SQLAlchemy

SQLAlchemy

一、介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

pip3 install sqlalchemy

组成部分:

Engine,框架的引擎
Connection Pooling ,数据库连接池
Dialect,选择连接数据库的DB API种类
Schema/Types,架构和类型
SQL Exprression Language,SQL表达式语言

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:

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
    
MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
    
更多:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

django中如何反向生成models

python manage.py inspectdb > app/models.py

二、简单使用(能创建表,删除表,不能修改表)

修改表:在数据库添加字段,类对应上

1执行原生sql(不常用)

# model.py
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationship

Base = declarative_base() # 

# make_declarative_base

class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列,索引,不可为空
    age = Column(Integer)

    email = Column(String(32), unique=True)
    # datetime.datetime.now不能加括号,加了括号,以后永远是当前时间
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    extra = Column(Text, nullable=True)

    def __repr__(self):
        return self.name

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 联合唯一
        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),  # 索引
    )

def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/db_flask?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/db_flask?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)


if __name__ == '__main__':
    # 创建表
    init_db()
    # 删除表
    # drop_db() 

1577871580380

总结:

  • 创建之后的表不能重新创建进行修改,表结构在创建时已经固定,要想重新修改表结构则需要删除重新创建,或者反向迁移导入

三、简单插入数据

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from model import Users
# 超过连接池大小外最多创建的连接
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/db_flask", max_overflow=0, pool_size=5)
# 建立数据连接
Connection = sessionmaker(bind=engine)

# 每次执行数据库操作时,都需要创建一个Connection
con = Connection()

# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="randy",email="2241644978@qq.com")
con.add(obj1)

# 提交事务
con.commit()

# 关闭session,其实是将连接放回连接池
con.close()

总结:

  • 向数据库中插入数据必须提交数据,不然数据则插入不进去
在当下的阶段,必将由程序员来主导,甚至比以往更甚。
原文地址:https://www.cnblogs.com/randysun/p/15518298.html