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《Python 应用案例》

实战Python ORM库SQLAlchemy

对象关系映射(ORM) Object Relational Mapping,就是在数据库与业务实体对象之间建立了一种对应关系,我们可以用操作实体对象的方式来完成数据库的操作。ORM 封装了数据库操作,我们无需关心底层数据库是什么,也不用关心 SQL 语言,只需与数据对象交互即可。

实战Python ORM库SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个使用 Python 实现的 ORM 框架,它采用了类似于 Java 里 Hibernate 的数据映射模型;它的目标是提供能兼容众多数据库(如:SQLite、MySQL、Postgres、Oracle、MS-SQL、SQLServer 和 Firebird)的企业级持久性模型。本节以sqlite数据库演示SQLAlchemy库的使用。sqlite3相关更多教程请参考sqlite3基础教程

实验开始

安装sqlalchemy库

!pip3 install sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

导入sqlalchemy库并查看版本

import sqlalchemy
sqlalchemy.__version__

创建引擎和连接

具体操作之前先看一下 SQLAlchemy Engine(引擎)。

SQLAlchemy 通过 Engine 来驱动,Engine 内维护了一个连接池(Pool)和方言(Dialect),Pool 就是用来存放连接的,Dialect 是用来判断要连接的是哪种数据库,我们创建连接要先创建 Engine,然后再通过 Engine 来创建连接。

from sqlalchemy import create_engine
# 创建 Engine
engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
# 创建连接
conn = engine.connect()
conn

其他数据库创建引擎语句(供参考)

MySQL

在使用之前要进行第三库的安装,使用pip install mysqlclientpip install pymysql即可。

创建 Engine 方式如下所示:

# default
engine = create_engine('mysql://scott:tiger@localhost/foo')

# mysqlclient
engine = create_engine('mysql+mysqldb://scott:tiger@localhost/foo')

# PyMySQL
engine = create_engine('mysql+pymysql://scott:tiger@localhost/foo')
Oracle

创建 Engine 方式如下所示:

engine = create_engine('oracle://scott:tiger@127.0.0.1:1521/sidname')

engine = create_engine('oracle+cx_oracle://scott:tiger@tnsname')

PostgreSQL

创建 Engine 方式如下所示:

# default
engine = create_engine('postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase')

# psycopg2
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://scott:tiger@localhost/mydatabase')

# pg8000
engine = create_engine('postgresql+pg8000://scott:tiger@localhost/mydatabase')

SQL Server

创建 Engine 方式如下所示:

# pyodbc
engine = create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn')

# pymssql
engine = create_engine('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname')

创建表

表的创建通过映射类的方式实现,首先创建映射基类,后面的类需要继承它,如下所示:

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
Base

完整代码

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

engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class SysUser(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'sys_user'

    # id 设置为主键
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    # 指定 name 映射到 name 字段
    name = Column(String(30))
    password = Column(String(32))

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

使用sqlite验证sqlalchemy操作

先安装sqlite3

在右侧实验区ssh窗口输入下命令

apt update && apt install sqlite3 -y

安装成功后,使用sqlite3进入sqlite环境,打开foo.db这个数据库文件

sqlite3 foo.db

查看foo.db下的表格,也就是上方我们使用sqlalchemy建立的表格

.tables

应该会看到sys_user这个表格返回。

后边通过sqlalchemy对sqlite的操作,都可以这样来进行验证。

sqlalchemy建立会话

具体的操作需要使用 session,创建方式如下所示:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()

sqlalchemy基本操作

新增

我们先新增一条数据,如下所示:

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

engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class SysUser(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'sys_user'

    # id 设置为主键
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    # 指定 name 映射到 name 字段
    name = Column(String(30))
    password = Column(String(32))
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
# 新增
su = SysUser(id=1, name='Jhon', password='123456')
# 保存
session.add(su)
# 提交
session.commit()
# 关闭
session.close()

查询

查询操作如下所示:

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

engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class SysUser(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'sys_user'

    # id 设置为主键
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    # 指定 name 映射到 name 字段
    name = Column(String(30))
    password = Column(String(32))
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
# 查询一条数据,filter 相当于 where 条件
u = session.query(SysUser).filter(SysUser.id==1).one()
# 查询所有数据
# session.query(SysUser).filter(SysUser.id==1).all()
print('name-->', u.name)

修改

我们将 id=1 这条数据的 name 修改一下,如下所示:

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

engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class SysUser(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'sys_user'

    # id 设置为主键
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    # 指定 name 映射到 name 字段
    name = Column(String(30))
    password = Column(String(32))
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
u = session.query(SysUser).filter(SysUser.id==1).one()
print('修改前名字-->', u.name)
u.name = 'James'
session.commit()
print('修改后名字-->', u.name)

删除

我们将 id=1 这条数据删除,如下所示:

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

engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
# 映射基类
Base = declarative_base()
# 具体映射类
class SysUser(Base):
    # 指定映射表名
    __tablename__ = 'sys_user'

    # id 设置为主键
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    # 指定 name 映射到 name 字段
    name = Column(String(30))
    password = Column(String(32))
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建 Session 类实例
session = Session()
u = session.query(SysUser).filter(SysUser.id==1).one()
session.delete(u)
session.commit()

总结

本文介绍了 SQLAlchemy 的基本概念和使用,并通过一系列基础实战,从安装到基础数据操作案例,让同学更加理解 Python如何使用 SQLAlchemy 以及sqlite。

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