Python SQLAlchemy入门

概念和数据类型

常见数据类型

创建连接

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=uft8")

行代码初始化创建了Engine，Engine内部维护了一个Pool（连接池）和Dialect（方言），方言来识别具体连接数据库种类。

创建好了Engine的同时，Pool和Dialect也已经创建好了，但是此时并没有真正与数据库连接，等到执行具体的语句.connect()等时才会连接到数据库。

create_engine还有其它可选的参数，比如：

1. echo: 当设置为True时会将orm语句转化为sql语句打印，一般debug的时候可用

2. pool_size: 连接池的大小，默认为5个，设置为0时表示连接无限制

3. pool_recycle: 设置时间以限制数据库多久没连接自动断开

创建数据库表类（模型）

from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建对象的基类:
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()


# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'

    # 表的结构:
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(20), unique=True)

    def __init__(self, name):
        self.name = name


# 链接数据库


engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost/fisher")
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

declarative_base()是sqlalchemy内部封装的一个方法，通过其构造一个基类，这个基类和它的子类，可以将Python类和数据库表关联映射起来。

数据库表模型类通过__tablename__和表关联起来，Column表示数据表的列。

生成数据库表

Base.metadata.create_all(engine)

创建表，如果存在则忽略，执行以上代码，就会发现在db中创建了users表。

　删除表：

注意注意删除一定要慎重，利用Base的drop_all删除表

Base.metadata.drop_all(engine)

主键

id = Column(Integer, primary_key=True，autoincrement=True) 
#primary_key设置主键，autoincrement=True设置自增

普通字段

# 32代表最大长度，添加index索引，不可以为null
name = Column(String(32), index=True, nullable=False)

外键

#ForeignKeyForeignKey('teacher.tid'),
teacher_id = Column(Integer,ForeignKey('teacher.tid'))

索引

# 32代表最大长度，添加index索引，不可以为null
name = Column(String(32), index=True, nullable=False)

一对多

ForeignKey中的参数是表名.要关联的字段，注意这里的表名不是别的类名，而是__tablename__参数值

默认是同步删除同步更新的，也就是on  delete cascade   on  update  cascade

hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))

多对多

要自己创建关系表，分别和其它2张表做forejgnkey

class Server2Group(Base):    __tablename__ = 'server2group'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))

session

sqlalchemy中使用session用于创建程序和数据库之间的会话，所有对象的载入和保存都需要通过session对象 。

通过sessionmaker调用创建一个工厂，并关联Engine以确保每个session都可以使用该Engine连接资源：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建session
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()

session的常见操作方法包括：

1. flush：预提交，提交到数据库文件，还未写入数据库文件中

2. commit：提交了一个事务

3. rollback：回滚

4. close：关闭

增加数据

举个最简单的例子：

add_user = Users("test")
session.add(add_user)
session.commit()

session.add()将会把Model加入当前session维护的持久空间(可以从session.dirty看到)中，直到commit时提交到数据库。

Q1：add之后如何直接返回对象的属性？

可以在add之后执行db.session.flush()，这样便可在session中get到对象的属性。

Q2：如何进行批量插入，性能比较？

批量插入共有以下几种方法，对它们的批量做了比较，分别是：

session.add_all() < bulk_save_object() < bulk_insert_mappings() < SQLAlchemy_core()

查询数据

查询是最常用的一个操作了，举个最简单的查询例子：

users = session.query(User).filter_by(id=1).all()
for item in users:
    print(item.name)

通常我们通过以上查询模式获取数据，需要注意的是，通过session.query()我们查询返回了一个Query对象，此时还没有去具体的数据库中查询，只有当执行具体的.all()，.first()等函数时才会真的去操作数据库。

其中，query有filter和filter_by两个过滤方法，上述例子也可写为：

users = session.query(User).filter_by(Users.id == 1).all()

通常这两个方法都会用到的，所以一定要掌握它们的区别：

修改数据

更新数据有两种方法，一种是使用query中的update方法：

session.query(User).filter_by(id=1).update({'name': "Jack"})

另一种是操作对应的表模型：

users = session.query(Users).filter_by(name="Jack").first()
users.name = "test"
session.add(users)

这两种方式呢，一般批量更新的话我会选前者，而要对查询获取对象属性之后再更新的场景就需要使用后者。

删除数据

和更新数据类似，删除数据也有两种方法，第一种：

delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == "test").first()
if delete_users:
    session.delete(delete_users)
    session.commit()

第二种：

session.query(Users).filter(Users.name == "test").delete()
session.commit()

批量删除时推荐使用第二种。

以上，就是Python sqlalchemy的基本用法。

参考文章：https://www.cnblogs.com/DragonFire/p/10166527.html