Python SQLAlchemy入门教程
本文将以Mysql举例,介绍sqlalchemy的基本用法。其中,Python版本为2.7,sqlalchemy版本为1.1.6。
一. 介绍
SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具。
关于ORM:
全称Object Relational Mapping(对象关系映射)。
特点是操纵Python对象而不是SQL查询,也就是在代码层面考虑的是对象,而不是SQL,体现的是一种程序化思维,这样使得Python程序更加简洁易读。
具体的实现方式是将数据库表转换为Python类,其中数据列作为属性,数据库操作作为方法。
**优点: **
- 简洁易读:将数据表抽象为对象(数据模型),更直观易读
- 可移植:封装了多种数据库引擎,面对多个数据库,操作基本一致,代码易维护
- 更安全:有效避免SQL注入
为什么要用sqlalchemy?
虽然性能稍稍不及原生SQL,但是操作数据库真的很方便!
二. 使用
概念和数据类型
概念
概念 |
对应数据库 |
说明 |
---|---|---|
Engine |
连接 |
驱动引擎 |
Session |
连接池,事务 |
由此开始查询 |
Model |
表 |
类定义 |
Column |
列 |
|
Query |
若干行 |
可以链式添加多个条件 |
常见数据类型
数据类型 |
数据库数据类型 |
python数据类型 |
说明 |
---|---|---|---|
Integer |
int |
int |
整形,32位 |
String |
varchar |
string |
字符串 |
Text |
text |
string |
长字符串 |
Float |
float |
float |
浮点型 |
Boolean |
tinyint |
bool |
True / False |
Date |
date |
datetime.date |
存储时间年月日 |
DateTime |
datetime |
datetime.datetime |
存储年月日时分秒毫秒等 |
Time |
time |
datetime.datetime |
存储时分秒 |
使用步骤
创建数据库表
**1.安装 **
pip install SQLalchemy
2. 创建连接
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=utf8")
这行代码初始化创建了Engine,Engine内部维护了一个Pool(连接池)和Dialect(方言),方言来识别具体连接数据库种类。
创建好了Engine的同时,Pool和Dialect也已经创建好了,但是此时并没有真正与数据库连接,等到执行具体的语句.connect()等时才会连接到数据库。
create_engine还有其它可选的参数,比如:
engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=utf8",
echo=True,
pool_size=8,
pool_recycle=60*30
)
- echo: 当设置为True时会将orm语句转化为sql语句打印,一般debug的时候可用
- pool_size: 连接池的大小,默认为5个,设置为0时表示连接无限制
- pool_recycle: 设置时间以限制数据库多久没连接自动断开
3. 创建数据库表类(模型)
前面有提到ORM的重要特点,那么我们操作表的时候就需要通过操作对象来实现,现在我们来创建一个类,以常见的用户表举例:
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Users(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True)
email = Column(String(64))
def __init__(self, name, email):
self.name = name
self.email = email
declarative_base()是sqlalchemy内部封装的一个方法,通过其构造一个基类,这个基类和它的子类,可以将Python类和数据库表关联映射起来。
数据库表模型类通过__tablename__和表关联起来,Column表示数据表的列。
4. 生成数据库表
Base.metadata.create_all(engine)
创建表,如果存在则忽略,执行以上代码,就会发现在db中创建了users表。
操作数据
表创建好了就是操作数据了,常见的操作增删改查,我们一一介绍。
session
sqlalchemy中使用session用于创建程序和数据库之间的会话,所有对象的载入和保存都需要通过session对象 。
通过sessionmaker调用创建一个工厂,并关联Engine以确保每个session都可以使用该Engine连接资源:
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建session
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()
session的常见操作方法包括:
- flush:预提交,提交到数据库文件,还未写入数据库文件中
- commit:提交了一个事务
- rollback:回滚
- close:关闭
增
举个最简单的例子:
add_user = Users("test", "test123@qq.com")
session.add(add_user)
session.commit()
session.add()将会把Model加入当前session维护的持久空间(可以从session.dirty看到)中,直到commit时提交到数据库。
Q1:add之后如何直接返回对象的属性?
可以在add之后执行db.session.flush(),这样便可在session中get到对象的属性。
Q2:如何进行批量插入,性能比较?
批量插入共有以下几种方法,对它们的批量做了比较,分别是:
session.add_all() < bulk_save_object() < bulk_insert_mappings() < SQLAlchemy_core()
查
查询是最常用的一个操作了,举个最简单的查询例子:
users = session.query(Users).filter_by(id=1).all()
for item in users:
print(item.name)
通常我们通过以上查询模式获取数据,需要注意的是,通过session.query()我们查询返回了一个Query对象,此时还没有去具体的数据库中查询,只有当执行具体的.all(),.first()等函数时才会真的去操作数据库。
其中,query有filter和filter_by两个过滤方法,上述例子也可写为:
users = session.query(Users).filter_by(Users.id == 1).all()
通常这两个方法都会用到的,所以一定要掌握它们的区别:
filter |
filter_by |
---|---|
支持所有比较运算符,相等比较用比较用== |
只能使用"=","!="和"><" |
过滤用类名.属性名 |
过滤用属性名 |
不支持组合查询,只能连续调用filter变相实现 |
参数是**kwargs,支持组合查询 |
支持and,or和in等 |
改
更新数据有两种方法,一种是使用query中的update方法:
session.query(Users).filter_by(id=1).update({'name': "Jack"})
另一种是操作对应的表模型:
users = session.query(Users).filter_by(name="Jack").first()
users.name = "test"
session.add(users)
这两种方式呢,一般批量更新的话我会选前者,而要对查询获取对象属性之后再更新的场景就需要使用后者。
删
和更新数据类似,删除数据也有两种方法,第一种:
delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == "test").first()
if delete_users:
session.delete(delete_users)
session.commit()
第二种:
session.query(Users).filter(Users.name == "test").delete()
session.commit()
批量删除时推荐使用第二种。
以上,就是Python sqlalchemy的基本用法。
代码可参照:my github
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