SQLAlchemy - ORM
使用SQLAlchemy:
要使用ORM来操作数据库,首先需要创建一个类来与对应的表进行映射。现在以User表来做例子,它有自增长的id、name、fullname、password这些字段,那么对应的类为:
from sqlalchemy import Column,Integer,String from constants import DB_URI from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base engine = create_engine(Db_URI, echo=True) # 所有的类都要继承自`declarative_base`这个函数生成的基类 Base = declarative_base(engine) class User(Base): # 定义表名为users __tablename__ = 'users' # 将id设置为主键,并且默认是自增长 id = Column(Integer, primary_key=True) # name字段,字符类型,最大的长度是50个字符 name = Column(String(50)) fullname = Column(String(50)) password = Column(String(100)) # 让打印出来的数据更好看,可选 def __repr__(self): return "<User(id='%s', name='%s',fullname='%s',password='%s')>" % (self.id, self.name, self.fullname, self.password)
SQLAlchemy会自动的设置第一个Integer的主键并且没有标记为外键的字段添加自增长的属性。因此以上例子中id自动的变成自增长的。以上创建完和表映射的类后,还没有真正映射到数据库中,执行以下代码将类映射到数据库中:
Base.metadata.create_all()
在创建完数据表,并且做完数据库的映射后,接下来让我们买添加数据进去:
en_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword') # 打印名字 print ed_user.name >>>ed # 打印密码 print ed_user.name >>>edspassword # 打印id print ed_user.id >>>None
可以看到,name和password都能正常打印,唯独id为None,这是因为id是一个自增长的主键,还未插入到数据库中,id是不存在的。接下来让我们把创建的数据插入到数据库中。和数据库打交道,是一个叫做Session对象。
from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(bind=engine) # 或者 # Session = sessionmaker() # Session.configure(bind=engine) session = Session() ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword') session.add(ed_user)
现在只是把数据添加到session中,但是并没有真正地吧数据存储到数据库中,如果需要把数据存储到数据库中,还有做一次commit操作。
session.commit() # 打印ed_user的id print ed_user.id >>> 1
这个时候ed_user就已经有了id,说明已经插入到数据库中了。有人肯定有疑问,为什么添加到session中后还要做一次commit操作呢,这是因为在SQLAlchemy的ORM实现中,在做commit之前,所有的操作都是在事务中进行的,因此你要讲事务中的操作真正地映射到数据库中,还需要commit操作。既然用到了事务,就要提一下回滚操作了。
# 修改ed_user的用户名 ed_user.name = 'Edwardo' # 创建一个新的用户 fake_user = User(name='fakeuser', fullname='Invalid',password='12345') # 将新创建的fake_user添加到session中 session.add(fake_user) # 判断 `fake_user`是否存在session中 print(fake_user in session) >>>True # 从session中查找name=Edwardo的用户 tmp_user = session.query(User).filter_by(name='Edwardo') # 打印tmp_user print tmp_user >>><User(name='Edwardo', fullname='Ed Jones', password='edspassword')> # 刚才的所有操作都是在事务中进行的,现在回滚 session.rollback() # 再打印tmp_user print(tmp_user) >>><User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')> # 再看fake_user是否还在session中 print fake_user in session >>>False
接下来看如何进行查找操作,查找操作是通过session.query()方法实现的,这个方法返回一个Query对象,Query对象相当于一个数组,装载了查找出来的数据,并且可以进行迭代。具体里面装的什么数据,就要看session.query()方法传的什么参数了,如果只是传一个ORM的类名作为参数,那么提取出来的数据就是都是这个类的实例,例如:
for instance in session.query(User).order_by(User.id): print(instance) # 输出所有的user实例 >>><User(id=2,name='ed',fullname='Ed Json', password='12345')> >>><User(id=3,name='be',fullname='Be Engine', password='12345')>
如果传递了两个及两个以上的对象,或者是传递的事ORM类的属性,那么查出来的就是元组,例如:
for instance in session.query(User.name): print(instance) # 输出所有的结果 >>>('ed',) >>>('be',)
for instance in session.query(User.name,User.fullname):
print(instance)
>>>('ed', 'Ed Json')
>>>('be', 'Be Engine')
如果想对结果进行过滤,可以使用filter_by和filter两个方法,这两个方法都是用来过滤的,区别在于,filter_by是传入关键字参数,filter是传入条件判断,并且filter能够传入的条件更多更灵活。
# 第一种:使用filter_by过滤 for name in session.query(User.name).filter_by(fullname='Ed Jones'): print(name) # 输出结果 >>>('ed',) # 第二种:使用filter过滤 for name in session.query(User.name).filter(User.fullname=='Ed Jones'): print(name) >>>('ed',)
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