day45

day45   SQLAlchemy

 

使用pymysql的前提条件

1.表要先建好

2.需要手动去写多条sql语句

 

 

改进:

类------------------>表

实例化-------------->数据

 

这种思想叫:ORM(object    relationship  mapping)  对象关系映射

基于这种思想,开发的产品,比较出名的ORM框架,叫SQLAlchemy

 

 

操作:

原理:将代码转换成sql语句执行

安装:pip3 install sqlalchemy

 

使用sqlalchemy连接mysql:

底层 使用pymysql来连接的

 

 

table_args:联合唯一索引

 

#####################代码开始

 

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

from sqlalchemy import create_engine

from sqlalchemy import and_, or_

#连接mysql

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@192.168.110.34:3306/db3?charset=utf8",max_overflow=5)

Base = declarative_base()

 

class UserType(Base):

    __tablename__='usertype'

 

    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)

    name=Column(String(32),nullable=False,server_default='')

 

class User(Base):

    __tablename__='user'

    id=Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)

    name=Column(String(32),nullable=False,server_default='')

    extra=Column(String(32),nullable=False,server_default='')

    type_id=Column(Integer,ForeignKey(UserType.id))

    usertype=relationship('UserType',backref='xxoo')

    __table_args__ = (

    #   UniqueConstraint('id', 'name',name='uix_id_name'),  ### 联合唯一索引

    #    Index('ix_name_extra', 'name', 'extra'),  ### 组合索引

    )

 

def drop_db():

    Base.metadata.drop_all(engine)

def create_db():

    Base.metadata.create_all(engine)

 

 

 

#####################################代码结束

 

#增加一条数据一条

# obj=UserType(name="普通")

# session.add(obj)

 

 

#增加多条

 session.add_all([

     UserType(name='1用户'),

     UserType(name='2用户'),

     UserType(name='3用户')

 ])

session.commit()

session close()

#查询

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

res = session.query(Users.name, Users.extra).all()

res = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()

res = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()

#查询所有,返回的是列表,列表中套对象

# res = session.query(UserType).all()

# for row in res:

# print(row.id,row.name)

 

###查询第一条

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

print(res.id, res.name)

 

#####where条件

res=session.query(UserType).filter(UserType.name=='1用户',UserType.id==2).all()

for row in res:

    print(row.id, row.name)

#如果只有一个值

print(res[0].name)

##或者用这个

res=session.query(UserType).filter_by(name='1用户').all()

 

 

######删除:要先找到,然后删除

#如果没有filter就把表删了

session.query(UserType).filter(UserType.id>3).delete()

 

#######修改id是3的给改了

session.query(UserType).filter(UserType.id==3).update({"name":"SVIP用户"})

 

 

#　例子

res = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()

res = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()

res = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()

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

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

res = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()

#from sqlalchemy import and_, or_

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

###如果session.query(Users),就代表是select * from括号里面可以写Users.id等

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

###and 和or   默认是and and_可以不写 上面这句就是user.id小于2或者name是eric

res = session.query(Users).filter(

    or_(

        Users.id < 2,

        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),

        Users.extra != ""

    )).all()

 

 

 

 

 

##################

#通配符,分组,分页,排序, between and or in

 

session.query(UserType).filter(UserType.id.between(1,3)).all()

#for循环去取,闭区间

 

##in操作,not in

#UserType.id.in_([1,3,4]) #in

#~UserType.id.in_([1,3,4]) #not in

#[1,3,4] 也可以子查询 去显示 session.query(UserType.id) 要用这个

 

##and or

 

#通配符

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

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

#limit

res = session.query(Users)[1:2]

#排序

#order_by

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

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

 

 

#分组

#group by

from sqlalchemy.sql import func

 

res = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()

res = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

 

res = session.query(

    func.max(Users.id),

    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

#连表

 

 

 

 

####################################################

连表:第一种方法

 

 

第二种方法

relationship(需要加反向查询)

usertype=relationship('UserType',backref='xxoo') ###可以认为是在usertype中加入xxoo列,然后查询xxoo

UserType,这个就是连表,可以在User表里查到UserType表里的记录

###################

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

 

for row in res:

    print(row.id, row.name, row.usertype.name)

 

 

##################

 

 

 res = session.query(UserType).all()

 

 for row in res:

     print(row.id, row.title, row.xxoo)