[Tech] 简单粗暴使用SQLAlchemy

一、介绍

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,使用此库可以便捷的使用python代码来操作SQL数据库,下面,我们以MySQL数据库为例,来介绍一下SQLAlchemy的使用吧。

二、连接数据库

在使用pip install SQLAlchemy安装SQLAlchemy之后,就可以使用其进行数据库的连接了。在这里,我们使用create_engine,如下例:

engine = create_engine ('数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名’)

例如:
 (‘mysql+pymysql://root: password@localhost:3306/test’)

通常在连接完数据库后,我们会创建Session并绑定上文建立的数据库连接,之后对数据库的操作都在通过Session对象来完成。

# 首先要导入sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建Session对象来绑定上文建立的engine连接
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 实例化Session
session = Session()

之后的增删查改操作都使用实例化后的session来进行哦

三、声明映射

当我们使用SQLAlchemy ORM框架连接完数据库后,接下来的就要将数据库中的表转换为python对象了。一般来说这个环节可以有两种方法:

1. 手动声明

首先,使用declarative_base创建对象基类

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

创建完对象基类后,我们就可以对照数据库定义表对象了

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base):
    # 定义表名
    __tablename__ = 'users'
    # 定义表内容
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    score = Column(Integer)
2. 指令声明

终端一行指令,优雅搞定

sqlacodegen mysql+pymysql://用户名:密码@机器地址:端口号/数据库名 > 数据库对象存放路径

例如:
sqlacodegen mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test >temp.py 

随后,打开temp.py就可以看到生成的数据库对象啦

四、插入记录

以上面的User表为例,下面来讲解一下如何向其添加记录:

  1. 实例化新的User对象
assemble_user = User(id = 1, name = 'sweet', pwd = 'abc')
  1. 添加至session
session.add(assemble_user)
  1. 提交保存至数据库
session.commit()
  1. 关闭session
session.close()

提交完成后需要关闭session断开数据库连接, 不然数据库会一直连接,直到程序终止

那么,如何在一个session中批量向数据库添加记录呢?

# 创建一个存放记录的列表
user_list = []
user_a = User(id = 1, name = 'sweet', score = 87)
user_b = User(id = 2, name = 'candy', score = 91)
user_list.append(user_a, user_b)

# 注意这里要用add_all
session.add_all(user_list)
session.commit()
session.close()

五、查询记录

SQLAlchemy既然是用python来操作数据库,那么对于基本的SQL语句,也能“翻译”为对应的代码,下面我们以上面的users表为例,来说一下SQLAlchemy查询语句的基本用法。

· 基本查询

a. 查询users表内的所有的记录

SQL语句

SELECT * FROM users;

SQLAlchemy python

session.query(User).all()

Note:
这里需要注意哦,虽然操作的表名为users,但其对应的对象名为User,所以我们还是以 'User' 来操作表哦;
使用all()查询出来的结果是一个list,可以使用list的取值或遍历方法来对其进行操作。

b. 查询users表内所有name

SQL语句

SELECT users.name FROM users;

SQLAlchemy python

session.query(User.name).all()
c. 查询users表内name为candy的记录

SQL语句

SELECT * FROM users WHERE users.name = 'candy';

SQLAlchemy python

session.query(User).filter(User.name == 'candy').all()

Note:
filter的用法类似于SQL语句里的WHERE,但要注意的是,这里面的等于需要用'=='哦。

d. 查询users表内id大于2并且name是'sweet'或'candy'的记录

SQL语句

SELECT * FROM users WHERE users.id > 2 AND users.name IN ('sweet', 'candy');

SQLAlchemy python

session.query(User).filter(User.id > 2,
                           User.name.in_(['sweet'.'candy'])).all()

Note:
这里有两个"与"条件,SQLAlchemy的用法是在filter()中用 ',' 作为分割;
而在SQLAlchemy中使用in_(list)的方式来表示字段值在list范围内。

e. 查询users表内name中有'ee'的记录

SQL语句

SELECT * FROM users WHERE users.name LIKE '%ee%';

SQLAlchemy python

session.query(User).filter(User.name.like('%ee%')).all()
f. 查询users表内id为1或name以's'开头的记录

SQL语句

SELECT * FROM users WHERE users.name LIKE 's%' OR users.id = 1;

SQLAlchemy python

session.query(User).filter(or_(User.name.like('s%'),
                               User.id == 1)).all()
g. 根据id倒序查询users表内的记录

SQL语句

SELECT * FROM users ORDER BY users.id DESC;

SQLAlchemy python

session.query(User).order_by(User.id.desc())

Note:
GROUP_BY使用方式与其类似,不做赘述;
asc使用方式与其类似,不做赘述。

以上的查询已经可以覆盖80%的业务需求了,但SQLAlchemy的使用还远远不止这些,下面就来介绍一下SQLAlchemy的高级运用吧。

· 多表联合查询

可以使用filter语句来进行多表关联

session.query(User, Address).filter(User.id==Address.user_id)\
                            .filter(Address.city=='sh')>.all()

也可以简单粗暴使用join()

session.query(User).join(Address)\
       .filter(Address.city=='sh').all()

· 函数计算

a. 查询users表内的总分数

SQL语句

SELECT SUM(score) FROM users;

SQLAlchemy python

session.query(sqlalchemy.func.sum(score)).scalar()
b. 查询users表内分数大于90的个数

SQL语句

SELECT COUNT(score) FROM users WHERE users.score > 80;

SQLAlchemy python

session.query(sqlalchemy.func.avg(User.score)).filter(User.score>80).scalar()

Note:
一般来说,不太会使用fun.count()这个函数,因为可以取出数据记录列表后利用python的len()来计算长度。

· 语义化用法

翻译成“语义化”用法不知妥不妥当,原文是"Textual SQL"。这里的意思就是将SQL语句直接写入python代码中,如下例:

使用param()来传参

session.query(User).filter(text("id<:value")).params(value=2).one()

简单粗暴execute()执行SQL语句

session.execute(text('SELECT * FROM users WHERE id = :value'), ({'value': 1})).one()

或者酱紫用from_statement

stmt = text("SELECT name, id, fullname, password FROM users where name=:name")
session.query(User).from_statement(stmt).params(name='sweet').all()

六、删除记录

简单粗暴上栗子:

session.query(User).filter(User.name=='sweet').delete()

如果查询条件里有in_,需要在delete()中加如下参数:

session.query(User).filter(User.in_(['sweet'])).delete(synchronize_session='fetch')

补充

最近发现更新一条记录的骚操作

def update_tg_case(session, params):
    try:
        record = session.query(TgCase).filter(TgCase.id == params.get('id')).one()
        update_obj = tg_case(params)
        if record:
            for key in update_obj.__dict__:
                if key == '__sa_instance_state':
                    continue
                setattr(record, key, getattr(update_obj, key))
        session.flush()
        return True
    except Exception:
        session.rollback()
        return False

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