##sqlalchemy
#1、SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM（对象关系映射）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。 #2、安装 pip3 install sqlalchemy #3、创建表结构 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine ### 连接MySQL engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db3?charset=utf8", max_overflow=5) Base = declarative_base() ''' create table users( id int auto_increment primary key, name varchar(32) not null default '', extra varchar(32) not null default '' ) ''' ''' Usertype id title xxoo 1 普通用户 row.xxoo : 多条记录对象---反向查询 ''' class UserType(Base): __tablename__ = 'usertype' ### 表名 id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True) title = Column(String(32), nullable=False, server_default='') ''' users id name extra type_id 1 zekai nb 1 usertype = releationship('Usertype') row.usertype-----正向查询 ''' class Users(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True) name = Column(String(32), nullable=False, server_default='') extra = Column(String(32), nullable=False, server_default='') #建立外键，通过类名点属性，不需要单引号 type_id=Column(Integer,ForeignKey(UserType.id)) #建立外键，通过对象名点属性，需要单引号 #type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.id')) usertype = relationship('UserType', backref='xxoo') __table_args__ = ( # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), ### 联合唯一索引 # Index('ix_name_extra', 'name', 'extra'), ### 组合索引 ) def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) def create_db(): ## 会将当前执行文件中所有继承自Base类的类,生成表 Base.metadata.create_all(engine) # drop_db() #要重新生成表或者要修改表 要先drop掉 create_db() ###4、操作表中的数据 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() ### 增加一条数据，obj为UserType类的一个对象，即对应的时一行数据 obj = UserType(title='普通用户') session.add(obj) session.commit() ### 添加多条数据---要提交 session.add_all([ UserType(title='VIP用户'), UserType(title='VIP中P用户'), UserType(title='SVIP用户'), UserType(title='黑金用户') ]) session.commit() ### 查询 # ### 查询全部 返回的是一个列表, 列表中套对象，末尾不加all（）打印的时sql语句，sqlalchemy自动帮我们转化为sql res = session.query(UserType).all() for row in res: print(row.id, row.name) # ### 查询一条数据 res = session.query(UserType).first() print(res) ### where条件 #filter内传的是表达式,逗号分隔,默认为and, res = session.query(UserType).filter(UserType.title=='VIP用户', UserType.id==2).all() #得到一个对象在列表中，可以for循环遍历 for row in res: print(row.id, row.name) #或者直接索引点属性 print(res[0].name, res[0].id) res = session.query(UserType).filter_by(name='VIP用户').all() print(res) ### 删除:---要提交 session.query(UserType).filter(UserType.id>3).delete()
session.query(UserType).filter(UserType.id.in_([3,4])).delete(synchronize_session=False)
session.commit() ## 修改---要提交
#修改一条 session.query(UserType).filter(UserType.id == 3).update({"title" : "SVIP用户"})
#修改多条
session.query(UserType).filter(UserType.id.in_([3,4])).update({"title" : "SVIP用户"},synchronize_session=False)
session.commit() ### MySQL 高级查询操作 #### 通配符 分组 分页 排序 between and in not in ### 1、between ... and ... res = session.query(UserType).filter(UserType.id.between(1,3)).all() for row in res: print(row.id, row.title) ###2、 in 操作 bool_ res = session.query(UserType).filter(UserType.id.in_([1,3,4])).all() print(res) ### 3、非 not in #~代表取反,转换成sql就是关键字not select * from Usertype res = session.query(UserType).filter(~UserType.id.in_([1,3,4])).all() for row in res: print(row.id, row.title) res = session.query(UserType.title).filter(~UserType.id.in_([1,3,4])).all() for row in res: print( row.title) #4、与，或 from sqlalchemy import and_, or_ res=session.query(UserType).filter(and_(UserType.id > 2,UserType.id <4)).all() for row in res: print(row.id,row.title) res=session.query(UserType).filter(or_(UserType.id > 2,UserType.title=='SVIP用户')).all() for row in res: print(row.id,row.title) ###5、 通配符 res=session.query(UserType).filter(UserType.title.like('%用户')).all() for row in res: print(row.id,row.title) ###6、limit res=session.query(UserType)[1:3] for row in res: print(row.id,row.title) ###7、排序 res=session.query(Users).order_by(Users.name.desc(),Users.type_id.asc()) for row in res: print(row.id,row.title) ###8、分组 过滤 先手动在命令行添加数据 insert into users(name,extra,type_id) values('zekai','nb',5),('egon','sb',3),('lxx','bb',1),('owen','xx',3),('jerry','xn',1); from sqlalchemy import func res = session.query( Users.type_id, func.max(Users.id), func.min(Users.id) ).group_by(Users.type_id).all() print(res) ret = session.query( func.max(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.type_id).having(func.min(Users.id) >2).all() ###9、子查询 session.query(UserType).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() ### 10、连接 ：默认为内连接，指定参数isouter=True为left join res= session.query(Users,UserType).join(UserType) print(res) 打印默认为内连接sql语句 res= session.query(Users,UserType).join(UserType,isouter=True) #print(res) 指定参数为左连接 ###11、正向、反向查询思想-----usertype = relationship('UserType', backref='xxoo')放在关联表里面（*****************************重点******） ###11-1. 查询某一个用户的用户类型 ### 第一种方法:没使用正向查询方法 res = session.query(Users,UserType).join(UserType, isouter=True).all() # print(res) for row in res: print(row[0].id, row[0].name, row[1].title) ### 第二种方法：正向查询思想：隐藏属性，直接点可以使用 res = session.query(Users).all() for row in res: print(row.id, row.name, row.extra, row.usertype.title) ###11-2. 某一个类型下面的用户 ### 第一种方法：没使用反向查询思想 res = session.query(UserType).all() for row in res: print(row.id, row.title, session.query(Users).filter(Users.type_id == row.id).all() ) ### 第二种方法：使用反向查询思想（这里说明一下Users表中type_id字段关联UserType表中id字段，现在直接在UserType找属性，就可以理解为反向查找） res = session.query(UserType).all() for row in res: print(row.id, row.title, row.xxoo) session.commit() session.close()
##架构与流程图
