python学习--SQLAlchemy

ORM

ORM，对象关系映射，对象和关系之间的映射，使用面向对象的方式来操作数据库

 

关系模型和Python对象之间的映射
table  => class    ，表映射为类
row    => object   ，行映射为实例
column => property ，字段映射为属性

SQLAlchemy

安装

$ pip install sqlalchemy

文档

官方文档 http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/ 查看版本

import sqlalchemy
print(sqlalchemy.__version__)

 

开发

SQLAlchemy内部使用了连接池

创建连接

数据库连接的事情，交给引擎

from sqlalchemy import create_engine

dialect+driver://username:password@host:port/database

mysqldb的连接
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+mysqldb://test:test@127.0.0.1:3306/test")

pymysql的连接
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://test:test@127.0.0.1:3306/test")
engine = sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://test:test@127.0.0.1:3306/test",
echo=True)

echo=True
引擎是否打印执行的语句，调试的时候打开很方便。

lazy connecting：懒连接。创建引擎并不会马上连接数据库，直到让数据库执行任务时才连接。

Declare a Mapping创建映射

创建基类

 

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 创建基类，便于实体类继承。SQLAlchemy大量使用了元编程
Base = declarative_base() # 内部实现描述器

创建实体类

student表

CREATE TABLE student (
    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(64) NOT NULL,
    age INTEGER,
    PRIMARY KEY (id)
)



from sqlalchemy import Column, Integer, String

# 创建实体类
class Student(Base):
    # 指定表名
    __tablename__ = 'student'
    # 定义类属性对应字段
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(64), nullable=False)
    age = Column(Integer)
    # 第一参数是字段名，如果和属性名不一致，一定要指定
    # 例如:a = Column('age', Integer)

    def __repr__(self):
        return "{} id={} name={} age={}".format(
            self.__class__.__name__, self.id, self.name, self.age)

# 查看表结构
print(Student)
print(repr(Student.__table__))

# 显示结果
Table('student', MetaData(bind=None),
    Column('id', Integer(), table=<student>, primary_key=True, nullable=False),
    Column('name', String(length=64), table=<student>, nullable=False),
    Column('age', Integer(), table=<student>),
    schema=None)


__tablename__指定表名
Column类指定对应的字段，必须指定, 第一参数是字段名, 如果和属性名一致, 则不需要传参

 

实例化

s = Student(name='tom')
print(s.name)
s.age = 20
print(s.age)

 

创建表

可以使用SQLAlchemy来创建、删除表

# 删除继承自Base的所有表
Base.metadata.drop_all(engine)
# 创建继承自Base的所有表
Base.metadata.create_all(engine)

 

生产环境很少这样创建表，都是系统上线的时候由脚本生成。
生产环境很少删除表，宁可废弃都不能删除

创建会话session

在一个会话中操作数据库，会话建立在连接上，连接被引擎管理。
当第一次使用数据库时，从引擎维护的连接池中获取一个连接使用

# 创建session
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm.session import Session

# Session = sessionmaker(bind=engine) # 工厂方法返回类
session:Session = sessionmaker(bind=engine)() # 实例化
# 依然在第一次使用时连接数据库

 

session对象线程不安全。所以不同线程应该使用不用的session对象。
Session类和engine有一个就行了

CRUD操作

增

add()：增加一个对象
add_all()：可迭代对象，元素是对象

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

# mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

IP = "127.0.0.1" # IP
USERNAME = "test" # 用户名称
PASSWORD = "test" # 用户密码
DBNAME = "test" # 数据库名称
PORT = 3306 # 端口
# 用户名称, 密码, IP, 端口, 数据库名称
# 创建引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}".format(
    USERNAME, PASSWORD, IP, PORT, DBNAME
),echo=True) # lazy 懒连接

# Base.metadata.drop_all(engine) # 删除Base管理的所有类对应的表
# Base.metadata.create_all(engine) # 创建Base管理的所有类对应的表

###########################################

# ORM Mapping  创建映射
Base = declarative_base() # 基类

# 内部实现描述器
class Student(Base):
    __tablename__ = "student" # 表名称

    # 定义字段类型和属性
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 第一个写字段名, 如果字段名和属性名相同, 则省略不写
    name = Column(String(64), nullable=False)
    age = Column(Integer)

    def __repr__(self):
        return "<{} id={}, name={}, age={}>".format(
            __class__.__name__, self.id, self.name, self.age
        )

# 创建会话
from sqlalchemy.orm.session import Session

# Session = sessionmaker(bind=engine) # 绑定engine, 工厂方法返回类
session:Session = sessionmaker(bind=engine)() # 线程不安全

#########################

student = Student(name="tom", age="22")

session.add(student) # 添加数据
session.commit() # 提交数据

try:
    session.add_all([student])
    session.commit() # 提交能成功吗?
    print("---------------")
except:
    session.rollback() # 回滚数据
    print("````````````")

 

add_all()方法不会提交成功的，不是因为它不对，而是student成功提交后，student的主键就有了值，所以，只要student没有修改过，就认为没有改动。如下，student变化了，就可以提交修改了

 

student.name = 'jerry' # 修改
session.add_all([student])

student主键没有值，就是新增；主键有值，就是找到主键对应的记录修改

简单查询

使用query()方法，返回一个Query对象

students = session.query(Student) # 无条件
print(students) # 无内容，惰性的
for student in students:
    print(student)
print('~~~~~~~~~~~~~')

student = session.query(Student).get(2) # 通过主键查询
print(student)

query方法将实体类传入，返回类的对象可迭代对象，这时候并不查询。迭代它就执行SQL来查询数据库，封装数据到指定类的实例。
get方法使用主键查询，返回一条传入类的一个实例

改

student = session.query(Student).get(2)
print(student)
student.name = 'sam'
student.age = 30
print(student)
session.add(student)
session.commit()

 

先查回来, 修改后,在提交更改

删除

student = session.query(Student).get(4)
print(student)
session.delete(student)
session.commit()

先查回来, 删除后, 在提交更改

状态
每一个实体，都有一个状态属性_sa_instance_state，其类型是sqlalchemy.orm.state.InstanceState，可以使用sqlalchemy.inspect(entity)函数查看状态。
常见的状态值有transient、pending、persistent、deleted、detached

状态	说明
transient	实体类尚未加入到session中，同时并没有保存到数据库中
pending	transient的实体被add()到session中，状态切换到pending，但它还没有flush到数据库中
persistent	session中的实体对象对应着数据库中的真实记录。pending状态在提交成功后可以变成persistent状态，或者查询成功返回的实体也是persistent状态
deleted	实体被删除且已经flush但未commit完成。事务提交成功了，实体变成detached，事务失败，返回persistent状态
detached	删除成功的实体进入这个状态

 

新建一个实体，状态是transient临时的。
一旦add()后从transient变成pending状态。
成功commit()后从pending变成persistent状态。
成功查询返回的实体对象，也是persistent状态。

persistent状态的实体，修改依然是persistent状态。

persistent状态的实体，删除后，flush后但没有commit，就变成deteled状态，成功提交，变为detached状态, 提交失败，还原到persistent状态。flush方法，主动把改变应用到数据库中去。

删除、修改操作，需要对应一个真实的记录，所以要求实体对象是persistent状态

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

connstr = "{}://{}:{}@{}:{}/{}".format(
    'mysql+pymysql', 'test', 'test',
    '127.0.0.1', 3306, 'test'
)

engine = create_engine(connstr, echo=True)

Base = declarative_base()

# 创建实体类
class Student(Base):
    # 指定表名
    __tablename__ = 'student'
    # 定义属性对应字段
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(64), nullable=False)
    age = Column(Integer)
    # 第一参数是字段名，如果和属性名不一致，则一定要指定
    # age = Column('age', Integer)

    def __repr__(self):
        return "{} id={} name={} age={}".format(
            self.__class__.__name__, self.id, self.name, self.age)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

from sqlalchemy.orm.state import InstanceState
def getstate(instance, i):
inp:InstanceState = sqlalchemy.inspect(student)
states = "{}: key={}\nsid={}, attached={}, transient={}, " \
        "pending={}, \npersistent={}, deleted={}, detached={}".format(
    i, inp.key,
    inp.session_id, inp._attached, inp.transient,
    inp.pending, inp.persistent, inp.deleted, inp.detached
    )
    print(states, end='\n------------------------\n')


student = session.query(Student).get(2)
getstate(student, 1) # persistent

try:
    student = Student(id=2, name='sam', age=30)
    getstate(student, 2) # transit

    student = Student(name='sammy', age=30)
    getstate(student, 3) # transient
    session.add(student) # add后变成pending
    getstate(student, 4) # pending
    # session.delete(student) # 异常，删除的前提必须是persistent，也就是说先查后删
    # getstate(student, 5)
    session.commit() # 提交后，变成persistent
    getstate(student, 6) # persistent
except Exception as e:
    session.rollback()
    print(e, '~~~~~~~~~~~~~~~~')

# 运行结果
1: key=(<class '__main__.Student'>, (2,), None)
sid=1, attached=True, transient=False, pending=False,
persistent=True, deleted=False, detached=False
persistent就是key不为None，附加的，且不是删除的，有sessionid
------------------------
2: key=None
sid=None, attached=False, transient=True, pending=False,
persistent=False, deleted=False, detached=False
transient的key为None，且无附加
------------------------
3: key=None
sid=None, attached=False, transient=True, pending=False,
persistent=False, deleted=False, detached=False
同上
------------------------------
4: key=None
sid=1, attached=True, transient=False, pending=True,
persistent=False, deleted=False, detached=False
add后变成pending，已附加，但是没有key，有了sessionid
------------------------------
sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
6: key=(<class '__main__.Student'>, (3,), None)
sid=1, attached=True, transient=False, pending=False,
persistent=True, deleted=False, detached=False
提交成功后，变成persistent，有了key
------------------------------

 

student = session.query(Student).get(5)
getstate(student, 10) # persistent

try:
    session.delete(student) # 删除的前提是persistent
    getstate(student, 11) # persistent
    session.flush()
    getstate(student, 12) # deleted
    session.commit()
    getstate(student, 13) # detached
except Exception as e:
    session.rollback()
    print('~~~~~~~~')
    print(e)

# 运行结果
10: key=(<class '__main__.Student'>, (5,), None)
sid=1, attached=True, transient=False, pending=False,
persistent=True, deleted=False, detached=False
------------------------
11: key=(<class '__main__.Student'>, (5,), None)
sid=1, attached=True, transient=False, pending=False,
persistent=True, deleted=False, detached=False
------------------------

sqlalchemy.engine.base.Engine DELETE FROM student WHERE student.id = %(id)s
sqlalchemy.engine.base.Engine {'id': 5}

12: key=(<class '__main__.Student'>, (5,), None)
sid=1, attached=True, transient=False, pending=False,
persistent=False, deleted=True, detached=False
delete后flush，状态变成deleted，不过是附加的
------------------------------

sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
一旦提交后
13: key=(<class '__main__.Student'>, (5,), None)
sid=None, attached=False, transient=False, pending=False,
persistent=False, deleted=False, detached=True
状态转为detached
------------------------------

 

复杂查询

 

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Enum, Date
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import enum


USERNAME = "test"
PASSWORD = "test"
IP = "127.0.0.1"
PORT = 3306
DBNAME = "test"

engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}".format(
    USERNAME, PASSWORD, IP, PORT, DBNAME), echo=True)

class Gender(enum.Enum):
    M = "M"
    F = "F"

Base = declarative_base()
class Employees(Base):
    # 指定表名
    __tablename__ = "employees"

    emp_no = Column(Integer, primary_key=True)
    birth_date = Column(Date, nullable=False)
    first_name = Column(String(14), nullable=False)
    last_name = Column(String(16), nullable=False)
    gender = Column(Enum(Gender), nullable=False)
    hire_date = Column(Date, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return "{} no={}, name={} {}, gender={}".format(
            __class__.__name__, self.emp_no, self.first_name, self.last_name,
            self.gender.value
        )

# Base.metadata.drop_all(engine)
# Base.metadata.create_all(engine)

from sqlalchemy.orm.session import Session

session:Session = sessionmaker(bind=engine)()

# 打印函数
def show(emps):
    for x in emps:
        print(x)
    print("------------\n")

# 简单条件查询
emps = session.query(Employees).filter(Employees.emp_no > 10015)
show(emps)
# 与或非
from sqlalchemy import or_, and_, not_
# AND条件
emps = session.query(Employees).filter(Employees.emp_no > 10015).filter(Employees.gender == Gender.F)
show(emps)

emps = session.query(Employees).filter(Employees.emp_no > 10015, Employees.emp_no < 10018)
show(emps)

emps = session.query(Employees).filter(and_(Employees.emp_no > 10015, Employees.gender == Gender.F))
show(emps)

emps = session.query(Employees).filter((Employees.emp_no > 10015) & (Employees.gender == Gender.M))
show(emps) # & 一定要注意&符号两边表达式都要加括号

# OR 条件
emps = session.query(Employees).filter((Employees.emp_no > 10018) | (Employees.emp_no < 10003))
show(emps)

emps = session.query(Employees).filter(or_(Employees.emp_no > 10018, Employees.emp_no < 10003))
show(emps)

# NOT
emps = session.query(Employees).filter(not_(Employees.emp_no < 10018))
show(emps)
# 一定注意加括号
emps = session.query(Employees).filter(~(Employees.emp_no < 10018))
show(emps)
# 总之，与或非的运算符&、|、~，一定要在表达式上加上括号

# in
emplist = [10010, 10015, 10018]
emps = session.query(Employees).filter(Employees.emp_no.in_(emplist))
show(emps)

# not in
emps = session.query(Employees).filter(~Employees.emp_no.in_(emplist))
show(emps)
emps = session.query(Employees).filter(Employees.emp_no.notin_(emplist))
show(emps)

# like
emps = session.query(Employees).filter(Employees.last_name.like("P%"))
show(emps)
# not like
emps = session.query(Employees).filter(Employees.last_name.notlike("P%"))
show(emps)
# ilike可以忽略大小写匹配

 

排序

# 排序
# 升序
emps = session.query(Employee).filter(Employee.emp_no > 10010).order_by(Employee.emp_no)
emps = session.query(Employee).filter(Employee.emp_no > 10010).order_by(Employee.emp_no.asc())
show(emps)

# 降序
emps = session.query(Employee).filter(Employee.emp_no > 10010).order_by(Employee.emp_no.desc())
show(emps)

# 多列排序
emps = session.query(Employee).filter(Employee.emp_no >10010).order_by(Employee.last_name).order_by(Employee.emp_no.desc())
show(emps)

 

分页

# 分页
emps = session.query(Employee).limit(4)
show(emps)

emps = session.query(Employee).limit(4).offset(18)
show(emps)

 

消费者方法

消费者方法调用后，Query对象（可迭代）就转换成了一个容器

# 总行数
emps = session.query(Employee)
print(len(list(emps))) # 查询得到结果集，转成list，然后取长度
print(emps.count()) # 聚合函数count(*)的查询

# 取所有数据
print(emps.all()) # 返回列表，查不到返回空列表

# 取首行
print(emps.first()) # 返回首行，查不到返回None，等价limit

# 有且只能有一行
#print(emps.one()) #如果查询结果是多行抛异常
print(emps.limit(1).one())

# 删除 delete by query
session.query(Employee).filter(Employee.emp_no > 10018).delete()
#session.commit() # 提交则删除

 

first方法本质上就是limit语句

聚合, 分组

# 聚合函数
# count
from sqlalchemy import func

query = session.query(func.count(Employee.emp_no))
print(query.all()) # 列表中一个元素
print(query.first()) # 一个只有一个元素的元组
print(query.one()) # 只能有一行返回，一个元组
print(query.scalar()) # 取one()的第一个元素

# max/min/avg
print(session.query(func.max(Employee.emp_no)).scalar())
print(session.query(func.min(Employee.emp_no)).scalar())
print(session.query(func.avg(Employee.emp_no)).scalar())

# 分组
query = session.query(Employee.gender,
func.count(Employee.emp_no)).group_by(Employee.gender).all()
for g,y in query:
    print(g.value, y)

 

级联查询

1, 隐式内连接

# 查询10010员工的所在的部门编号及员工信息
results = session.query(Employee, Dept_emp).filter(Employee.emp_no ==Dept_emp.emp_no).filter(Employee.emp_no == 10010).all()
show(results)

# 查询结果2行
(Employee no=10010 name=Duangkaew Piveteau gender=F, Dept_emp empno=10010 deptno=d004)
(Employee no=10010 name=Duangkaew Piveteau gender=F, Dept_emp empno=10010 deptno=d006)

 

2, 使用join
sqlalchemy.orm.relationship(实体类名字符串)在本表内调用另一张表
只要不访问departments属性，就不会查作为参数传入的这张表

# 查询10010员工的所在的部门编号及员工信息
# 第一种
results = session.query(Employee).join(Dept_emp).filter(Employee.emp_no ==Dept_emp.emp_no).filter(Employee.emp_no == 10010)

# 第二种
results = session.query(Employee).join(Dept_emp, Employee.emp_no ==Dept_emp.emp_no).filter(Employee.emp_no == 10010)

# 第三种
results = session.query(Employee).join(Dept_emp, (Employee.emp_no == Dept_emp.emp_no) &(Employee.emp_no == 10010))

show(results.all()) # 打印结果

 

第一种方法join(Dept_emp)中没有等值条件，会自动生成一个等值条件，如果后面有filter，哪怕是filter(Employee.emp_no ==Dept_emp.emp_no)，这个条件会在where中出现。第一种这种自动增加join的等值条件的方式不好，不要这么写

第二种方法在join中增加等值条件，阻止了自动的等值条件的生成。这种方式推荐

第三种方法就是第二种，这种方式也可以
 

总结

在开发中，一般都会采用ORM框架，这样就可以使用对象操作表了。
定义表映射的类，使用Column的描述器定义类属性，使用ForeignKey来定义外键约束。
如果在一个对象中，想查看其它表对应的对象的内容，就要使用relationship来定义关系。
是否使用外键约束？
1、力挺派
能使数据保证完整性一致性
2、弃用派
开发难度增加，大量数据的时候影响插入、修改、删除的效率。
在业务层保证数据的一致性