sqlalchmy
链接：https://www.cnblogs.com/xiaoyuanqujing/articles/11715497.html#_label0
一.介绍
sqlalchmy是一个基于python实现的orm框架，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。
二.多种使用方式(能创建表，删除表，不能修改表)
前提安装
pip3 install sqlalchemy
1.第一种使用方式：执行原生sql（不常用，类似于pymysql）
import time import threading import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.engine.base import Engine #引擎数据库连接池 engine = create_engine( # 数据库+连接方式：//用户名：密码@ip:端口/数据库?编码 "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/tset?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） ) # 任务函数 def task(arg): # 获取连接池 conn = engine.raw_connection() # 产生游标 cursor = conn.cursor() # 执行原生sql语句 cursor.execute( "select * from user" ) # 获取结果 result = cursor.fetchall() print(result) # (1, '张三', 18), (2, '李四', 20)) # 关闭游标和连接 cursor.close() conn.close() for i in range(20): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) t.start()
2.第二种orm使用方式
#1.models.py创建表和删除表操作
#1.导入模块 import datetime #引擎 from sqlalchemy import create_engine
#基类 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship
# 字段类型 from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index #2.创建基类 Base = declarative_base() #3.定义表格 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 # 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) __table_args__ = ( # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一 # Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引 ) # 4.创建表 def init_db(): # 创建引擎建立数据库连接 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/tset?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） ) #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) #4.删除表格 def drop_db(): # 创建引擎建立数据库连接 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/tset?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） ) # 会将当前执行文件中所有继承自Base类的类, 删除表 Base.metadata.drop_all(engine) # 执行 if __name__ == '__main__': #删除表格 drop_db() #创建表格 # init_db()
#2.app.py增删改查
#1.导入模块 from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine # 导入models.py文件中类 from models.py import Users #2.建立连接 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/tset?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） ) # 3. Session = sessionmaker(bind=engine) # 每次执行数据库操作时，都需要创建一个Connection session = Session() # 4.增删改查############# 执行ORM操作 ############# obj1 = Users(name="owen") session.add(obj1) # 5.提交事务 session.commit() # 关闭session，其实是将连接放回连接池 session.close()
#3.表格类型补充和对应的增删改查对应上述2个文件位置即可
1.一对多关系
#表格 class Hobby(Base): __tablename__ = 'hobby' id = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='篮球') class Person(Base): __tablename__ = 'person' nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) # hobby指的是tablename而不是类名，uselist=False hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作 # 类名，backref用于反向查询 hobby=relationship('Hobby',backref='pers') #增删改查 #增 #1多增 session.add_all([ Hobby(caption='乒乓球'), Hobby(caption='羽毛球'), Person(name='张三', hobby_id=1), Person(name='李四', hobby_id=2), ]) #2.单增和正向增（hobby为hobby=relationship('Hobby',backref='pers')中的，同时会为2张表增加数据并绑定关系） person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘')) session.add(person) #3.反向增 hb = Hobby(caption='人妖') # pers为hobby=relationship('Hobby',backref='pers')中的，同时会为2张表增加数据并绑定关系） hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')] session.add(hb) #查 # 1.使用relationship正向查询 """ v = session.query(Person).first() print(v.name) print(v.hobby.caption) """ # 2.使用relationship反向查询 """ v = session.query(Hobby).first() print(v.caption) print(v.pers)
2.多对多
#表 class Boy2Girl(Base): __tablename__ = 'boy2girl' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id')) boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id')) class Girl(Base): __tablename__ = 'girl' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) class Boy(Base): __tablename__ = 'boy' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) boyname = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 与生成表结构无关，仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以 girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')
session.add_all([ Boy(boyname='c1.com'), Boy(boyname='c2.com'), Girl(girlname='A组'), Girl(girlname='B组'), ]) bg = Boy2Girl(boy_id=1, girl_id=1) session.add(bg) boy = Boy(boyname='lqz') boy.girls=[Girl(girlname="lyf"),Girl(girlname='dlrb')]
3.常用基本语法
import time import threading 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 from sqlalchemy.sql import text from db import Users, Hosts engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # ################ 添加 ################ """ obj1 = Users(name="wupeiqi") session.add(obj1) session.add_all([ Users(name="lqz"), Users(name="egon"), Hosts(name="c1.com"), ]) session.commit() """ # ################ 删除 ################ """ session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete() session.commit() """ # ################ 修改 ################ """ #传字典 session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "lqz"}) #类似于django的F查询 session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False) session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate") session.commit() """ # ################ 查询 ################ """ r1 = session.query(Users).all() #只取age列，把name重命名为xx r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all() #filter传的是表达式，filter_by传的是参数 r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all() r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all() r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first() #:value 和:name 相当于占位符，用params传参数 r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all() #自定义查询sql r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all() """ #增，删，改都要commit() session.close()
# 条件 ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all() #表达式，and条件连接 ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all() ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all() #注意下划线 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() #~非，除。。外 ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() #二次筛选 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all() from sqlalchemy import and_, or_ #or_包裹的都是or条件，and_包裹的都是and条件 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all() ret = session.query(Users).filter( or_( Users.id < 2, and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3), Users.extra != "" )).all() # 通配符，以e开头，不以e开头 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 限制，用于分页，区间 ret = session.query(Users)[1:2] # 排序，根据name降序排列（从大到小） ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all() #第一个条件重复后，再按第二个条件升序排 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 分组 from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all() #分组之后取最大id，id之和，最小id ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() #haviing筛选 ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 连表（默认用forinkey关联） ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() #join表，默认是inner join ret = session.query(Person).join(Favor).all() #isouter=True 外连，表示Person left join Favor，没有右连接，反过来即可 ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() #打印原生sql aa=session.query(Person).join(Favor, isouter=True) print(aa) # 自己指定on条件（连表条件）,第二个参数，支持on多个条件，用and_,同上 ret = session.query(Person).join(Favor,Person.id==Favor.id, isouter=True).all() # 组合（了解）UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集 #union和union all的区别？ q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union_all(q2).all()
Flask-SQLAlchemy和Flsk-migraste
1.安装模块：
pip3 install flask-sqlalchemy
pip3 install flask-migrate
使用
-flask-sqlachemy -安装 -from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy -db=SQLAlchemy() - # 将db注册到app中 -db.init_app(app) -创建表模型，都继承db.Model -增删查改：db.session -flask-migrate -安装（flask-script） -from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand -Migrate(app, db) -manager.add_command('db', MigrateCommand) -python3 manage.py db init 初始化：只执行一次(刚开始用执行) -python3 manage.py db migrate 等同于 makemigartions -python3 manage.py db upgrade 等同于migrate
2.相关配置
2.1 settings.py：sqlachmy数据库连接池配置
class BaseConfig(object): # SESSION_TYPE = 'redis' # session类型为redis # SESSION_KEY_PREFIX = 'session:' # 保存到session中的值的前缀 # SESSION_PERMANENT = True # 如果设置为False，则关闭浏览器session就失效。 # SESSION_USE_SIGNER = False # 是否对发送到浏览器上 session:cookie值进行加密 SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/flask01?charset=utf8" SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 5 SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30 SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1 # 追踪对象的修改并且发送信号 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False class ProductionConfig(BaseConfig): pass class DevelopmentConfig(BaseConfig): pass class TestingConfig(BaseConfig): pass
2.2 __init__.py：
from flask import Flask
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
#1.导入模块 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy #2.产生db对象 db = SQLAlchemy() #导入表和视图 from .models import * from .views import account
from flask_script import Manager
def create_app(): app = Flask(__name__)
#3.引入配置 app.config.from_object('settings.DevelopmentConfig') # 4.将db注册到app中 db.init_app(app) # 注册蓝图 app.register_blueprint(account.account) manager=Manager(app) migrate = Migrate(app, db) manager.add_command('db', MigrateCommand) return manager
models.py
#导入init.py中的db对象
from . import db class Users(db.Model): """ 用户表 """ __tablename__ = 'users' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) email2 = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) def __repr__(self): return '<User %r>' % self.username
视图使用
from flask import Blueprint from .. import db from .. import models account = Blueprint('account', __name__) @account.route('/login') def login(): db.session.add(models.Users(username='lqz', email='123')) db.session.commit() # 添加示例 """ db.session.add(models.Users(username='lqz', pwd='123', gender=1)) db.session.commit() obj = db.session.query(models.Users).filter(models.Users.id == 1).first() print(obj)
项目依赖包
1.安装模块
pip3 install pipreqs
2.生成包
方式1： pip3 freeze > 具体文件路径 例： pip3 freeze > d:/requirements.txt 方式2：pipreq模块 pipreqs ./ --encoding=utf8
3.安装包
pip3 install -r 包的具体文件路径