python操作SQLAlchemy-白红宇

python操作SQLAlchemy

阅读量：419 次

发布时间：2019-03-06

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SQLAlchemy

SQLAlchemy是编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用对象关系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。

pip3 install sqlalchemy

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：

MySQL-Python    mysql+mysqldb://
   
    :
    
     @
     
      [:
      
       ]/
       
         pymysql    mysql+pymysql://
        
         :
         
          @
          
           /
           
            [?
            
             ] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://
             
              :
              
               @
               
                [:
                
                 ]/
                 
                   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

步骤一：

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。

from` `sqlalchemy ``import` `create_engineengine ``=` `create_engine(``"mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11"``, max_overflow``=``5``)engine.execute(  ``"INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES ('2', 'v1')")engine.execute(   ``"INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES (%s, %s)"``,  ``((``555``, ``"v1"``),(``666``, ``"v1"``),))engine.execute(  ``"INSERT INTO ts_test (a, b) VALUES (%(id)s, %(name)s)"``,  ``id``=``999``, name``=``"v1")result ``=` `engine.execute(``'select * from ts_test'``)result.fetchall()

事务操作

from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)# 事务操作with engine.begin() as conn:    conn.execute("insert into table (x, y, z) values (1, 2, 3)")    conn.execute("my_special_procedure(5)")        conn = engine.connect()# 事务操作 with conn.begin():       conn.execute("some statement", {'x':5, 'y':10})

注：查看数据库连接：show status like 'Threads%';

步骤二：

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 metadata = MetaData() 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)),)engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) metadata.create_all(engine)# metadata.clear()# metadata.remove()

增删改查

from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKeymetadata = MetaData()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)),)engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)conn = engine.connect()# 创建SQL语句，INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name)conn.execute(user.insert(),{'id':7,'name':'seven'})conn.close()# sql = user.insert().values(id=123, name='wu')# conn.execute(sql)# conn.close()# sql = user.delete().where(user.c.id > 1)# sql = user.update().values(fullname=user.c.name)# sql = user.update().where(user.c.name == 'jack').values(name='ed')# sql = select([user, ])# sql = select([user.c.id, ])# sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id)# sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)# sql = select([user]).group_by(user.c.name)# result = conn.execute(sql)# print result.fetchall()# conn.close()

更多内容详见：

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。

步骤三：

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语句。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5) Base = declarative_base()  class User(Base):    __tablename__ = 'users'    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) Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()  # ########## 增 ########### u = User(id=2, name='sb')# session.add(u)# session.add_all([#     User(id=3, name='sb'),#     User(id=4, name='sb')# ])# session.commit() # ########## 删除 ########### session.query(User).filter(User.id > 2).delete()# session.commit() # ########## 修改 ########### session.query(User).filter(User.id > 2).update({'cluster_id' : 0})# session.commit()# ########## 查 ########### ret = session.query(User).filter_by(name='sb').first() # ret = session.query(User).filter_by(name='sb').all()# print ret # ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['sb','bb'])).all()# print ret # ret = session.query(User.name.label('name_label')).all()# print ret,type(ret) # ret = session.query(User).order_by(User.id).all()# print ret # ret = session.query(User).order_by(User.id)[1:3]# print ret# session.commit()

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