SQLAlchemy（ORM框架）

SQLAlchemy

SQLAlchemy概述

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（特定的语法代替SQL语句）。



Dialect用于和DBAPI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：

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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


数据库操作的几种方式：


1、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。

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from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11", max_overflow=5)
    #max_overflow是在初始线程数量的基础上，还能最多建立几个进程
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：​
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from sqlalchemy import create_engine
 
engine = 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})

在mysql里用命令“show status like 'Threads%';”,能观察到连接线程数‘Threads_connected’的变化。

2、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。

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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()

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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)
 
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：

中文：http://www.jianshu.com/p/e6bba189fcbd

英文：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/expression_api.html   （比中文的全面）

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。

3、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。

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


更多功能参见文档，猛击这里下载PDF


来源：武sir博客http://www.cnblogs.com/wupeiqi/


















posted @ 2016-01-19 20:37  大亮头  阅读(463)  评论(0)  编辑  收藏  举报