tornado-数据模型

ORM：Object Relation Mapping

程序中的对象Object和数据库中的表(关系Relation)之间的对应(Mappgin映射)关系；对这样的关系的操作管理过程就是ORM编程

1.ORM编程的核心步骤

ORM操作核心：数据对象的增删改查

2.ORM操作和tornado的关系

tornado曾经支持简单的orm操作！就是可以通过自定义sql语句的方式，来完成数据对象的拆分之后进行增删改查操作[并不是面向对象的]_{torndb分家了！作为了一个独立的模块进行处理}tornado不在有内置的ORM支持！
tornado在实际使用时，我们都人为它并没有支持内置的ORM操作，而是需要和第三方模块结合起来完成数据模型对象的ORM操作{ pymysql, mysqldb ,torndb, ..}[这样的操作方式，一般都是直接操作sql语句]
比较常用的操作手段：使用pymysql/torndb/sqlalchemy

5. sqlalchemy核心操作

安装~检测安装是否成功

 pip install sqlalchemy
easy_install sqlalchemy
查看版本
 python
>>> import sqlalchemy
>>> print(sqlalchemy.__version__)

6. sqlalchemy的使用

ORM操作的核心，就是将程序中的对象要在数据库中进行增删改查操作
1.连接指定数据库
建立指定数据库的连接引擎engine~
获取和指定数据库之间的连接对象_会话session

from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎对象的模块
from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建和数据库连接会话
engine = create_engine(..)# 创建引擎对象

Session = sessionmaker(bind=engine) # 创建会话类型
session = Session() # 获取一个连接会话

如果创建会话的时候还没有创建引擎对象
Session = sessionmaker()# 创建一个会话类型
Session.configur(bind=engine)# 将一个连接引擎注册给这个会话
session = Session() # 得到具体的包含连接引擎的会话

就可以通过一个连接会话进行数据对象的增删改查操作
PS注意：sqlalchemy默认底层使用mysqldb完成和数据库的连接
但是~mysqldb不支持最新版本的python和mysql数据库的连接，我们一般使用Pymysql进行替代

2.操作程序中的数据模型创建的对象
定义数据模型类

创建类型的对象

保存对象到数据库/修改对象数据到数据库/从数据库中删除某个对象
需要让自定义类型，继承sqlalchemy内置的某个类型[思考]
让自定义类型的属性，通过sqlalchemy封装的函数进行创建[思考]
自定义类型和数据库中表的关联关系，通过指定的字段进行确定[思考]

sqlalchemy内建了一个构建基础类的函数，通过这个函数可以创建一个模型的基础类

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

sqlalchemy内建了一部分用于创建字段属性的函数，可以给自定义类型直接定义属性，如Column用来定义属性，String\Integer\Float等等用来定义属性的类型;需要注意的是：一定要确保你的类型中指定了使用哪个属性作为主键！

定义数据模型类：
自己定义的数据模型类~要接受sqlalchemy的支持
需要让自定义类型，继承sqlalchemy内置的某个类型
让自定义类型的属性，通过sqlalchemy封装的函数进行创建
自定义类型和数据库中表的关联关系，通过指定的字段进行确定

sqlalchemy内建了一个构建基础类的函数，通过这个函数可以创建一个模型的基础类
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

sqlalchemy内建了一部分用于创建字段属性的函数，可以给自定义类型直接定义属性，如Column用来定义属性，String\Integer\Float等等用来定义属性的类型;需要注意的是：一定要确保你的类型中指定了使用哪个属性作为主键！
from sqlalchemy import Column, String, Integer

class Person(Base):
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
age = Column(Integer)

sqlalchemy不会自动关联数据模型和数据库中表的关系，需要在代码中直接指定当前类型和哪个数据库之间有关联关系，通过__tablename__指定

class Person(Base):
     __tablename__ = “person” # 指定关联表
     ..
# 创建一个指定数据类型的对象
和常规对象的创建方式一致，通过关键字参数直接给属性赋值即可
此时创建的对象只是存储在内存中的对象~没有id编号的对象~暂时不受sqlalchemy的管理~临时对象
person = Person(name=’tom’, age=12)

# 同步对象数据到数据库，此时的同步，在数据库中并没有数据~而是临时存储在会话中的一个对象~缓存对象
session.add(p)

# 通过事务提交的方式，将缓存对象可以存储到数据库中，此时的对象就是持久对象
session.commit()

# 通过类型的__table__属性查看它的数据库表元数据
# 通过Base.metadata属性封装的函数完成数据库之间的数据同步操作
# print(Person.__table__)
# Base.metadata.create_all() # 将所有salalchemy管理的对象同步到数据库中产生对应的数据表

# 1. 程序中直接创建的对象，是保存并运行在内存中的~一旦程序结束，内存中的数据会清空
# 临时状态(游离状态)：程序中直接创建的对象，临时对象
# 特点：程序中有数据，缓存中无数据，数据库中无数据
p = Person(name="jerry", age=12)
print(p, p.id, p.name, p.age)

# 2. 程序中的对象，可以通过连接会话session的add()函数，将对象交给sqlalchemy进行管理
# 缓存状态(托管状态)：对象只是存在于连接会话缓存中，数据库中并没有相关数据，缓存对象
# 特点：程序中有数据，缓存中有数据，数据库中无数据
session.add(p)

# 3. 缓存中的数据，可以通过连接会话session的commit()函数，将缓存数据提交给数据库进行持久化保存
# 持久状态(持久persistent状态)：对象在程序中存在，在数据库中有对应的记录
# 特点：程序中有数据{id}， 缓存中有数据， 数据库中有数据
session.commit()
print(p.id, p.name, p.age)


# 修改操作
# 一旦对缓存状态的对象进行修改，此时缓存对象和数据库中的数据不一致~
# 就会形成脏数据，脏数据并不是不可取的，更新操作就是将这样的数据从缓存同步到数据库(commit)
p.name = "shuke"
# 可以通过session.dirty来查询缓存中的脏数据
session.commit()

# 删除操作
session.delete(p)# 直接删除一个缓存的数据[脏数据]，通过commit()提交到数据库
session.commit()

# 注意删除的只能是持久对象
#p2 = Person(id=1)
#session.delete(p2)# 抛出异常~不能删除，因为p2不是持久对象is not persisted