SQLAlchemy

SQLAlchemy 是 Python 著名的 ORM 工具包。通过 ORM，开发者可以用面向对象的方式来操作数据库，不再需要编写 SQL 语句。本篇不解释为什么要使用 ORM，主要讲解 SQLAlchemy 的用法。SQLAlchemy 支持多种数据库，除 sqlite 外，其它数据库需要安装第三方驱动。本篇以 sqlite 数据库为例进行说明。

建立与数据库的连接

Engine 对象是使用 sqlalchemy 的起点，根据 sqlalchemy documentation - engine congifugration 中 关于Engine 架构示意图，Engine 包括数据库连接池 （Pool) 和 方言 (Dialect，指不同数据库 sql 语句等的语法差异)，两者一起把对数据库的操作，以符合 DBAPI 规范的方式与数据库交互。

img

sqlite 连接示例

create_engine() 函数创建 engine 对象，不同的数据库有不同的 database url。比如连接到 sqlite 的 testdb 数据库：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite:///testdb.db")

典型的 database url 语法规则：

dialect+driver://username:password@host:port/database

mysql 数据库连接示例

# 使用pymysql驱动连接到mysql
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:pwd@localhost/testdb')

sql server 数据库连接示例

# 使用pymssql驱动连接到sql server
engine = create_engine('mssql+pymssql://user:pwd@localhost:1433/testdb')

一般情况下，create_engine() 函数只需要指定 database url，根据需要，设置 echo 参数，如果 echo = True，程序运行时反馈执行过程中的关键对象，包括 ORM 构建的 sql 语句。

建立映射关系

数据库与 Python 对象的映射主要在体现三个方面：

  • 数据库表 (table）映射为 Python 的类 (class)，称为 model
  • 表的字段 (field) 映射为 Column
  • 表的记录 (record）以类的实例 (instance) 来表示

比如，在数据库中有一个 employees 表，表结构如下：

img
sqlalchemy 支持两种方式创建映射，最常见的是通过下面的方式，这种方式被称为声明式映射 (Declarative Mapping)，声明式映射与命令式映射 (imperative mapping) 相对。

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

class Employee(Base):
    __tablename__ = 'employees'

    EMP_ID = Column(SmallInteger, primary_key=True)
    FIRST_NAME = Column(String(255))
    LAST_NAME = Column(String(255))
    GENDER = Column(String(255))
    AGE = Column(SmallInteger)
    EMAIL = Column(String(255))
    PHONE_NR = Column(String(255))
    EDUCATION = Column(String(255))
    MARITAL_STAT = Column(String(255))
    NR_OF_CHILDREN = Column(SmallInteger)

以上代码的作用是：通过 declarative_base() 函数创建 Base 类，Base 类本质上是 一个 registry 对象，Base 作为所有 model 类的父类，将在子类中把声明式映射过程作用于其子类。

在实际编码的时候，常见的方式是先在数据库中建表，然后再用代码操作数据库。上面这种声明式定义映射模型，对 Column 的声明是很枯燥的。如果表的字段很多，这种枯燥的代码编写也是很痛苦的事情。

解决办法有两个，方法一是安装 sqlacodegen 库 (pip 安装方式)，然后通过下面的命令，基于数据库中的表自动生成 model 映射的代码。sqlacodegen 用法如下：

# 将数据库中所有表导出为 model
sqlacodegen sqlite:///testdb.db --outfile=models.py

sqlacodegen 使用与 sqlalchemy 相同的 database url。如果只关心部分表的模型导出，使用 tables 参数：

# 指定导出的表导出model
sqlacodegen sqlite:///testdb.db --outfile=models.py -- tables users, addresses

为准备后面单表的 CRUD 操作，我用 sqlacodegen 命令创建 employees 表的 model 映射代码：

sqlacodegen sqlite:///testdb.db --outfile=employee_model.py --tables employees

生成的代码文件 employee_model.py 内容如下：

from sqlalchemy import Column, SmallInteger, Text
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata

class Employee(Base):
    __tablename__ = 'employees'

    EMP_ID = Column(SmallInteger, primary_key=True)
    FIRST_NAME = Column(Text(255))
    LAST_NAME = Column(Text(255))
    GENDER = Column(Text(255))
    AGE = Column(SmallInteger)
    EMAIL = Column(Text(255))
    PHONE_NR = Column(Text(255))
    EDUCATION = Column(Text(255))
    MARITAL_STAT = Column(Text(255))
    NR_OF_CHILDREN = Column(SmallInteger)

第二种方法，在构建 model 的时候，使用 autoload = True，sqlalchemy 依据数据库表的字段结构，自动加载 model 的 Column。使用这种方法时，在构建 model 之前，Base 类要与 engine 进行绑定。下面的代码演示了 autoload 模式编写 model 映射的方法：

from sqlalchemy import  create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.sql.schema import Table

engine = create_engine("sqlite:///testdb.db")
Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata
metadata.bind = engine

class Employee(Base):
    __table__ = Table("employees", metadata, autoload=True)

单表 CRUD

SQLAlchemy 操作数据库，需要引入另外一个对象 Session。Session 建立与数据库的会话 (conversation)，可以将其想象成对象的容器，包含的对象叫 identity map 的结构，identity map 的作用就是保证对象的唯一性。另外，Session 对 Python 对象进行状态管理，后面我会说明。

首先，需要构建一个 Session 对象，比较常用的方式是使用 sessionmaker() 函数来创建一个 global 的 Session Factory，进行调用后就生成 Session 对象：

engine = create_engine("sqlite:///testdb.db", echo=False)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

查询记录

在 CRUD 中，创建记录、修改记录和删除记录都是模式化的代码，查询则比较灵活，我们先介绍查询的方法。单表查询常见的有两种方式，第一种方式是将 model 类作为参数传递给 query() 方法，如下面代码：

img
Employee 作为参数传给 query() 方法，执行 session.query(Employee) 后，返回值为 sqlalchemy.orm.query.Query 对象实例，调用 all() 方法后，得到包含 Employee 对象实例的 list。我们看到，程序打印的结果如下：

img
为了能更加友好的输出，可以在 Employee 类中编写 __repr__ 方法，以 dict 类型输出数据表的内容。为了实现通用性，我使用 __dict__ 属性获取 Employee 的字段，将方法放在专门的扩展类中：

import json

class ModelExt(object):
    """
    Model extension, implementing `__repr__` method which returns all the class attributes
    """
    def __repr__(self):
        fields = self.__dict__
        if "_sa_instance_state" in fields:
            del fields["_sa_instance_state"]

        return json.dumps(fields)

再利用 tablib 将数据转换为格式化的输出，方便查看，代码如下：

def to_formatted_table(tab_data):
    """
    tab_data is supposed to be of type list(dict)
    """
    ds = tablib.Dataset()
    return(ds.load(str(tab_data)))

利用 Python 的多重继承机制，将 Model 类增加一个父类 ModelExt:

img
query() 返回的记录，现在可以格式化输出：

def test_query_all(self):
    # 对象作参数，返回值类型为 list[Employee_Object]
    employees = session.query(Employee).all()
    print(to_formatted_table(employees))

输出界面如下：

img
如果只需要获取部分字段，将 字段作为 query() 方法的参数：

def test_query_selected_fields(self):
    # 返回值类型：list[sqlalchemy.util._collections.result]
    employees = session.query(Employee.EMP_ID, Employee.FIRST_NAME, Employee.LAST_NAME).all()
    for emp in employees:
        print(emp)

此时 employees 的类型是由元组 (tuple) 构成的列表(list)，程序输出的界面如下：

img
为什么 query() 方法，不同的参数类型，能返回不同的结果呢？其实，SQLAlchemy 对 query() 方法，在背后维护了 3 个类，分别是 _MapperEntity, _BundleEntity 和 _ColumnEntity，这三个类都是 _QueryEntity 的子类，在 _QueryEntity 的构造方法中进行了判断，根据传入参数不同，调用了不同的实现。_QueryEntity 的相关代码如下：

img
用字段作 query 的参数，背后就是用的 _ColumnEntity 对象实例。

查询数据离不开对记录的筛选。Query 对象提供了 filter() 方法和 filter_by() 方法用于数据筛选。filter_by() 适用于简单的基于关键字参数的筛选。 filter() 适用于复杂条件的表达。比如，我们要找出 EMP_ID 为 1001 的雇员信息，filter_by 和 filter 都是可以的：

def test_filtered_query(self):
    emp = session.query(Employee).filter_by(EMP_ID='1001').first()
    print(emp)

def test_filtered_query2(self):
    emp = session.query(Employee).filter(Employee.EMP_ID == '1001').first()
    print(emp)

如果我们要找出所有 EMP_ID < 1009 的员工，因为 filter_by 只支持关键字参数，不能实现，需要用 filter() 方法：

def test_filtered_query3(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.EMP_ID <= '1009').all()
    print(to_formatted_table(emps))

下面的代码演示了常见条件的表达，因为比较直观，就不赘述了。

def test_filter_le(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.EMP_ID <= '1009').all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_ne(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.EMP_ID != '1001').all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_like(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.EMP_ID.like('%9')).all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_in(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.EDUCATION.in_(['Bachelor', 'Master'])).all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_notin(self):
    emps = session.query(Employee).filter(~Employee.EDUCATION.in_(['Bachelor', 'Master'])).all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_isnull(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.MARITAL_STAT == None).all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_isnotnull(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.MARITAL_STAT != None).all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_and(self):
    emps = session.query(Employee).filter(Employee.GENDER=='Female', Employee.EDUCATION=='Bachelor').all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_and2(self):
    emps = session.query(Employee).filter(and_(Employee.GENDER=='Female', Employee.EDUCATION=='Bachelor')).all()
    print(to_formatted_table(emps))

def test_filter_or(self):
    emps = session.query(Employee).filter(or_(Employee.MARITAL_STAT=='Single', Employee.NR_OF_CHILDREN==0)).all()
    print(to_formatted_table(emps))

创建记录

先创建一个 model 对象，Session.add() 方法将 model 提交到 session，session.commit() 将数据提交到数据库：

def test_create_emp(self):
    emp = Employee(
        EMP_ID = "9002",
        FIRST_NAME= "Lauren",
        LAST_NAME = "Daigle",
        GENDER = "Female",
        AGE = 20,
        EMAIL = "unknown",
        PHONE_NR = "unknown",
        EDUCATION = "Bachelor",
        MARITAL_STAT = "Single",
        NR_OF_CHILDREN = 0
    )
    session.add(emp)
    session.commit()

修改记录

修改记录要需要先定位到该记录，修改字段后进行提交。下面的代码演示了修改的方法。

def test_modify(self):
    emp = session.query(Employee).filter_by(EMP_ID='9002').first()
    emp.AGE = '21'
    session.commit()

删除记录

删除记录也要先定位到该记录，然后进行删除。

def test_delete(self):
    emp = session.query(Employee).filter_by(EMP_ID='9002').first()
    session.delete(emp)
    session.commit()

多表之间的关系

数据库表之间有三种关系：一对一，一对多，多对多，表之间的关系通过外键和参照完整性(级联更新，级联删除等）来表达。这些属于数据库的知识，这里不展开细说。使用 sqlalchemy 来操作多表，我们需要清楚哪些功能是数据库层面实现的，哪些是 sqlalchemy 层面实现的。

假设现在有两个表：users 和 addresses，一个 user 可能有多个地址，所以 users 和 addresses 表之间的关系是一对多。

img

上面的图示演示了数据库层面将 users 的 id 作为 addresses 表的外键 (foreign key)，并且对该约束定义了级联更新和级联删除。如果在 sqlalchemy 代码来生成数据库表并且定义外键和外键的约束，应该是这样的：

img
为了在 sqlalchemy 中进行多表操作，可以通过下面的方式定义数据表的外键，并且在 sqlalchemy 层面定义表的关系：

img
relationship() 函数定义两个表之间的关系，(API 请参考：Relationships API)。back_populate 参数的作用是在对象中建立一个相互的参照，比如在 User 类中，通过 addresses 属性参照到的 Address，在 Address 中，通过 user 属性参照到 User。back_populate 需要在两个表中同时维护关系，backref 参数提供了一种简化的方式（在一对多的一方维护就行):

img

多表 CRUD

多表查询

用上面的代码定义了 User 和 Address 两个 model，如果需要从两个表中查询，方法之一是使用 Query 对象的 join() 方法。代码示例：

def test_query_via_join(self):
    result = session.query(User, Address).join(Address).all()
    for item in result:
        print(item[0].id, item[0].fullname, item[1].email_address)

上面的查询，涉及两个表，其数据类型是包含 tuple 的 list，如果直接打印 result，大致像这样：

[
    ({"fullname": "admin", "id": 1, "nickname": "adm", "name": "admin"}, 
        {"user_id": 1, "id": 1, "email_address": "adm@smarter.com"}), 
    ({"fullname": "stone", "id": 2, "nickname": "S", "name": "stone"}, 
        {"user_id": 2, "id": 2, "email_address": "stone@smarter.com"}), 
    ({"fullname": "stone", "id": 2, "nickname": "S", "name": "stone"}, 
        {"user_id": 2, "id": 3, "email_address": "stone-admin@smarter.com"})
]

所以可以用 item[0] 获取 User 的数据，用 item[1] 获取 Address 的数据。在 sqlalchemy 维护了两个表 relationship 的情况下，也可以通过下面的方法来获取数据，代码更加直观：

def test_query_via_relation(self):
    result = session.query(User).all()
    for item in result:
        addresses = item.addresses
        for addr in addresses:
            print(item.id, item.fullname, addr.email_address)

我们也可以从多的一边查询，关联到一的这边：

def test_query_many_to_one(self):
    result = session.query(Address).all()
    for addr in result:
        print(addr.id, addr.email_address, addr.user.fullname)

不管怎样，手工从多个表中获取数据都是可以的：

def test_get_address_manually(self):
    """
    不管数据库是否建立关系，sqlalchemy是否建立关系
    都可以用下面手工的方式查询和获取
    :return:
    """
    user = session.query(User).filter_by(id=2).first()
    addresses = session.query(Address).filter(Address.user_id == user.id).all()
    print(addresses)

多表插入数据

与创建相同，我们总可以以手工的方式，多需要插入的表进行分别操作。比如，要创建一个新的名为 Alice 的 User，同时在 addressses 表中创建 Alice 的两个地址：

def test_create_user_and_addr(self):
    """
    手工的方式，没有利用SA的relationship
    """
    user = User(id=3, name="Alice", fullname="Alice Brown")
    addr = Address(id=4, email_address="alice@smarter.com", user_id=3)
    session.add(user)
    session.add(addr)
    session.commit()

在 SQLAlchemy 维护了关系之后，可以用更加面向对象的方式进行操作。注意下面的方法中，创建 addr 对象没有指定 user_id 字段：

def test_create_user_and_addr2(self):
    user = User(id=3, name="Alice", fullname="Alice Brown")
    user.addresses = [
        Address(id=4, email_address="alice@smarter.com"),
        Address(id=5, email_address="alice@smarter.com")
    ]
    session.add(user)
    session.commit()

多表删除

根据数据库中是否维护了参照完整性或者 SQLAlchemy 是否定义了级联删除，如果没有维护关系，需要分别删除表中的数据，如果数据表维护了参照完整性，或者 SQLAlchemy 定义了级联删除，删除 One-to-many 中一的一方，many 一方的数据自动删除。

def test_delete_user_and_addr(self):
    """
    维护参照完整性，或者SQLAlchemy维护了级联删除
    """
    user = session.query(User).filter_by(id=3).first()
    session.delete(user)
    session.commit()

__EOF__

本文作者：amgulen
本文链接：https://www.cnblogs.com/amgulen/p/17203845.html
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posted @   阿木古冷  阅读(151)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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