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详解 SQLAlchemy——python ORM 框架

2022年06月18日 14:13 汪洋大海 暂无评论 共14052字 (阅读246 views次)

更多详情可参考官方文档:https://www.osgeo.cn/sqlalchemy/orm/relationship_api.html?highlight=relationship#sqlalchemy.orm.relationship

SQLAlchemy——python ORM框架

pip intall SQLAlchemy

一、创建数据表

# ORM中的数据表是什么呢?
# Object Relation Mapping
# Object - Table 通过 Object 去操纵数据表
# 从而引出了我们的第一步创建数据表 - 创建Object
# 1. 创建Object
# class User(object):
#     pass

# 2. 让Object与数据表产生某种关系 也就是让Object与数据表格式极度相似
# 导入官宣基础模型
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 实例化官宣模型 - Base 就是 ORM 模型
Base = declarative_base()
# 当前的这个Object继承了Base也就是代表了Object继承了ORM的模型
class User(Base):  # 相当于 Django Models中的 Model
    # 为Table创建名称
    __tablename__ = "user"
    # 创建ID数据字段 , 那么ID是不是一个数据列呢? 也就是说创建ID字段 == 创建ID数据列
    from sqlalchemy import Column,Integer,String
    # id = Column(数据类型,索引,主键,外键,等等)
    # int == Integer
    id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    # str == char(长度) == String(长度)
    name = Column(String(32),index=True)

# 3.去数据库中创建数据表? or 先连接数据库?
# 3.去连接数据库 创建数据引擎
from sqlalchemy import create_engine
# 创建的数据库引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8")

# Base 自动检索所有继承Base的ORM 对象 并且创建所有的数据表
Base.metadata.create_all(engine)

二、增删改查操作

2.1 增加数据

# insert 为数据表增加数据
# insert One 增加一行数据
# insert into user(name) values ("Dragon")
# 在ORM中的操作:
# 1.首先导入之间做好的ORM 对象 User
from my_create_table import User
# 2.使用Users ORM模型创建一条数据
user1 = User(name="Dragon")
# 数据已经创建完了,但是需要写入到数据库中啊,怎么写入呢?
# 3.写入数据库:
# 首先打开数据库会话 , 说白了就是创建了一个操纵数据库的窗口
# 导入 sqlalchemy.orm 中的 sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 导入之前创建好的 create_engine
from my_create_table import engine
# 创建 sessionmaker 会话对象,将数据库引擎 engine 交给 sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
# 打开会话对象 Session
db_session = Session()
# 在db_session会话中添加一条 UserORM模型创建的数据
db_session.add(user1)
# 使用 db_session 会话提交 , 这里的提交是指将db_session中的所有指令一次性提交
db_session.commit()

# 当然也你也可很任性的提交多条数据
# 方法一:
user2 = User(name="Dragon")
user3 = User(name="Fire")
db_session.add(user2)
db_session.add(user3)
db_session.commit()
# 之前说过commit是将db_session中的所有指令一次性提交,现在的db_session中至少有两条指令user2和user3
db_session.close()
#关闭会话

# 如果说你觉得方法一很麻烦,那么方法二一定非常非常适合你
# 方法二:
user_list = [
    User(name="Dragon1"),
    User(name="Dragon2"),
    User(name="Dragon3")
]
db_session.add_all(user_list)
db_session.commit()

db_session.close()

2.2 查询数据

# ORM操作查询数据
# 有了刚才Insert增加数据的经验,那么查询之前的准备工作,就不用再重复了吧
# 回想一下刚才Insert时我们的操作
from my_create_table import User, engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# 1. select * from user 查询user表中的所有数据
# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 取出全部数据 all()
user_all_list = db_session.query(User).all()
print(user_all_list)  # [<my_create_table.User object at 0x0000016D7C4BCDD8>]
# 如何查看user_all_list其中的数据呢? 循环呗
for i in user_all_list:
    print(i.id, i.name)  # ORM对象 直接使用调用属性的方法 拿出对应字段的值

db_session.close()
#关闭会话

# 2. select * from user where id >= 20
# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 筛选内容User.id >=20 的数据全部取出 all()
user_all_list = db_session.query(User).filter(User.id >= 20).all()
print(user_all_list)
for i in user_all_list:
    print(i.id, i.name)

db_session.close()
#关闭会话

# 3. 除了取出全部还可以只取出一条
user = db_session.query(User).filter(User.id >= 20).first()
print(user.id, user.name)
db_session.close()
#关闭会话

# 4. 乌龙 之 忘了取出数据.......
wulong1 = db_session.query(User).filter(User.id >= 20)
print(wulong1)
#SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
#FROM user
#WHERE user.id >= %(id_1)s
# Fuck我忘了取出数据了!!!!!!! 哎? wulong1给我显示了原生SQL语句,因祸得福了
wulong2 = db_session.query(User)
print(wulong2)
#SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name
#FROM user
# Fuck我又忘了取出数据了!!!!!!! 哎? wulong2给我显示了原生SQL语句,因祸得福了
db_session.close()
#关闭会话

2.3 修改数据

# ORM更新数据
# 无论是更新还是删除,首先要做的事情,就应该是查询吧
# 根据之前原有的经验,接下来是不是要导入ORM对象了,是不是要创建db_session会话了
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# UPDATE user SET name="NBDragon" WHERE id=20 更新一条数据
# 语法是这样的 :
# 使用 db_session 执行User表 query(User) 筛选 User.id = 20 的数据 filter(User.id == 20)
# 将name字段的值改为NBDragon update({"name":"NBDragon"})
res = db_session.query(User).filter(User.id == 20).update({"name":"NBDragon"})
print(res) # 1 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数
# 注意注意注意
# 这里一定要将db_session中的执行语句进行提交,因为你这是要对数据中的数据进行操作
# 数据库中 增 改 删 都是操作,也就是说执行以上三种操作的时候一定要commit
db_session.commit()
db_session.close()
#关闭会话

# 更新多条
res = db_session.query(User).filter(User.id <= 20).update({"name":"NBDragon"})
print(res) # 6 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数
db_session.commit()
db_session.close()
#关闭会话

synchronize_session参数详解
synchronize_session用于query在进行delete or update操作时,对session的同步策略。
False
	不对session进行同步,直接进行delete or update操作。
'fetch'
	在delete or update操作之前,先发一条sql到数据库获取符合条件的记录。
	在delete or update操作之后,将session的identity_map与前一步获取到的记录进行match,符合条件的就从session中删掉或更新。
'evaluate'
	在delete or update操作之前,用query中的条件直接对session的identity_map中的objects进行eval操作,将符合条件的记录下来。
	在delete or update操作之后,将符合条件的记录删除或更新。
res = db_session.query(User).filter(User.user.in_(["4561"])).update({"user": "4562"}, synchronize_session="fetch")
db_session.commit()

不加 synchronize_session=“fetch” 或其他值也会报错
在这里插入图片描述

2.4 删除数据

# ORM 删除一条多条数据
# 老规矩
# 导入 ORM 创建会话
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# DELETE FROM `user` WHERE id=20
res = db_session.query(User).filter(User.id==20).delete()
print(res)
# 是删除操作吧,没错吧,那你想什么呢?commit吧
db_session.commit()

db_session.close()
#关闭会话

2.5 高级版查询

# 高级版查询操作,厉害了哦
#老规矩
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

# 查询数据表操作
# and or
from sqlalchemy.sql import and_ , or_
ret = db_session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'Dragon')).all()
ret = db_session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'Dragon')).all()

# 查询所有数据
r1 = db_session.query(User).all()

# 查询数据 指定查询数据列 加入别名
r2 = db_session.query(User.name.label('username'), User.id).first()
print(r2.id,r2.username) # 15 NBDragon

# 表达式筛选条件
r3 = db_session.query(User).filter(User.name == "Dragon").all()

# 原生SQL筛选条件
r4 = db_session.query(User).filter_by(name='Dragon').all()
r5 = db_session.query(User).filter_by(name='Dragon').first()

# 字符串匹配方式筛选条件 并使用 order_by进行排序
r6 = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='Dragon').order_by(User.id).all()

#原生SQL查询
r7 = db_session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM User where name=:name")).params(name='Dragon').all()

# 筛选查询列
# query的时候我们不在使用User ORM对象,而是使用User.name来对内容进行选取
user_list = db_session.query(User.name).all()
print(user_list)
for row in user_list:
    print(row.name)

# 别名映射  name as nick
user_list = db_session.query(User.name.label("nick")).all()
print(user_list)
for row in user_list:
    print(row.nick) # 这里要写别名了

# 筛选条件格式
user_list = db_session.query(User).filter(User.name == "Dragon").all()
user_list = db_session.query(User).filter(User.name == "Dragon").first()
user_list = db_session.query(User).filter_by(name="Dragon").first()
for row in user_list:
    print(row.nick)

# 复杂查询
from sqlalchemy.sql import text
user_list = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=3,name="Dragon")

# 查询语句
from sqlalchemy.sql import text
user_list = db_session.query(User).filter(text("select * from User id<:value and name=:name")).params(value=3,name="Dragon")

# 排序 :
user_list = db_session.query(User).order_by(User.id).all()
user_list = db_session.query(User).order_by(User.id.desc()).all()
for row in user_list:
    print(row.name,row.id)

#其他查询条件
"""
ret = session.query(User).filter_by(name='Dragon').all()
ret = session.query(User).filter(User.id > 1, User.name == 'Dragon').all()
ret = session.query(User).filter(User.id.between(1, 3), User.name == 'Dragon').all() # between 大于1小于3的
ret = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all() # in_([1,3,4]) 只查询id等于1,3,4的
ret = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all() # ~xxxx.in_([1,3,4]) 查询不等于1,3,4的
ret = session.query(User).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='Dragon'))).all() 子查询
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'Dragon')).all()
ret = session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'Dragon')).all()
ret = session.query(User).filter(
    or_(
        User.id < 2,
        and_(User.name == 'eric', User.id > 3),
        User.extra != ""
    )).all()
# select * from User where id<2 or (name="eric" and id>3) or extra != "" 

# 通配符
ret = db_session.query(User).filter(User.name.like('e%')).all()
ret = db_session.query(User).filter(~User.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = db_session.query(User)[1:2]

# 排序
ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()
ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc(), User.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = db_session.query(User).group_by(User.extra).all()
ret = db_session.query(
    func.max(User.id),
    func.sum(User.id),
    func.min(User.id)).group_by(User.name).all()

ret = db_session.query(
    func.max(User.id),
    func.sum(User.id),
    func.min(User.id)).group_by(User.name).having(func.min(User.id) >2).all()
"""

# 关闭连接
db_session.close()

2.6 高级修改数据操作

#高级版更新操作
from my_create_table import User,engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(engine)
db_session = Session()

#直接修改
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name" : "099"})

#在原有值基础上添加 - 1
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + "099"}, synchronize_session=False)

#在原有值基础上添加 - 2
db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
db_session.commit()

三、表关系:一对多的操作

3.1 创建数据表及关系relationship

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

# 这次我们要多导入一个 ForeignKey 字段了,外键关联对了
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
# 还要从orm 中导入一个 relationship 关系映射
from sqlalchemy.orm import relationship

class ClassTable(Base):
    __tablename__="classes"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)

class Student(Base):
    __tablename__="student"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)

    # 关联字段,让class_id 与 class 的 id 进行关联,主外键关系(这里的ForeignKey一定要是表名.id不是对象名)
    class_id = Column(Integer,ForeignKey("classes.id"))

    # 将student 与 classes 创建关系 这个不是字段,只是关系,backref是反向关联的关键字
    to_class = relationship("ClassTable",backref = "stu2class")

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8")

Base.metadata.create_all(engine)

3.2 基于relationship增加数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable, engine
# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 增加数据
# 1.简单增加数据
# 添加两个班级:
# db_session.add_all([
#     ClassTable(name="OldBoyS1"),
#     ClassTable(name="OldBoyS2")
# ])
# db_session.commit()
# 添加一个学生 Dragon 班级是 OldBoyS1
# 查询要添加到的班级
# class_obj = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name == "OldBoyS1").first()
# 创建学生
# stu = Student(name="Dragon",class_id = class_obj.id)
# db_session.add(stu)
# db_session.commit()

# 2. relationship版 添加数据
# 通过关系列 to_class 可以做到两件事
# 第一件事 在ClassTable表中添加一条数据
# 第二件事 在Student表中添加一条数据并将刚刚添加的ClassTable的数据id填写在Student的class_id中
# stu_cla = Student(name="Dragon",to_class=ClassTable(name="OldBoyS1"))
# print(stu_cla.name,stu_cla.class_id)
# db_session.add(stu_cla)
# db_session.commit()

# 3.relationship版 反向添加数据
# 首先建立ClassTable数据
class_obj = ClassTable(name="OldBoyS2")
# 通过class_obj中的反向关联字段backref - stu2class
# 向 Student 数据表中添加 2条数据 并将 2条数据的class_id 写成 class_obj的id
# class_obj.stu2class = [Student(name="BMW"),Student(name="Audi")]
# db_session.add(class_obj)
# db_session.commit()

# 关闭连接
db_session.close()

3.3 基于relationship查询数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 1.查询所有数据,并显示班级名称,连表查询
student_list = db_session.query(Student).all()
for row in student_list:
    # row.to_class.name 通过Student对象中的关系字段relationship to_class 获取关联 ClassTable中的name
    print(row.name,row.to_class.name,row.class_id)

# 2.反向查询
class_list = db_session.query(ClassTable).all()
for row in class_list:
    for row2 in row.stu2class:
        print(row.name,row2.name)
# row.stu2class 通过 backref 中的 stu2class 反向关联到 Student 表中根据ID获取name

db_session.close()

3.4 更新数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 更新
class_info = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()
db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_info.id).update({"name":"NBDragon"})
db_session.commit()

db_session.close()

3.5 删除数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 删除
class_info = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()
db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_info.id).delete()
db_session.commit()

db_session.close()

3.6 跨表查询

res = db_session.query(ClassTable, Student).join(Student).filter(Student.name == "b").all()

for re in res:
    print(re[0].name, re[1].name)
    #  班级名字,学生名字

四、表关系:多对多操作

4.1 创建表及关系

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

class Hotel(Base):
    __tablename__="hotel"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    girl_id = Column(Integer,ForeignKey("girl.id"))
    boy_id = Column(Integer,ForeignKey("boy.id"))
	
	__table_args__ = (
        UniqueConstraint("girl_id ", "boy_id"), # 设置联合唯一
    )

class Girl(Base):
    __tablename__="girl"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)

    #创建关系
    boys = relationship("Boy",secondary="hotel",backref="girl2boy")


class Boy(Base):
    __tablename__="boy"
    id=Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32),index=True)


from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/dragon?charset=utf8")

Base.metadata.create_all(engine)

4.2 基于relationship增加数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine

# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 1.通过Boy添加Girl和Hotel数据
boy = Boy(name="Dragon")
boy.girl2boy = [Girl(name="赵丽颖"),Girl(name="Angelababy")]
db_session.add(boy)
db_session.commit()

# 2.通过Girl添加Boy和Hotel数据
girl = Girl(name="珊珊")
girl.boys = [Boy(name="Dragon")]
db_session.add(girl)
db_session.commit()

4.3 基于relationship查询数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine

# 创建连接
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据表操作对象 sessionmaker
DB_session = sessionmaker(engine)
db_session = DB_session()

# 1.通过Boy查询约会过的所有Girl
hotel = db_session.query(Boy).all()
for row in hotel:
    for row2 in row.girl2boy:
        print(row.name,row2.name)

# 2.通过Girl查询约会过的所有Boy
hotel = db_session.query(Girl).all()
for row in hotel:
    for row2 in row.boys:
        print(row.name,row2.name)

布施恩德可便相知重

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