【补充】sqlalchemy介绍和快速使用

orm 框架引入

django orm--》只能用在django中，不能独立使用

[1]Python界的orm框架

peewee

sqlalchemy：企业级

djagno rom

Tortoise ORM

GINO

[2]Go界orm框架

gorm 国人写的

Xorm

[3]Java界orm框架

ssh 框架springmvc structs Hibernate（java的orm框架）

ssh spring springmvc Hibernate

ssm Spring SpringMVC MyBatis (orm框架)

springboot ：sb框架 ---》java工程师就是spring工程师

spring cloud

【一】ORM框架引入

ORM (Object-Relational Mapping) 是一种编程技术，用于在关系型数据库和面向对象编程语言之间建立映射关系，将数据库中的表、记录等转化为对象，并使开发人员可以通过操作对象的方式来操作数据库。以下是一些常见的ORM框架。
Django ORM: Django是一个功能强大的Python Web框架，其中包含了自己的ORM，但它只能在Django项目中使用。可以使用Django ORM来定义模型类，然后使用该类进行数据库查询和操作。

【二】Python界的ORM框架

【1】Peewee

Peewee是一个简单而轻量级的Python ORM框架，具有简单直观的API和丰富的功能。

示例代码：

from peewee import *

db = SqliteDatabase('my_app.db')

class User(Model):
    username = CharField()
    password = CharField()

    class Meta:
        database = db

# 创建表格
User.create_table()
# 插入数据
user = User(username='john', password='secret')
user.save()

【2】SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个功能强大且广泛使用的Python ORM框架，适用于企业级应用程序。

示例代码：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('sqlite:///my_app.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String)
    password = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)  # 创建表格

# 插入数据
user = User(username='john', password='secret')
session.add(user)
session.commit()

【4】Django ORM

Django的ORM提供了丰富的功能，可与Django Web框架紧密集成，用于查询和操作数据库。

示例代码：

from django.db import models

class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=100)
    password = models.CharField(max_length=100)

# 插入数据
user = User(username='john', password='secret')
user.save()

【5】Tortoise ORM

Tortoise ORM是一个异步Python ORM框架，具有简单易用的API，并支持多种异步IO库。

示例代码：

from tortoise import fields, models

class User(models.Model):
    username = fields.CharField(max_length=100)
    password = fields.CharField(max_length=100)

# 插入数据
user = User(username='john', password='secret')
await user.save()

【6】GINO

GINO是一个异步Python ORM框架，基于SQLAlchemy构建，专注于与异步IO库的兼容性和性能优化。

示例代码：

from sqlalchemy import Column, String
from gino import Gino

db = Gino()

class User(db.Model):
    __tablename__ = 'users'
    username = Column(String)
    password = Column(String)

# 插入数据
await db.gino.create_all()  # 创建表格
user = await User.create(username='john', password='secret')

【三】Go界ORM框架

【1】GORM

GORM是一个功能强大且易用的Go ORM框架，由国人编写，支持多种数据库。

示例代码：

package main

import (
    "gorm.io/driver/mysql"
    "gorm.io/gorm"
)

type User struct {
    ID       uint
    Username string
    Password string
}

func main() {
    dsn := "username:password@tcp(127.0.0.1:3306)/db_name?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"
    db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{})
    if err != nil {
        panic("failed to connect database")
    }
    db.AutoMigrate(&User{})  // 创建表格

    // 插入数据
    user := User{Username: "john", Password: "secret"}
    db.Create(&user)
}

【2】Xorm

Xorm是Go语言中另一个流行的ORM框架，拥有丰富的特性，并支持多种数据库。

示例代码：

package main

import (
    "github.com/go-xorm/xorm"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

type User struct {
    ID       int64
    Username string
    Password string
}

func main() {
    engine, err := xorm.NewEngine("mysql", "username:password@tcp(127.0.0.1:3306)/db_name")
    if err != nil {
        panic("failed to connect database")
    }
    engine.Sync2(&User{})  // 创建表格

    // 插入数据
    user := User{Username: "john", Password: "secret"}
    engine.Insert(&user)
}

【四】Java界ORM框架

【1】Hibernate

Hibernate是Java语言中最常用的ORM框架之一，通过映射配置文件或注解来建立对象和数据库表之间的映射关系。

示例代码：

import javax.persistence.*;

@Entity
@Table(name = "users")
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column
    private String username;

    @Column
    private String password;

    // Getters and Setters
}

// 插入数据
EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("my_app");
EntityManager em = emf.createEntityManager();
User user = new User();
user.setUsername("john");
user.setPassword("secret");
em.getTransaction().begin();
em.persist(user);
em.getTransaction().commit();

【2】MyBatis

MyBatis是一种半自动ORM框架，将SQL语句与Java方法进行映射，提供了灵活的查询和操作数据库的方式。

示例代码：

import org.apache.ibatis.annotations.*;

@Mapper
public interface UserMapper {

    @Insert("INSERT INTO users(username, password) VALUES(#{username}, #{password})")
    void insertUser(User user);
}

// 插入数据
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"));
SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
UserMapper mapper = session.getMapper(UserMapper.class);
User user = new User();
user.setUsername("john");
user.setPassword("secret");
mapper.insertUser(user);
session.commit();
session.close();

【3】Spring Data JPA

Spring Data JPA是基于JPA(Java Persistence API)标准的ORM框架，通过继承或声明接口的方式，提供了简化数据库访问的方法。

示例代码：

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

// 插入数据
ApplicationContext context = new AnnotationConfigApplicationContext(AppConfig.class);
UserRepository repository = context.getBean(UserRepository.class);
User user = new User();
user.setUsername("john");
user.setPassword("secret");
repository.save(user);

【4】Spring Boot + Spring Data JPA

Spring Boot是一个快速开发的框架，可轻松集成Spring Data JPA进行ORM操作。

示例代码：

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

@Entity
@Table(name = "users")
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column
    private String username;

    @Column
    private String password;

    // Getters and Setters
}

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

@SpringBootApplication
public class Application implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private UserRepository repository;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    public void run(String... args) throws Exception {
        User user = new User();
        user.setUsername("john");
        user.setPassword("secret");
        repository.save(user);
    }
}

sqlalchemy框架深入学习

【一】介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。
该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作
简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

pip3 install sqlalchemy

【二】组成部分

Engine，框架的引擎
Connection Pooling ，数据库连接池
Dialect，选择连接数据库的DB API种类（sqlite,mysql...）
Schema/Types，架构和类型
SQL Exprression Language，SQL表达式语言

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

【三】操作不同数据库

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
    
MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

orm不能创建数据库---》只能创建表，删除表---》sqlalchemy不能增加删除字段--》借助于第三方插件实现

【四】简单使用（能创建表，删除表，不能修改表）

修改表：在数据库添加字段，类对应上
执行原生sql（不常用）

import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine

# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)
def task(arg):
    # 第二步：通过engine获得链接
    conn = engine.raw_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "select * from app01_book"
    )
    result = cursor.fetchall()
    print(result)
    cursor.close()
    conn.close()

for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

【五】orm进阶使用

models.py

import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
Base = declarative_base()

class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列，索引，不可为空
    # email = Column(String(32), unique=True)
    #datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    # extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一
        # Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引
    )

def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
    )

    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':
    # drop_db()
    init_db()

app.py

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
#"mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/aaa"
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Connection = sessionmaker(bind=engine)

# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个Connection
con = Connection()

# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="lqz")
con.add(obj1)
# 提交事务
con.commit()

# 关闭session，其实是将连接放回连接池
con.close()

【六】sqlalchemy

创建模型表
- models.py

import datetime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, UniqueConstraint, Index

# 1 sqlalchemy,原生操作sql
# 2 sqlalchemy创建表删除表
Base = declarative_base()


# print(type(Base))
class User(Base):
    # 以__开头的是配置
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称，如果不写，以类名作为表名

    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 主键索引，聚簇索引
    name = Column(String(64), index=True, nullable=False)  # name字段加辅助索引
    email = Column(String(32), unique=True)
    # datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now())
    extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 联合唯一
        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),  # 索引
    )

创建表

from sqlalchemy import create_engine

# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:1314521@127.0.0.1:3306/db001?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)

# 创建表，删除表
# 1 在数据库中创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 2 删除表
# Base.metadata.drop_all(engine)

存储数据(基于session)

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from models import Base, User
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:1314521@127.0.0.1:3306/db001?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)

# 创建表，删除表
# （1）在数据库中创建表
# Base.metadata.create_all(engine)

# （2）删除表
# Base.metadata.drop_all(engine)

# 操作表中得数据
# 第二步：得到一个session对象---》不是flask的session---》会话---》链接
# 把引擎传入
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 得到session对象
session = Session()

# 第三步：使用session对象操作数据
# 创建对象
user = User(name='dream', email='123@qq.com')
# 保存到数据库：将创建的对象交给 session会话
session.add(user)
# 提交事务
session.commit()
# 关闭会话
session.close()

查看数据

mysql> use db001;
Database changed
mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_db001 |
+-----------------+
| users           |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from users;
+----+-------+------------+---------------------+-------+
| id | name  | email      | ctime               | extra |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
|  1 | dream | 123@qq.com | 2023-08-26 14:52:13 | NULL  |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

【七】scoped_session线程安全

如果集成到flask中，session会话是要做成全局，还是每个视图函数有自己的一个
- 应该做成，每个视图函数，都新创建一个session对象
这样每次都要加括号得到session对象
scoped_session 全局只有一个session对象，在不同视图函数就用这一个---》保证线程安全
- 做成了每个线程自己一个单独的session对象

【1】scoped_session 使用

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from models import Base, User
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:1314521@127.0.0.1:3306/db001?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)

# 创建表，删除表
# （1）在数据库中创建表
# Base.metadata.create_all(engine)

# （2）删除表
# Base.metadata.drop_all(engine)

# 操作表中得数据
# 第二步：得到一个session对象---》不是flask的session---》会话---》链接
# 把引擎传入
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 得到session对象
session = Session()
print(type(session)) # <class 'sqlalchemy.orm.session.Session'>

# 使用 scoped_session 将 原来的 Session包一下， 这个session全局用一个即可
# :sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session
session = scoped_session(Session)
print(type(session)) # <class 'sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session'>

# 第三步：使用session对象操作数据
# 创建对象
user = User(name='dream', email='456@qq.com')
# 保存到数据库：将创建的对象交给 session会话
session.add(user)
# 提交事务
session.commit()
# 关闭会话
session.close()

查看数据

mysql> select * from users;
+----+-------+------------+---------------------+-------+
| id | name  | email      | ctime               | extra |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
|  1 | dream | 123@qq.com | 2023-08-26 14:52:13 | NULL  |
|  2 | dream | 456@qq.com | 2023-08-26 14:57:55 | NULL  |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

【2】scoped_session 源码分析

scoped_session是SQLAlchemy中用于实现线程范围的会话对象的类。
它通过为每个线程创建独立的会话来提供线程安全的数据库访问。

from sqlalchemy.orm.scoping import scoped_session

scoped_session类没有add方法，但是可以通过add方法添加数据。
- 这是因为在scoped_session类上加了一个装饰器 @create_proxy_methods。
- 装饰器的作用是为scoped_session类添加一组代理方法和属性，这些方法和属性都是通过委派给底层的Session对象实现的。
- 装饰器接收一个参数列表，指定了要为scoped_session类添加的方法和属性。
- 这些方法包括add、query、commit等常用的数据库操作方法。

@create_proxy_methods(
    Session,
    ":class:`_orm.Session`",
    ":class:`_orm.scoping.scoped_session`",
    classmethods=["close_all", "object_session", "identity_key"],
    methods=[
        "__contains__",
        "__iter__",
        "add",
        "add_all",
        "begin",
        "begin_nested",
        "close",
        "commit",
        "connection",
        "delete",
        "execute",
        "expire",
        "expire_all",
        "expunge",
        "expunge_all",
        "flush",
        "get",
        "get_bind",
        "is_modified",
        "bulk_save_objects",
        "bulk_insert_mappings",
        "bulk_update_mappings",
        "merge",
        "query",
        "refresh",
        "rollback",
        "scalar",
        "scalars",
    ],
    attributes=[
        "bind",
        "dirty",
        "deleted",
        "new",
        "identity_map",
        "is_active",
        "autoflush",
        "no_autoflush",
        "info",
    ],
)
class scoped_session(Generic[_S]):

补充：类装饰器本质

###1  加在类上的装饰器
def auth(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        res=func(*args,**kwargs)
        res.add='999'
        return res
    return inner

@auth  # Person=auth(Person)
class Person():
    pass


# 执行：Person()----->在执行---》inner
p=Person()  # inner()  inner的返回值给了p
print(p.add)


# 2 类作为装饰器

每个线程自己的一个session对象
- scoped_session类的构造函数有两个参数：
  - session_factory和scopefunc。
- 其中，session_factory是一个sessionmaker对象，用于创建新的Session对象。
- scopefunc是一个可选的函数，用于确定会话对象的作用域。
- 我们只传入了与一个 session_factory
- 而 scopefunc 是None

def __init__(
    self,
    session_factory: sessionmaker[_S],
    scopefunc: Optional[Callable[[], Any]] = None,
):
    self.session_factory = session_factory

    if scopefunc:
        self.registry = ScopedRegistry(session_factory, scopefunc)
    else:
        self.registry = ThreadLocalRegistry(session_factory)

如果scopefunc参数为None，则会执行self.registry = ThreadLocalRegistry(session_factory)，创建一个ThreadLocalRegistry对象来管理会话对象。
- 它通过Python标准库中的threading.local()实现线程范围的数据存储。
- ThreadLocalRegistry类的构造函数接收一个createfunc参数，该参数是一个可调用对象，用于创建新的会话对象。
- ThreadLocalRegistry内部使用了threading.local()来维护每个线程独立的会话对象。
- 每个线程通过调用createfunc获取自己的会话对象，并将其保存在threading.local()对象中供后续使用。

def __init__(self, createfunc: Callable[[], _T]):
    self.createfunc = createfunc
    self.registry = threading.local()


def __call__(self) -> _T:
    try:
        return self.registry.value  # type: ignore[no-any-return]
    except AttributeError:
        # self.createfunc() ---- > Session() --- >真正的session对象
        # value 是 session 会话对象，放在了 registry 里面
        # threading.local() --- > 每个线程单独用自己的 
        val = self.registry.value = self.createfunc()
        return val  # type: ignore[no-any-return]

threading.local()
- 多线程并发操作，不需要加锁，不会出现并发安全问题,每个线程用的都是自己的那个数据
- 核心原理是：通过线程id号做个区分
```
-线程1 t.a=88  内部 ---》{线程id号：{a:88}}
-线程1 t.a=77  内部 ---》{线程id号：{a:88},线程id号：{a:77}}
```
- 不同线程用的都是 t 对象，threading.local()，但是每个线程都是用自己的
```
线程1   t.a=100  --->在当前线程中  print(t.a)   ---》100
线程2   t.a=99  --->在当前线程中  print(t.a)    ---》99
```
小结
- scoped_session的对象，就像使用Session的对象一样用（内部用了装饰器修饰）
- scoped_session 是线程安全的，每个线程自己的一个session对象
- t=threading.local()，多线程并发操作，不需要加锁，不会出现并发安全问题,保证了每个线程用的都是自己的那个数据

【八】基于 scoped_session 增删查改数据

【0】基础数据

models.py

import datetime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, UniqueConstraint, Index

# 1 sqlalchemy,原生操作sql
# 2 sqlalchemy创建表删除表
Base = declarative_base()


# print(type(Base))
class User(Base):
    # 以__开头的是配置
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称，如果不写，以类名作为表名

    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 主键索引，聚簇索引
    name = Column(String(64), index=True, nullable=False)  # name字段加辅助索引
    email = Column(String(32), unique=True)
    # datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间
    ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now())
    extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 联合唯一
        Index('ix_id_name', 'name', 'email'),  # 索引
    )

main.py

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from models import Base, User
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:1314521@127.0.0.1:3306/db001?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(Session)

# 创建表，删除表
#1 在数据库中创建表
# Base.metadata.create_all(engine)

# 2 删除表
# Base.metadata.drop_all(engine)



# ----------- 最后要提价事务，关闭链接 -----------
# 提交事务
session.commit()
# 关闭会话
session.close()

【1】添加数据

（1）add

# （1）增加数据
# (1.1) add
session.add(User(name="dream", email="555"))

mysql> select * from users;
+----+-------+------------+---------------------+-------+
| id | name  | email      | ctime               | extra |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
|  1 | dream | 123@qq.com | 2023-08-26 14:52:13 | NULL  |
|  2 | dream | 456@qq.com | 2023-08-26 14:57:55 | NULL  |
|  3 | dream | 789@qq.com | 2023-08-26 14:59:15 | NULL  |
|  4 | dream | 555        | 2023-08-26 15:35:50 | NULL  |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

（2）add_all

# （1）增加数据
# (1.2) add_all
user1 = User(name="dream_1", email="111")
user2 = User(name="dream_2", email="222")
# add_all 参数为可迭代对象，内部是 for 循环
session.add_all([user1, user2])

mysql> select * from users;
+----+---------+------------+---------------------+-------+
| id | name    | email      | ctime               | extra |
+----+---------+------------+---------------------+-------+
|  1 | dream   | 123@qq.com | 2023-08-26 14:52:13 | NULL  |
|  2 | dream   | 456@qq.com | 2023-08-26 14:57:55 | NULL  |
|  3 | dream   | 789@qq.com | 2023-08-26 14:59:15 | NULL  |
|  4 | dream   | 555        | 2023-08-26 15:35:50 | NULL  |
|  5 | dream_1 | 111        | 2023-08-26 15:36:36 | NULL  |
|  6 | dream_2 | 222        | 2023-08-26 15:36:36 | NULL  |
+----+---------+------------+---------------------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

【2】查询数据

（1）filter

#  (2) 查找数据
# （2.1） filter ：传表达式
res = session.query(User).filter(User.id > 2).all()
print(res)

[<models.User object at 0x00000131B50C6AF0>, <models.User object at 0x00000131B50C6A60>, <models.User object at 0x00000131B50C6B80>, <models.User object at 0x00000131B50C6BE0>]

解决办法
- 重写模型表加入

# 查询多条数据不生效
# 只有打印对象的时候才会触发 __str__ 方法
# 当查询单条数据时，会触发  __str__ 方法
def __str__(self):
    return self.name

# 重写 __repr__ 方法，查到的数据返回的是 name 否则是 Object
# 当查询结果是多条数据时，会触发  __repr__ 方法
def __repr__(self):
    return self.name

# (2) 查找数据
# （2.1） filter ：传表达式
# .all() : 查出来的数据就是一个列表，不是queryset对象
# .first() ： 想查单条直接用 first 方法

res_all = session.query(User).filter(User.id > 2).all()
# 等价于 select * from User where User.id > 2 limit 1;
res_first = session.query(User).filter(User.id > 2).first()

# 在表达式中 == 才是 = 的效果
res_name_dream_all = session.query(User).filter(User.name == 'dream').all()
res_name_dream_first = session.query(User).filter(User.name == 'dream').first()

print('res_all :>>> ', res_all)
print('res_first :>>> ', res_first)
print('res_name_dream_all :>>> ', res_name_dream_all)
print('res_name_dream_first :>>> ', res_name_dream_first)

res_all :>>>  [dream, dream, dream_1, dream_2]
res_first :>>>  dream
res_name_dream_all :>>>  [dream, dream, dream, dream]
res_name_dream_first :>>>  dream

（2）filter by

# （2.2）filter by ： 传参数
res_all = session.query(User).filter_by(id=2).all()
res_first = session.query(User).filter_by(id=2).first()
res_name_dream_all = session.query(User).filter_by(name='dream').all()
res_name_dream_first = session.query(User).filter_by(name='dream').first()

print('res_all :>>> ', res_all)
print('res_first :>>> ', res_first)
print('res_name_dream_all :>>> ', res_name_dream_all)
print('res_name_dream_first :>>> ', res_name_dream_first)

res_all :>>>  [dream]
res_first :>>>  dream
res_name_dream_all :>>>  [dream, dream, dream, dream]
res_name_dream_first :>>>  dream

【3】删除数据

# （3）删除数据
# delete * from User where id >=6 ;
res_del = session.query(User).filter(User.id >= 6).delete()
print(res_del)  # 结果为影响的行数

# 没有先查询出对象再删除对象的方法，只有查完就删的方法
user=session.query(User).filter(User.id == 5).first()
user.delete()  # 它没有单独删对象的

【4】修改数据

# （4）修改数据
# 先查出 数据 再 修改数据 ， res 为影响的行数
res = session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name": "dream"})

mysql> select * from users;
+----+-------+------------+---------------------+-------+
| id | name  | email      | ctime               | extra |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
|  1 | dream | 123@qq.com | 2023-08-26 14:52:13 | NULL  |
|  2 | dream | 456@qq.com | 2023-08-26 14:57:55 | NULL  |
|  3 | dream | 789@qq.com | 2023-08-26 14:59:15 | NULL  |
|  4 | dream | 555        | 2023-08-26 15:35:50 | NULL  |
|  5 | dream | 111        | 2023-08-26 15:36:36 | NULL  |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

# 类似于django的F查询
# （1）字符串相加
session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + "099"}, synchronize_session=False)
# （2）数字相加
session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")

# 查到单个对象，修改属性
# 再用add增加进去
# 修改数据成功   
# add 只要有id，就是修改
res = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
# print(res)
res.name = 'yyyy'
session.add(res)

mysql> select * from users;
+----+-------+------------+---------------------+-------+
| id | name  | email      | ctime               | extra |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
|  1 | yyyy  | 123@qq.com | 2023-08-26 14:52:13 | NULL  |
|  2 | dream | 456@qq.com | 2023-08-26 14:57:55 | NULL  |
|  3 | dream | 789@qq.com | 2023-08-26 14:59:15 | NULL  |
|  4 | dream | 555        | 2023-08-26 15:35:50 | NULL  |
|  5 | dream | 111        | 2023-08-26 15:36:36 | NULL  |
+----+-------+------------+---------------------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

【九】模型表的关系

一对一
一对多
多对多

都是外键关系

一对一其实是一对多的一种特例

【1】一对多(一对一)

（1）表关系创建

import datetime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, UniqueConstraint, Index, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship


class Hobby(Base):
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='篮球')

    def __str__(self):
        return self.caption

    def __repr__(self):
        return self.caption


class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 不会自动生成id
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    # hobby指的是tablename而不是类名
    # 一对多关系一旦确立，关联关系写在多的一方---》物理外键
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))

    # 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作
    # 类名，backref用于反向查询
    hobby = relationship('Hobby', backref='pers')  # 以后 person.hobby 就是hobby对象

    def __str__(self):
        return self.name

    def __repr__(self):
        return self.name

（2）创建表

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from models import Base, User
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:1314521@127.0.0.1:3306/db001?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(Session)
# 创建表，删除表
# 1 在数据库中创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 2 删除表
# Base.metadata.drop_all(engine)


# ----------- 最后要提价事务，关闭链接 -----------
# 提交事务
session.commit()
# 关闭会话
session.close()

mysql> show tables;
+-----------------+
| Tables_in_db001 |
+-----------------+
| hobby           |
| person          |
| users           |
+-----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

（3）操作数据

[1]添加数据

# （1） 添加数据
# 因为有外键约束，所以要先添加 hobby 再添加 person

# 方式一 ：
session.add(Hobby(caption="音乐"))
# 已经创建好 数据 并且 明确知道外键 ID
session.add(Person(name="dream", hobby_id=1))

mysql> select * from person;
+----+-------+----------+
| id | name  | hobby_id |
+----+-------+----------+
|  1 | dream |        1 |
+----+-------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from hobby;  
+----+---------+
| id | caption |
+----+---------+
|  1 | 音乐    |
+----+---------+
1 row in set (0.00 sec)

# 方式二
# 外键可以是一个对象
# 可以先查存来再 hobby = 查出来的数据  (只创建 person)
# 也可以 直接在 hobby = 一个新的对象 （可以同时创建 person 和 hobby）
session.add(Person(name="hope", hobby=Hobby(caption="篮球")))

mysql> select * from person;
+----+-------+----------+
| id | name  | hobby_id |
+----+-------+----------+
|  1 | dream |        1 |
|  2 | hope  |        2 |
+----+-------+----------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from hobby;  
+----+---------+
| id | caption |
+----+---------+
|  1 | 音乐    |
|  2 | 篮球    |
+----+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

[2]查询数据

# (2) 查询数据
# （2.1）通过 person 查询 hobby 正向查询
people = session.query(Person).filter_by(id=2).first()
print(f'people :>>> {people}  ')
print(f'hobby_id :>>> {people.hobby_id}')
print(f'hobby :>>> {people.hobby}')
print(f'hobby.caption :>>> {people.hobby.caption}')

people :>>> hope  
hobby_id :>>> 2
hobby :>>> 篮球
hobby.caption :>>> 篮球

# (2.2)通过 hobby 查询 person 反向查询
hobby = session.query(Hobby).filter_by(id=2).first()
# 所有喜欢 id=2的人
print(f'hobby :>>> {hobby}')
# 模型表中定义的 relationship 中的 backref='pers'
print(f'hobby.pers :>>> {hobby.pers}')

hobby :>>> 篮球
hobby.pers :>>> [hope]

[3]更新删除同上面

【2】多对多

（1）表关系创建

import datetime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime, UniqueConstraint, Index, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

# 多对多关系
# 中间表  手动创建
class Boy2Girl(Base):
    __tablename__ = 'boy2girl'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id'))
    boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id'))


class Girl(Base):
    __tablename__ = 'girl'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    def __str__(self):
        return self.name

    def __repr__(self):
        return self.name


class Boy(Base):
    __tablename__ = 'boy'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #autoincrement 默认就是true
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 就是咱们之前的ManyToMany，不会在表中生成字段---》因为它是个表----》这个字段可以放在Girl表
    girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')

    def __str__(self):
        return self.name

    def __repr__(self):
        return self.name

（2）创建表

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from models import Base, User, Hobby, Person
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session


# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:1314521@127.0.0.1:3306/db001?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(Session)
# 创建表，删除表
# 1 在数据库中创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 2 删除表
# Base.metadata.drop_all(engine)


# ----------- 最后要提价事务，关闭链接 -----------
# 提交事务
session.commit()
# 关闭会话
session.close()

（3）操作数据

[1]添加数据

# （1） 添加数据
# （1.1） 笨办法 添加数据
girl = Girl(name="John")
boy = Boy(name="Revin")
session.add_all([girl, boy])
# 操作中间表(纯手动操作中间表)
session.add(Boy2Girl(girl_id=1, boy_id=1))

mysql> select * from boy;
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
|  1 | Revin |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from girl; 
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  1 | John |
+----+------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from boy2girl;
+----+---------+--------+
| id | girl_id | boy_id |
+----+---------+--------+
|  1 |       1 |      1 |
+----+---------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

# (1.2) 使用 relationship
# 增加了一个 boy
boy = Boy(name="Dream")
# 增加了两个 girl
boy.girls = [Girl(name="Hope"), Girl(name="Fun")]
# 并且 在中间表中 给 boy 增加了两条记录
session.add(boy)

mysql> select * from boy;      
+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
|  2 | Dream |
|  1 | Revin |
+----+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from girl;   
+----+------+
| id | name |
+----+------+
|  3 | Fun  |
|  2 | Hope |
|  1 | John |
+----+------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from boy2girl;
+----+---------+--------+
| id | girl_id | boy_id |
+----+---------+--------+
|  1 |       1 |      1 |
|  2 |       2 |      2 |
|  3 |       3 |      2 |
+----+---------+--------+
3 rows in set (0.00 sec)

[2]查询数据

# （2）查询
# 基于对象的跨表查询
# 正向
boy = session.query(Boy).filter(Boy.id == 2).first()
print('boy.girls :>>> ',boy.girls)

boy.girls :>>>  [Hope, Fun]

# 反向
girl = session.query(Girl).filter(Girl.id == 2).first()
print('girl.boys :>>> ',girl.boys)

girl.boys :>>>  [Dream]

【十】更多查询方式

【1】查询所有记录并返回一个普通列表

res = session.query(User).all()

这将查询User表的所有记录，并以普通列表形式返回结果。

【2】只查询某几个字段

res = session.query(User.name.label('xx'), User.email)

这将查询User表的name和email字段，并将name字段重命名为xx。
返回结果也是一个查询对象。

【3】使用`filter`和`filter_by`方法进行条件查询

res = session.query(User).filter(User.name == "dream").all()
res = session.query(User).filter(User.name != "dream").all()
res = session.query(User).filter(User.name != "dream", User.email == '3@qq.com').all()

这些示例演示了如何使用filter方法根据条件筛选记录，例如等于、不等于等条件。

【4】在Django中使用Q对象的类似功能

res = session.query(User).filter_by(name='dream999').all()
res = session.query(User).filter_by(name='dream999',email='47@qq.com').all()

这些示例演示了如何使用filter_by方法根据等于条件筛选记录。

【5】获取第一个记录

res = session.query(User).first()

这将返回查询结果的第一个记录。

【6】使用占位符进行查询

res = session.query(User).filter(text("id<:value or name=:name")).params(value=20, name='dream').all()

这个示例演示了如何使用占位符进行查询，其中:value和:name是占位符，可以通过params方法传入具体的值。

【7】自定义查询

res=session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM users where email=:email")).params(email='3@qq.com').all()

这个示例演示了如何执行自定义的SQL查询语句。

【8】高级查询

（1）查询满足条件 User.id > 1 且 User.name 等于 'dream999' 的所有结果

res = session.query(User).filter(User.id > 1, User.name == 'dream999').all()

这个查询语句将返回所有 User 表中满足条件的用户记录，其中 id 大于 1 并且 name 等于 'dream999'。
这个例子的用途可能是获取具有指定 id 和名称的特定用户的信息。

（2）查询满足条件 User.id 在 1 到 9 之间且 User.name 等于 'dream999' 的所有结果

res = session.query(User).filter(User.id.between(1, 9), User.name == 'dream999').all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 在 1 到 9 之间且 name 等于 'dream999' 的所有用户记录。
这个例子可以用来获取在特定范围内有特定名称的用户记录。

（3）查询满足条件 User.id 在 1 到 9 之间的所有结果

res = session.query(User).filter(User.id.between(1, 9)).all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 在 1 到 9 之间的所有用户记录。
这个例子可以用来获取在指定范围内的用户记录。

（4）查询满足条件 User.id 在 [1, 3, 4] 中的所有结果

res = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 在给定列表 [1, 3, 4] 中的所有用户记录。
这个例子可以用来获取具有特定 id 的用户记录。

（5）查询满足条件 User.email 在 ['3@qq.com', 'r@qq.com'] 中的所有结果

res = session.query(User).filter(User.email.in_(['3@qq.com','r@qq.com'])).all()

这个查询语句将返回 User 表中 email 在给定列表 ['3@qq.com', 'r@qq.com'] 中的所有用户记录。
这个例子可以用来获取具有特定电子邮件地址的用户记录。

（6）查询不满足条件 User.id 不在 [1, 3, 4] 中的所有结果

res = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 不在给定列表 [1, 3, 4] 中的所有用户记录。
这个例子可以用来排除具有特定 id 的用户记录。

（7）查询不满足条件 User.id 不在满足条件 User.name 为 'dream' 的用户记录中的所有结果

res = session.query(User).filter(~User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='dream'))).all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 不在满足条件 User.name 为 'dream' 的用户记录中的所有用户记录。
这个例子可以用来排除特定条件下的用户记录。

（8）查询满足条件 User.id 大于等于 3 且 User.name 为 'dream999' 的所有结果

res = session.query(User).filter(and_(User.id >= 3, User.name == 'dream999')).all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 大于等于 3 且 name 为 'dream999' 的所有用户记录。
这个例子可以用来获取同时满足多个条件的用户记录。

（9）查询满足条件 User.id 小于 3 且 User.name 为 'dream999' 的所有结果

res = session.query(User).filter(User.id < 3, User.name == 'dream999').all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 小于 3 且 name 为 'dream999' 的所有用户记录。
这个例子可以用来获取同时满足多个条件的用户记录。

（10）查询满足条件 User.id 小于 2 或 User.name 为 'eric' 的所有结果

res = session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'eric')).all()

这个查询语句将返回 User 表中 id 小于 2 或 name 为 'eric' 的所有用户记录。
这个例子可以用来获取满足任一条件的用户记录。

（11）查询满足条件 User.id 小于 2，同时满足 User.name 为 'dream999' 且 User.id 大于 3，或 User.extra 不为空的所有结果

res = session.query(User).filter(or_(User.id < 2, and_(User.name == 'dream999', User.id > 3), User.extra != "")).all()

这个查询语句将返回 User 表中满足以下任一条件的用户记录：id 小于 2，或者同时满足 name 为 'dream999' 且 id 大于 3，或者 User.extra 字段不为空。这个例子可以用来获取多条件联合查询时的用户记录。

（12）查询满足条件 User.email 包含 '@' 符号的所有结果

res = session.query(User).filter(User.email.like('%@%')).all()

这个查询语句将返回 User 表中 email 字段包含 '@' 符号的所有用户记录。
这个例子可以用来获取具有有效电子邮件地址的用户记录。

（13）查询不满足条件 User.name 以字母 'e' 开头的所有结果

res = session.query(User.id).filter(~User.name.like('e%'))

这个查询语句将返回 User 表中 name 不以字母 'e' 开头的用户记录的 id 列表。
这个例子可以用来查找不符合特定名字格式要求的用户。

（14）查询不满足条件 User.name 以字母 'e' 开头的所有结果

res = session.query(User).filter(~User.name.like('e%')).all()

这个查询语句将返回 User 表中 name 不以字母 'e' 开头的所有用户记录。
这个例子可以用来查找不符合特定名字格式要求的用户。

【9】分页

分页是一种常见的数据处理方式，用于将大量数据分割为更小的部分进行展示或处理。
对于SQLAlchemy而言，可以通过切片和限制查询结果来实现分页查询。
对于给定的查询语句 session.query(User)[2*5:2*5+2]，意味着一页显示2条数据，需要查询第5页的结果。
其中，User 是要查询的实体类。解释如下：
[2*5:2*5+2] 表示从索引10（第5页的起始索引）开始，取2条数据，即第5页的数据。

【10】排序的查询

下面是关于排序的查询操作，以及不同的排序方式和多条件排序的示例代码：

（1）根据 `name` 降序排列（从大到小）的示例代码

res = session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()

（2）根据 `email` 降序排列（从大到小）的示例代码

res = session.query(User).order_by(User.email.desc()).all()

（3）根据 `price` 升序排列（从小到大）的示例代码

res = session.query(Book).order_by(Book.price.asc()).all()

（4）先根据 `name` 降序排列，再按照 `id` 升序排列的示例代码

res = session.query(User).order_by(User.name.desc(), User.id.asc())

【12】分组查询

接下来是关于分组查询的操作，包括了5个常见聚合函数：

（1）分组后只查询分组字段和聚合函数结果（严格模式下，不能查询除此之外的字段）的示例代码

res = session.query(User).group_by(User.extra)

（2）分组后查询分组字段以及最大 `id`、`id` 之和、最小 `id` 和平均 `id` 的示例代码

from sqlalchemy.sql import func

res = session.query(
    User.name,
    func.max(User.id),
    func.sum(User.id),
    func.min(User.id),
    func.avg(User.id)).group_by(User.name).all()

for item in res:
    print(item)

在以上示例中，name 表示分组字段，max(id) 表示计算每组中的最大 id，sum(id) 表示计算每组中 id 的总和，min(id) 表示计算每组中的最小 id，avg(id) 表示计算每组中 id 的平均值。

（3）分组后使用 `having` 进行条件筛选（筛选条件为最大 `id` 大于2）的示例代码

from sqlalchemy.sql import func

res = session.query(
    User.name,
    func.max(User.id),
    func.sum(User.id),
    func.min(User.id)).group_by(User.name).having(func.max(User.id) > 2).all()

print(res)

以上示例中，使用 having 条件筛选出最大 id 大于2的分组结果。

【十一】sqlalchemy执行原生sql

# 原生sql查询，查出的结果是对象
# 原生sql查询，查询结果列表套元组

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db001", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
#### 执行原生sql方式一：
# 查询方式一：
# cursor = session.execute('select * from users')
# result = cursor.fetchall()
# print(result) #列表套元组

# 添加
# cursor = session.execute('insert into users(name,email) values(:name,:email)',
#                          params={"name": 'dream', 'email': '3333@qq.com'})
# session.commit()
# print(cursor.lastrowid)


###执行原生sql方式二（以后都用session操作---》socpe_session线程安全）一般不用
# conn = engine.raw_connection()
# cursor = conn.cursor()
# cursor.execute(
#     "select * from app01_book"
# )
# result = cursor.fetchall()


# 执行原生sql方式三：
# res = session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM boy where name=:name")).params(name='dream').all()


session.close()

【补充】django中如何反向生成models

python manage.py inspectdb > app/models.py

【补充】原生sql(django-orm如何执行原生sql)

# 执行完的结果映射到对象中---》上面讲的  方式三：
from model import Book
books_obj_list = Book.objects.raw('select distinct id, book_name from test_book')
for book_obj in books_obj_list:
	print(book_obj.id, book_obj.book_name)


    
# 纯原生sql 
from django.db import connection
cur=connection.cursor() 
cur.execute('select distinct id, book_name from test_book')
print(cur.fetch_all())
cur.close()


with connection.cursor() as cur:
    cur.execute('select distinct id, book_name from test_book')

posted @ 2023-08-26 21:43 Chimengmeng 阅读(181) 评论(0) 编辑收藏举报

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【补充】sqlalchemy介绍和快速使用

orm 框架引入

【一】ORM框架引入

【二】Python界的ORM框架

【1】Peewee

【2】SQLAlchemy

【4】Django ORM

【5】Tortoise ORM

【6】GINO

【三】Go界ORM框架

【1】GORM

【2】Xorm

【四】Java界ORM框架

【1】Hibernate

【2】MyBatis

【3】Spring Data JPA

【4】Spring Boot + Spring Data JPA

sqlalchemy框架深入学习

【一】介绍

【二】组成部分

【三】操作不同数据库

【四】简单使用（能创建表，删除表，不能修改表）

【五】orm进阶使用

【六】sqlalchemy

【七】scoped_session线程安全

【1】scoped_session 使用

【2】scoped_session 源码分析

【八】基于 scoped_session 增删查改数据

【0】基础数据

【1】添加数据

（1）add

（2）add_all

【2】查询数据

（1）filter

（2）filter by

【3】删除数据

【4】修改数据

【九】模型表的关系

【1】一对多(一对一)

（1）表关系创建

（2）创建表

（3）操作数据

[1]添加数据

[2]查询数据

[3]更新删除同上面

【2】多对多

（1）表关系创建

（2）创建表

（3）操作数据

[1]添加数据

[2]查询数据

【十】更多查询方式

【1】查询所有记录并返回一个普通列表

【2】只查询某几个字段

【3】使用filter和filter_by方法进行条件查询

【4】在Django中使用Q对象的类似功能

【5】获取第一个记录

【6】使用占位符进行查询

【7】自定义查询

【8】高级查询

（1）查询满足条件 User.id > 1 且 User.name 等于 'dream999' 的所有结果

（2）查询满足条件 User.id 在 1 到 9 之间且 User.name 等于 'dream999' 的所有结果

（3）查询满足条件 User.id 在 1 到 9 之间的所有结果

（4）查询满足条件 User.id 在 [1, 3, 4] 中的所有结果

（5）查询满足条件 User.email 在 ['3@qq.com', 'r@qq.com'] 中的所有结果

（6）查询不满足条件 User.id 不在 [1, 3, 4] 中的所有结果

（7）查询不满足条件 User.id 不在满足条件 User.name 为 'dream' 的用户记录中的所有结果

（8）查询满足条件 User.id 大于等于 3 且 User.name 为 'dream999' 的所有结果

（9）查询满足条件 User.id 小于 3 且 User.name 为 'dream999' 的所有结果

（10）查询满足条件 User.id 小于 2 或 User.name 为 'eric' 的所有结果

（11）查询满足条件 User.id 小于 2，同时满足 User.name 为 'dream999' 且 User.id 大于 3，或 User.extra 不为空的所有结果

（12）查询满足条件 User.email 包含 '@' 符号的所有结果

（13）查询不满足条件 User.name 以字母 'e' 开头的所有结果

（14）查询不满足条件 User.name 以字母 'e' 开头的所有结果

【9】分页

【10】排序的查询

（1）根据 name 降序排列（从大到小）的示例代码

（2）根据 email 降序排列（从大到小）的示例代码

【3】使用`filter`和`filter_by`方法进行条件查询

（1）根据 `name` 降序排列（从大到小）的示例代码

（2）根据 `email` 降序排列（从大到小）的示例代码

（3）根据 `price` 升序排列（从小到大）的示例代码

（4）先根据 `name` 降序排列，再按照 `id` 升序排列的示例代码

（2）分组后查询分组字段以及最大 `id`、`id` 之和、最小 `id` 和平均 `id` 的示例代码

（3）分组后使用 `having` 进行条件筛选（筛选条件为最大 `id` 大于2）的示例代码