（转）Python笔记之SqlAlchemy使用
原文：http://www.cnblogs.com/liu-yao/p/5342656.html
一、SQLAlchemy
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
ORM方法论基于三个核心原则：
简单：以最基本的形式建模数据。
传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。
精确性：基于数据模型创建正确标准化了的结构。
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：
'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'
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...]更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
注：
2.7版本使用mysqldb
3.5版本使用pymysql
请用pip或者源码包安装，确保环境可以正常使用。**
确保远程数据库服务器可以正常使用，并且拥有全新可以远程登录，
例如：
登录数据库：mysql -uroot -p
创建数据库：create database liuyao;
授权库：grant all on liuyao.* to liuyao@"%" identified by 'liuyao';
更新：flush privileges;1.基本操作：
1）链接数据库：create_engine()
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao", max_overflow=5)
create_engine() 会返回一个数据库引擎，
mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，
使用用户名‘liuyao’和密码‘liuyao’来链接数据库
121.42.195.15是数据库链接地址可以是localhost，127.0.0.1
‘liuyao’是数据库名
max_overflow是最大连接数
其他方法：
“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）=utf8
echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。2）字段和数据类型及操作方法
在sqlalchemy.schema包里有数据库关系的描述，列举几个最常用的：
字段：Column
索引：Index
表：Table
数据类型在sqlalchemy.types包，列举几个最常用的:
二进制：BIGINT
布尔：BOOLEAN
字符：CHAR
可变字符：VARCHAR
日期：DATETIME
其他方法 execute,update,insert,select,delete,join等 自行补脑
3)创建表结构
使用 Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象，之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句，然后通过 ConnectionPooling 连接数据库，再然后通过 Dialect 执行SQL，并获取结果。
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, /
String, MetaData, ForeignKey
import MySQLdb
#创建数据库连接
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao", max_overflow=5)
# 获取元数据
metadata = MetaData()
# 定义表
user = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
color = Table('color', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
# 创建数据表，如果数据表存在，则忽视
metadata.create_all(engine)
结果：
mysql> show tables;
+------------------+
| Tables_in_liuyao |
+------------------+
| color |
| user |
+------------------+
2 rows in set (0.00 sec)3）插入一条数据
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作，Engine使用ConnectionPooling连接数据库，然后再通过Dialect执行SQL语句。
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/
liuyao", max_overflow=5)
engine.execute(
"INSERT INTO liuyao.color(id, name) VALUES ('1', 'liuyao');"
)
result = engine.execute('select * from color')
print(result.fetchall())
结果：
[(1L, 'liuyao'), (2L, 'v1')]4) 增删改查
先创建数据库
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String,MetaData, ForeignKey
metadata = MetaData()
#创建数据库引擎
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/
liuyao", max_overflow=5)
conn = engine.connect()
#创建一个表叫做user 在liuyao库里
user = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
color = Table('color', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
metadata.create_all(engine)增加
# 创建SQL语句，INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name)
conn.execute(user.insert(),{'id':7,'name':'seven'})
conn.close()
# 或者按照下面的方式创建
# sql = user.insert().values(id=123, name='wu')
# conn.execute(sql)
# conn.close()
结果：
mysql> show tables;
+------------------+
| Tables_in_liuyao |
+------------------+
| color |
| user |
+------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from user;
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 7 | seven |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)删除
#删除一条user表里的 条件是id大于1的
sql = user.delete().where(user.c.id > 1)
#执行
conn.execute(sql)
#关闭链接
conn.close()
结果：
mysql> select * from user;
Empty set (0.00 sec)
mysql>
#因表里只有一条数据，删除之后，没有任何数据存在修改/更新
先创建几条数据步骤略
显示如下：
mysql> select * from user;
+----+--------+
| id | name |
+----+--------+
| 1 | liuyao |
| 2 | liuyao |
| 3 | yaoyao |
| 4 | yao |
+----+--------+
4 rows in set (0.00 sec)
#更新
#把名字为liuyao的修改为no1
sql = user.update().where(user.c.name == 'liuyao').values(name='no1')
conn.execute(sql)
conn.close()
结果：
mysql> select * from user;
+----+--------+
| id | name |
+----+--------+
| 1 | no1 |
| 2 | no1 |
| 3 | yaoyao |
| 4 | yao |
+----+--------+
4 rows in set (0.00 sec)查询
注：请导入查询模块
from sqlalchemy import select 其他模块同上
#查询user表里的内容
sql = select([user, ])
res =conn.execute(sql)
print res.fetchall()
conn.close()
结果：
[(1L, 'no1'), (2L, 'no1'), (3L, 'yaoyao'), (4L, 'yao')]
#查询user表下的id
sql = select([user.c.id, ])
res =conn.execute(sql)
print res.fetchall()
conn.close()
结果:
[(1L,), (2L,), (3L,), (4L,)]
#查询user表和color表的name，条件是user表的id1=color的id1
sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id)
结果：
[('no1', 'liuyao'), ('no1', 'v1')]
#查询user表的name，并按照条件排序
#按照名字排序
sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)
res =conn.execute(sql)
print res.fetchall()
conn.close()
结果：
[('no1',), ('no1',), ('yao',), ('yaoyao',)]
#按照id排序
sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.id)
res =conn.execute(sql)
print res.fetchall()
conn.close()
结果：
[('no1',), ('no1',), ('yaoyao',), ('yao',)]
#查询user表的name，并按照条件分组
sql = select([user]).group_by(user.c.name)
res =conn.execute(sql)
print res.fetchall()
conn.close()
结果：
[(1L, 'no1'), (4L, 'yao'), (3L, 'yaoyao')]
#按照id
结果：
[(1L, 'no1'), (2L, 'no1'), (3L, 'yaoyao'), (4L, 'yao')]
查询使用语法
相等
query.filter(User.name == 'ed')
不相等
query.filter(User.name != 'ed')
like
query.filter(User.name.like('%ed%'))
大小写敏感like
query.filter(User.name.ilike('%ed%'))
in
query.filter(User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
# works with query objects too:
query.filter(User.name.in_(
session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))
))
Not in
query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
为空
query.filter(User.name == None)
# alternatively, if pep8/linters are a concern
query.filter(User.name.is_(None))
不为空
query.filter(User.name != None)
# alternatively, if pep8/linters are a concern
query.filter(User.name.isnot(None))
and
# use and_()
from sqlalchemy import and_
query.filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones'))
# or send multiple expressions to .filter()
query.filter(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')
# or chain multiple filter()/filter_by() calls
query.filter(User.name == 'ed').filter(User.fullname == 'Ed Jones')
or
from sqlalchemy import or_
query.filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))
match
query.filter(User.name.match('wendy'))
5）继承SqlORM类来操作数据库
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base() #生成一个SqlORM 基类
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao",echo=True)
#echo如果为True，那么当他执行整个代码的数据库的时候会显示过程
#创建一个类继承Base基类
class Host(Base):
#表名为hosts
__tablename__ = 'hosts'
#表结构
#primary_key等于主键
#unique唯一
#nullable非空
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
ip_addr = Column(String(128),unique=True,nullable=False)
port = Column(Integer,default=22)
Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
#bind绑定
#创建与数据库的会话session class
#注意,这里返回给session的是个class,不是实例
session = SessionCls()
#插入字段
h1 = Host(hostname='qd115',ip_addr='115.29.51.8')
h2 = Host(hostname='ubuntu',ip_addr='139.129.5.191',port=80)
h3 = Host(hostname='mysql',ip_addr='121.42.195.15',port=3306)
#添加一个
#session.add(h3)
#可以添加多个字段
session.add_all( [h1,h2,h3])
#修改字段名字,只要没提交,此时修改也没问题
#h2.hostname = 'ubuntu_test'
#支持数据回滚
#session.rollback()
#提交
session.commit()
结果：
mysql> select * from hosts;
+----+----------+---------------+------+
| id | hostname | ip_addr | port |
+----+----------+---------------+------+
| 1 | qd115 | 115.29.51.8 | 22 |
| 2 | ubuntu | 139.129.5.191 | 80 |
| 4 | mysql | 121.42.195.15 | 3306 |
+----+----------+---------------+------+
3 rows in set (0.00 sec)注：SQLAlchemy无法修改表结构，如果需要可以使用SQLAlchemy开发者开源的另外一个软件Alembic来完成。
6.继承类式增删改查：
使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象，对象转换成SQL，执行SQL。
Query对象可以返回可迭代的值(iterator value)，然后我们可以通过for in来查询。不过Query对象的all()、one()以及first()方法将返回非迭代值(non-iterator value)，比如说all()返回的是一个列表first()方法限制并仅作为标量返回结果集的第一条记录：
1)先创建相关数据库
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
#创建数据库
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao", max_overflow=5)
#生成一个SqlORM 基类
Base = declarative_base()
#定义表结构
class User(Base):
#表名
__tablename__ = 'users'
#定义id,主键唯一,
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
#寻找Base的所有子类，按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息
Base.metadata.create_all(engine)
#创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
#获取session，然后把对象添加到session，
#最后提交并关闭。Session对象可视为当前数据库连接。2.增加
########### 增 ##########
#定义一个字段
zengjia = User(id=2, name='sbliuyao')
#添加字段
session.add(zengjia)
#添加多个字段
session.add_all([
User(id=3, name='sbyao'),
User(id=4, name='liuyao')
])
#提交以上操作
session.commit()
结果：
mysql> select * from users;
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
| 2 | sbliuyao |
| 3 | sbyao |
| 4 | liuyao |
+----+----------+
3 rows in set (0.00 sec)3.删除
# ########## 删除 ##########
#删除user表，id大于2的字段
session.query(User).filter(User.id > 2).delete()
session.commit()
结果：
mysql> select * from users;
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
| 2 | sbliuyao |
+----+----------+
1 row in set (0.00 sec)4.修改
因上次操作已经删除好多数据
请重新执行插入字段操作
session.add_all([
User(id=3, name='sbyao'),
User(id=4, name='liuyao'),
User(id=5, name='mayun')
])
session.commit()
结果：
mysql> select * from users;
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
| 2 | sbliuyao |
| 3 | sbyao |
| 4 | liuyao |
| 5 | mayun |
+----+----------+
4 rows in set (0.00 sec)
在执行以下操作
#user表里的id等于2的字段修改为id=6
session.query(User).filter(User.id == 2).update({'id' : 6})
session.commit()
结果：
mysql> select * from users;
+----+----------+
| id | name |
+----+----------+
| 3 | sbyao |
| 4 | liuyao |
| 5 | mayun |
| 6 | sbliuyao |
+----+----------+
4 rows in set (0.00 sec)
其他方法：
#把user表里id大于2的name全部换成woshiyaoge
session.query(User).filter(User.id > 2).update({'name' :'woshiyaoge'})
session.commit()
mysql> select * from users;
+----+------------+
| id | name |
+----+------------+
| 3 | woshiyaoge |
| 4 | woshiyaoge |
| 5 | woshiyaoge |
| 6 | woshiyaoge |
+----+------------+
4 rows in set (0.00 sec)5.查询
数据库如下：
mysql> select * from users;
+----+------------+
| id | name |
+----+------------+
| 3 | woshiyaoge |
| 4 | woshiyaoge |
| 5 | woshiyaoge |
| 6 | woshiyaoge |
| 7 | sbyao |
| 8 | liuyao |
| 9 | mayun |
+----+------------+
7 rows in set (0.00 sec)
方式1：
#查询user表下面name=liuyao的字段
ret = session.query(User).filter_by(name='liuyao').all()
#打印实例
print ret
for i in ret:
#打印结果
print(i.id,i.name,)
结果：
[<__main__.User object at 0x0000000002F55860>]
(8L, 'liuyao')
这种查询方法可以返回一个User对象以及它的name属性字段的值。
方式2：
#查询user表里字段是name=liuyao的第一条数据
ret = session.query(User).filter_by(name='liuyao').first()
print ret.name
print ret.id
结果：
liuyao
8
方式3：
#查询user表里字段是name是liuyao或者mayun的信息打印出来
ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['liuyao','mayun'])).all()
print ret
for i in ret:
print(i.name,i.id)
结果：
[<__main__.User object at 0x00000000030F1E48>, <__main__.User object at 0x000000000311D8D0>]
('liuyao', 8L)
('mayun', 9L)
方式4：
#可以给返回的结果起一个别名，或者叫标签：可有可无
ret = session.query(User.name.label('')).all()
print ret,type(ret)
这里的关键是label方法，它的意思是把User的name字段改个名字叫name_label，
其相当于执行以下的SQL语句：
SELECT users.name AS name_label
FROM users
结果：
[('woshiyaoge',), ('woshiyaoge',), ('woshiyaoge',), ('woshiyaoge',), ('sbyao',), ('liuyao',), ('mayun',)] <type 'list'>
方式5：
#查询User表根据id排序
ret = session.query(User).order_by(User.id).all()
print ret
for i in ret:
print(i.name)
结果：
[<__main__.User object at 0x00000000031978D0>, <__main__.User object at 0x0000000003197978>, <__main__.User object at 0x00000000031979E8>, <__main__.User object at 0x0000000003197A58>, <__main__.User object at 0x000000000316BE10>, <__main__.User object at 0x000000000316BE48>, <__main__.User object at 0x0000000003197940>]
woshiyaoge
woshiyaoge
woshiyaoge
woshiyaoge
sbyao
liuyao
mayun
方式6：
#查询user表里根据id排序输入0到3的字段
ret = session.query(User).order_by(User.id)[0:3]
print ret
for i in ret:
print(i.name)
结果：
[<__main__.User object at 0x00000000030F59E8>, <__main__.User object at 0x00000000030C9E80>, <__main__.User object at 0x00000000030C9C88>]
woshiyaoge
woshiyaoge
woshiyaoge
方式7：
# 创建Query查询，filter是where条件，最后调用one()返回唯一行，如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
#打印类型和对象的name属性:
print 'type:', type(user)
print 'name:', user.name7.外键关联
由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联，相应地，ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
1）一对多(一个User可以有多个Address)
外键引用relationship()
例:
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
#导入所需模块
from sqlalchemy import create_engine,func
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
#生成sqlorm基类
Base = declarative_base()
#创建数据库连接
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao", max_overflow=5)
#目的是一个人可以拥有多本书，那么在数据库里的一对多关系
class User(Base):
#表名
__tablename__ = 'user'
#id字段
id = Column(String(20), primary_key=True)
#名字字段
name = Column(String(20))
# 一对多:#内容不是表名而是定义的表结构名字
books = relationship('Book')
class Book(Base):
#表面
__tablename__ = 'book'
#id字段
id = Column(String(20), primary_key=True)
#名字字段
name = Column(String(20))
# “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
#ForeignKey是外键 关联user表的id字段
user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))
#创建所需表
Base.metadata.create_all(engine)
if __name__ == '__main__':
#绑定,生成回话
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls()
#创建用户
liuyao = User(id='1',name='liuyao')
ali=User(id='2',name='ali')
#添加字段
session.add_all([liuyao,ali])
#提交
session.commit()
#创建白鹿原这本书，指定谁是拥有者
Whitedeer = Book(id='1',name='White_deer',user_id = '1')
#创建三体这本书，指定谁是拥有者
Threebody = Book(id='2',name='Three_body',user_id = '2')
#添加字段
session.add_all([Whitedeer,Threebody])
#提交
session.commit()结果：
表：
mysql> show tables;
+------------------+
| Tables_in_liuyao |
+------------------+
| book |
| user |
+------------------+
rows in set (0.00 sec)
user表：
mysql> select * from user;
+----+--------+
| id | name |
+----+--------+
| 1 | liuyao |
| 2 | ali |
+----+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
book表#已经显示关联哪个user表id
mysql> select * from book;
+----+------------+---------+
| id | name | user_id |
+----+------------+---------+
| 1 | White_deer | 1 |
| 2 | Three_body | 2 |
+----+------------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)2）多对多
建立一个双向一对多关系,“反向”是一个许多人,指定一个额外的relationship()函数
并连接两个使用relationship.back_populates参数
简单来说, relationship函数是sqlalchemy对关系之间提供的一种便利的调用方式, backref参数则对关系提供反向引用的声明。在最新版本的sqlalchemy中对relationship引进了back_populates参数。
先创建数据库：
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import Column, Sequence, String, Integer, ForeignKey
from sqlalchemy import create_engine # 导入创建连接驱动
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
# 这个url可以用urlparse解析, 其中echo=True表示执行时显示sql语句
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao", max_overflow=5)
#生成了declarative基类, 以后的model继承此类
Base = declarative_base()
class Parent(Base):
__tablename__ = 'parent'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
children = relationship("Child", back_populates="parent")
class Child(Base):
__tablename__ = 'child'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
parent = relationship("Parent", back_populates="children")
Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
#创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
session = SessionCls()
mama = Parent(id='1',name='mamaxx')
baba = Parent(id='2',name='babaoo')
session.add_all([mama,baba])
# onesb = Child(id='1',name='onesb',parent_id='2')
# twosb = Child(id='2',name='twosb',parent_id='2')
#session.add_all([onesb,twosb])
session.commit()3.）多对多之三表外键关联
#!/usr/bin/env python3
#coding:utf8
from sqlalchemy import create_engine,func,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base()
#关系表
Host2Group = Table('host_2_group',Base.metadata,
Column('host_id',ForeignKey('hosts.id'),primary_key=True),
Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),
)
engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao", max_overflow=5)
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
ip_addr = Column(String(128),unique=True,nullable=False)
port = Column(Integer,default=22)
groups = relationship('Group',
secondary= Host2Group,
backref = 'host_list')
class Group(Base):
__tablename__ = 'group'
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)
if __name__ == '__main__':
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls()
g1 = Group(name='g1')
g2 = Group(name='g2')
g3 = Group(name='g3')
g4 = Group(name='g4')
session.add_all([g1,g2,g3,g4])
session.commit()
