuery 选中的表单 参数:{Object} options - 可选,参考配置选项 示例: ...

  2. C# Winform界面不能适配高DPI的解决方法

    1. 将 Form 的 AutoScaleMode 属性设置为 DPI: 2. 在Program.cs中修改代码 class Program { [STAThread] static void Mai ...

  3. cc30a_demo-CppPrimer_友元与继承-txwtech友元关系不能继承-要明确授予友元

    //友元可以访问类的private与protected成员//友元关系不能继承-要明确授予友元 #include <iostream>//CppPrimer_友元与继承-txwtech-- ...

  4. Java 根据地图定位坐标推荐附近的目标地址(直线距离)

    这两天需要在公众号上面做一个关于根据地图当前定位与目标地址直线距离远近推荐的查询,一开始摸不着头脑,现已解决,mark一下 现有的材料:当前用户手机端的通过微信定位的经纬度坐标.数据表中保存有场地的定 ...

  5. 一文搞懂InnoDB索引存储结构

    参考资料:掘金小册:MySQL 是怎样运行的:从根儿上理解 MySQL B+树 我们知道,InnoDB是用B+树作为组织数据形式的数据结构.不论是存放用户记录的数据页,还是存放目录项记录的数据页,我们 ...

  6. Ubuntu k80深度学习环境搭建

    英伟达驱动安装 英伟达驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/135493/cn/ 由于是驱动的冲突,那么自然是要杀掉和显卡结合不 ...

  7. Nacos学习笔记

    Nacos简介 Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现.服务配置.服务元数据及流量管理.Nacos 帮助更敏捷和容易地构建.交付和管理微服务平台. Nacos 是构建以“服 ...

  8. Haproxy/LVS负载均衡实现+keepalived实现高可用

    haproxy+keepalived 集群高可用集群转发 环境介绍 #内核版本 Ubuntu 18.04.4 LTS \n \l 107-Ubuntu SMP Thu Jun 4 11:27:52 U ...

  9. 锐捷交换机18010-X端口假死现象

    一次上架锐捷交换机,由于ODF光衰不稳定,导致交换机端口down,排查很多发现以下故障: 重置18010-X端口发现提示一下命令: Port in violation! Use 'errdisable ...

  10. js语法基础入门(6)

    6.函数 6.1.函数是什么? 函数就是具有名称和一定功能点代码块,这段代码块被封装起来,由一组语句组成,它们是JavaScript的基础模块单元,用于代码复用.信息隐藏和组合调用.一般来说,所谓编程 ...