[【Python 库】轻量级 ORM 框架 peewee 用法详解之——增删改查]

[【Python 库】轻量级 ORM 框架 peewee 用法详解之——增删改查]

说明:peewee 中有很多方法是延时执行的,需要调用 execute() 方法使其执行。下文中不再特意说明这个问题,大家看代码。

本文中代码样例所使用的 Person 模型如下:

class Person(Model):    Name = CharField()    Age = IntegerField()    Birthday = DateTimeField()    Remarks = CharField(null=True)

一、新增

1、create

Model.create 向数据库中插入一条记录,并返回一个新的实例。

p = Person.create(Name='张三', Age=30, Birthday=date(1990, 1, 1))

2、save

语法:

save(force_insert=False, only=None)

参数:

  • force_insert:是否强制插入
  • only(list):需要持久化的字段,当提供此参数时,只有提供的字段被持久化。

示例:

p1 = Person(Name='王五', Age=50, Birthday=date(1970, 1, 1))p1.save()

这里说的比较简单,下面会详细说明。

3、insert

insert 只插入数据而不创建模型实例,返回新行的主键。

Person.insert(Name='李四', Age=40, Birthday=date(1980, 1, 1)).execute()

4、insert_many

语法:

insert_many(rows, fields=None)

参数:

  • rows:元组或字典列表,要插入的数据
  • fields(list):需要插入的字段名列表。

说明:
1、当 rows 传递的是字典列表时,fields 是不需要传的,如果传了,那么,rows 中的字段在字典中必须存在,否则报错。如果没有传递 fields 参数,那么默认取所有字典的交集作为插入字段。这个也好理解,比如一个字典的键是a、b、c,一个是 b、c、d,那么就取 b、c 作为需要插入的字段。peewee 不会为缺失的字段做默认处理。
2、当 rows 传递的是元组列表时,必须指定 fields,并且 fields 中字段名的顺序跟元组一致。元组中值的数量必须大于等于 fields 中字段的数量,一般建议是保持一致。

示例:

Person.insert_many([    ('张三', 30, date(1990, 1, 1)),    ('李四', 40, date(1980, 1, 1)),    ('王五', 50, date(1970, 1, 1))],    ['Name', 'Age', 'Birthday']).execute()Person.insert_many([    {'Name': '张三', 'Age': 30, 'Birthday': date(1990, 1, 1)},    {'Name': '李四', 'Age': 40, 'Birthday': date(1980, 1, 1)},    {'Name': '王五', 'Age': 50, 'Birthday': date(1970, 1, 1)}]).execute()

对于批量操作,应该放在事务中执行:

with db.atomic():    Person.insert_many(data, fields=fields).execute()

在使用批量插入时,如果是 SQLite,SQLite3 版本必须为 3.7.11.0 或更高版本才能利用批量插入API。此外,默认情况下,SQLite 将 SQL 查询中的绑定变量数限制为 999。

SQLite 中,当批量插入的行数超过 999 时,就需要使用循环来将数据批量分组:

with db.atomic():    for idx in range(0, len(data), 100):        Person.insert_many(data[idx: idx+100], fields=fields).execute()

Peewee 中带有一个分块辅助函数 chunked(),使用它可以有效地将通用迭代块分块为一系列批量迭代的迭代:

from peewee import chunked# 一次插入 100 行.with db.atomic():    for batch in chunked(data, 100):        Person.insert_many(batch).execute()

5、bulk_create

语法:

bulk_create(model_list, batch_size=None)

参数:

  • model_list (iterable):未保存的模型实例的列表或其他可迭代对象。
  • batch_size (int):每次批量插入的行数。如果未指定,则一次性全部插入。

示例:
简单来说,insert_many 使用字典或元组列表作为参数,而 model_list 使用模型实例列表作为参数,就这区别。

data = [Person(Name='张三~', Age=30, Birthday=date(1990, 1, 1)),        Person(Name='李四~', Age=40, Birthday=date(1980, 1, 1))]with db.atomic():    Person.bulk_create(data)

注意:如果使用的是 Postgresql(支持该RETURNING子句),则先前未保存的模型实例将自动填充其新的主键值。

例如用的是 SQLite,执行上述代码之后,print(data[0].id) 显示的结果是 None

6、batch_commit

这不是一个好的方法,来看下面的例子

data_dict = [{'Name': '张三', 'Age': 30, 'Birthday': date(1990, 1, 1)},             {'Name': '李四', 'Age': 40, 'Birthday': date(1980, 1, 1)},             {'Name': '王五', 'Age': 50, 'Birthday': date(1970, 1, 1)}]for row in db.batch_commit(data_dict, 100):    p = Person.create(**row)

查看 SQL 语句如下:

('BEGIN', None)('INSERT INTO "person" ("Name", "Age", "Birthday") VALUES (?, ?, ?)', ['张三', 30, datetime.date(1990, 1, 1)])('INSERT INTO "person" ("Name", "Age", "Birthday") VALUES (?, ?, ?)', ['李四', 40, datetime.date(1980, 1, 1)])('INSERT INTO "person" ("Name", "Age", "Birthday") VALUES (?, ?, ?)', ['王五', 50, datetime.date(1970, 1, 1)])

其实,batch_commit 就是自动添加了一个事务,然后一条条的插入,所以返回的模型实例中能获取到主键。
参数第一个是字典列表,第二个就是每多少条启用一个事务,大家可以把它改成 1 看下 SQL 语句就明白了。

7、insert_from

使用 SELECT 查询作为源 INSERT 数据。此 API 应用于 INSERT INTO … SELECT FROM … 形式的查询。

语法:

insert_from(query, fields)

参数:

  • query:SELECT查询用作数据源
  • fields:要将数据插入的字段,此参数必须要的
    示例:我们将 Person 表按原结构复制一个 Person2 表出来,以做演示。
data = Person.select(Person.Name, Person.Age, Person.Birthday)Person2.insert_from(data, ['Name', 'Age', 'Birthday']).execute()

注意: 因为是 INSERT INTO … SELECT FROM … 形式的,所以数据源的列跟要插入的列必须保持一致。

二、删除

1、delete

delete 后加 where 删除指定记录,如果不加 where,则删除全部记录。

Person.delete().where(Person.Name=='王五').execute()

2、delete_instance

删除给定的实例。
语法:

delete_instance(recursive=False, delete_nullable=False)

示例:

p = Person.get(Person.Name=='张三')p.delete_instance()

delete_instance 直接执行删除了,不用调用execute() 方法。

参数:
一般我都是先讲参数再讲示例的,这次倒过来,示例其实很简单,一看就明白。但是这个参数缺需要好好讲下。

这两个参数都跟外键有关。我们修改一下测试用的模型。假设有这样两个模型,一个人员,一个部门,人员属于部门。

class Department(Model):    Name = CharField()    class Meta:        database = dbclass Person(Model):    Name = CharField()    Age = IntegerField()    Birthday = DateTimeField()    Remarks = CharField(null=True)    Department = ForeignKeyField(Department, null=True) # 这里外键可为空和不可为空是不一样的,下面说明    class Meta:        database = db

① 当 recursive=False 时,只删除了【部门】,【人员】没有影响,从 SQL 语句中可以看出。

d = Department.get(1)d.delete_instance(recursive=False)# 执行的 SQL 语句('SELECT "t1"."id", "t1"."Name" FROM "department" AS "t1" WHERE ? LIMIT ? OFFSET ?', [1, 1, 0])('DELETE FROM "department" WHERE ("department"."id" = ?)', [1])

② 当 recursive=True ,并且外键不可为空时,会先删除【部门】下的【人员】,再删除【部门】。

d = Department.get(1)d.delete_instance(recursive=True)# 执行的 SQL 语句('SELECT "t1"."id", "t1"."Name" FROM "department" AS "t1" WHERE ? LIMIT ? OFFSET ?', [1, 1, 0])('DELETE FROM "person" WHERE ("person"."Department_id" = ?)', [1])('DELETE FROM "department" WHERE ("department"."id" = ?)', [1])

③ 当 recursive=True ,并且外键可为空时,先将【人员】的【部门ID(外键字段)】置为了 NULL,再删除【部门】。

d = Department.get(1)d.delete_instance(recursive=True)# 执行的 SQL 语句('SELECT "t1"."id", "t1"."Name" FROM "department" AS "t1" WHERE ? LIMIT ? OFFSET ?', [1, 1, 0])('UPDATE "person" SET "Department_id" = ? WHERE ("person"."Department_id" = ?)', [None, 1])('DELETE FROM "department" WHERE ("department"."id" = ?)', [1])

delete_nullable 仅在 recursive=True 且外键可为空时有效,和 ③ 一样,当 delete_nullable=True 时,会删除【人员】,而不是将【人员的部门ID】置为 NULL

d = Department.get(1)d.delete_instance(recursive=True, delete_nullable=True)# 执行的 SQL 语句('SELECT "t1"."id", "t1"."Name" FROM "department" AS "t1" WHERE ? LIMIT ? OFFSET ?', [1, 1, 0])('DELETE FROM "person" WHERE ("person"."Department_id" = ?)', [1])('DELETE FROM "department" WHERE ("department"."id" = ?)', [1])

三、修改

1、save

之前说过,save() 方法可以插入一条记录,一旦模型实例具有主键,任何后续调用 save() 都将导致 UPDATE 而不是另一个 INSERT。模型的主键不会改变。

p = Person(Name='王五', Age=50, Birthday=date(1970, 1, 1))p.save()print(p1.id)p.Remarks = 'abc'p.save()

这个例子,第一次执行的 saveINSERT,第二次是 UPDATE

这里解释一下,Person 这个模型,我并没有指定主键,peewee 会自动增加一个名为 id 的自增列作为主键。在执行第一个 save() 方法的时候,主键没值,所以执行 INSERTsave() 方法执行之后,自增列的值就返回并赋给了模型实例,所以第二次调用 save() 执行的是 UPDATE
如果模型中一开始就用 PrimaryKeyFieldprimary_key 指定了主键,那么 save 执行的永远都是 update,所以什么主键不存在则 INSERT,存在则 UPDATE 这种操作根本不存在,只能自己来写判断。

2、update

update 用于批量更新,方法相对简单,以下三种写法都可以

# 方法一Person.update({Person.Name: '赵六', Person.Remarks: 'abc'}).where(Person.Name=='王五').execute()# 方法二Person.update({'Name': '赵六', 'Remarks': 'abc'}).where(Person.Name=='张三').execute()# 方法三Person.update(Name='赵六', Remarks='abc').where(Person.Name=='李四').execute()

3、原子更新

看这样的一个需求,有一张表,记录博客的访问量,每次有人访问博客的时候,访问量+1。

因为懒得新建模型,我们就以 Person 模型的 Age + 1 来演示。

我们可以这样来写:

for p in Person.select():    p.Age += 1    p.save()

这样当然是可以实现的,但是这不仅速度慢,而且如果多个进程同时更新计数器,它也容易受到竞争条件的影响。

我们可以用 update 方法来实现。

Person.update(Age=Person.Age+1).execute()

四、查询

1、get

Model.get() 方法检索与给定查询匹配的单个实例。
语法:

get(*query, **filters)

参数:

  • query:查询条件
  • filters:Mapping of field-name to value for Django-style filter. 我翻遍网上文章和官方文档都没找到这玩意怎么用!

示例:

p1 = Person.get(Name='张三')

或者

p2 = Person.get(Person.Name == '李四')

当获取的结果不存在时,报 Model.DoesNotExist 异常。如果有多条记录满足条件,则返回第一条。

2、get_or_none

如果当获取的结果不存在时,不想报错,可以使用 Model.get_or_none() 方法,会返回 None,参数和 get 方法一致。

3、get_by_id

对于主键查找,还可以使用快捷方法Model.get_by_id()

Person.get_by_id(1)

4、get_or_create

Peewee 有一个辅助方法来执行“获取/创建”类型的操作: Model.get_or_create() 首先尝试检索匹配的行。如果失败,将创建一个新行。

p, created = Person.get_or_create(Name='赵六', defaults={'Age': 80, 'Birthday': date(1940, 1, 1)})print(p, created)# SQL 语句('SELECT "t1"."id", "t1"."Name", "t1"."Age", "t1"."Birthday", "t1"."Remarks" FROM "person" AS "t1" WHERE ("t1"."Name" = ?) LIMIT ? OFFSET ?', ['赵六', 1, 0])('BEGIN', None)('INSERT INTO "person" ("Name", "Age", "Birthday") VALUES (?, ?, ?)', ['赵六', 80, datetime.date(1940, 1, 1)])

参数:
get_or_create 的参数是 **kwargs,其中 defaults 为非查询条件的参数,剩余的为尝试检索匹配的条件,这个看执行时的 SQL 语句就一目了然了。对于“创建或获取”类型逻辑,通常会依赖唯一 约束或主键来防止创建重复对象。但这并不是强制的,比如例子中,我以 Name 为条件,而 Name 并非主键。只是最好不要这样做。

返回值:
get_or_create 方法有两个返回值,第一个是“获取/创建”的模型实例,第二个是是否新创建。

5、select

使用 Model.select() 查询获取多条数据。select 后可以添加 where 条件,如果不加则查询整个表。

语法:

select(*fields)

参数:

  • fields:需要查询的字段,不传时返回所有字段。传递方式如下例所示。

示例:

ps = Person.select(Person.Name, Person.Age).where(Person.Name == '张三')

select() 返回结果是一个 ModelSelect 对象,该对象可迭代、索引、切片。当查询不到结果时,不报错,返回 None。并且 select() 结果是延时返回的。如果想立即执行,可以调用 execute() 方法。

注意:where 中的条件不支持 Name='张三' 这种写法,只能是 Person.Name == '张三'

6、获取记录条数 count 方法

使用 .count() 方法可以获取记录条数。

Person.select().count()

也许你会问,用 len() 方法可以吗?当然也是可以的,但是是一种不可取的方法。

len(Person.select())

这两者的实现方式天差地远。用 count() 方法,执行的 SQL 语句是:

('SELECT COUNT(1) FROM (SELECT 1 FROM "person" AS "t1") AS "_wrapped"', [])

而用 len() 方法执行的 SQL 语句却是:

('SELECT "t1"."id", "t1"."Name", "t1"."Age", "t1"."Birthday", "t1"."Remarks" FROM "person" AS "t1"', [])

直接返回所有记录然后获取长度,这种方法是非常不可取的。

7、排序 order_by 方法

Person.select().order_by(Person.Age)

排序默认是升序排列,也可以用 +asc() 来明确表示是升序排列:

Person.select().order_by(+Person.Age)Person.select().order_by(Person.Age.asc())

-desc() 来表示降序:

Person.select().order_by(-Person.Age)Person.select().order_by(Person.Age.desc())

如要对多个字段进行排序,逗号分隔写就可以了。

五、查询条件

当查询条件不止一个,需要使用逻辑运算符连接,而 Python 中的 andor 在 Peewee 中是不支持的,此时我们需要使用 Peewee 封装好的运算符,如下:

逻辑符 含义 样例
& and Person.select().where((Person.Name == '张三') & (Person.Age == 30))
or Person.select().where((Person.Name == '张三') | (Person.Age == 30))
~ not Person.select().where(~Person.Name == '张三')

特别注意:有多个条件时,每个条件必须用 () 括起来。

当条件全为 and 时,也可以用逗号分隔,getselect 中都可以:

Person.get(Person.Name == '张三', Person.Age == 30)

六、支持的比较符

运算符 含义
== 等于
< 小于
<= 小于等于
> 大于
>= 大于等于
!= 不等于
<< x in y,其中 y 是列表或查询
>> x is y, 其中 y 可以是 None
% x like y
** x like y

注意:由于 SQLite 的 LIKE 操作默认情况下不区分大小写,因此 peewee 将使用 SQLite GLOB 操作进行区分大小写的搜索。glob 操作使用星号表示通配符,而不是通常的百分号。如果您正在使用 SQLite 并希望区分大小写的部分字符串匹配,请记住使用星号作为通配符。

解释一下,在 SQLite 中,如果希望 like 的时候区分大小写,可以这么写:

Person.select().where(Person.Remarks % 'a*')

如果不希望区分大小写,这么写:

Person.select().where(Person.Remarks ** 'a%')

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