SQLAchemy操作mysql

上一篇文章，介绍了原生的pymysql的方式来操作mysql。这篇文章将要学习下SQLAchemy使用mysql的规则

ORM框架有两种形式：
第一种是DB first，就是需要手动创建数据库和表，然后ORM框架，自动生成代码类的方法；
第二种是code first，就是手动创建数据库，然后通过写代码类的方法，ORM框架来自动生成表和数据的方法

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。
作用：

1. 提供简单的规则，2. 自动转换成SQL语句

安装方式：

pip3 install SQLAlchemy
or
easy_install SQLAlchemy

SQLAlchemy的结构图，如下：

SQLAlchemy本身是不会连接数据库的，他是通过"DBAPI"这个模块api接口来实现对数据库连接的，而它本身会更加Dialect里面的设置，来确定你是什么数据库，如何转化sql语句的功能。

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。

常见的DBAPI在官方的sqlachemy里面有介绍和使用方法，下面列出几个案例：

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

使用方法

#导入模块
from sqlalchemy import create_engine
#创建连接，是通过create_engine来创建连接的
engine = create_engine("mysql+pymysql://kk:123@localhost:3306/pysqltest",max_overflow=5)
#执行SQL
cur = engine.execute(
    "insert into t1(name) VALUES ('rr')"
)

结果截图

其他操作

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)

# 执行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"
# )

# 新插入行自增ID
# cur.lastrowid

# 执行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
# )

# 执行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",
#     host='1.1.1.99', color_id=3
# )

# 执行SQL
# cur = engine.execute('select * from hosts')
# 获取第一行数据
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# cur.fetchall()

ORM功能的使用

创建一个单表的操作

from  sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,CHAR,VARCHAR
from  sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from  sqlalchemy import create_engine

engine=create_engine("mysql+pymysql://kk:123@localhost:3306/pysqltest?charset=utf8",max_overflow=5)
Base=declarative_base()
#创建单表
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    gender = Column(CHAR(32))

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id','name',name='uix_id_name'),
        Index('ix_id_name','name','gender')
        # Index 要把名字写在最前面
    )
def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

init_db()

执行结果：

增加操作

要想对表中的数据进行操作，需要能拿到一个类似pymysql的游标的功能，在这里它是一个session。

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

类 -> 表

对象 -> 行

from  sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,CHAR,VARCHAR
from  sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
from  sqlalchemy import create_engine

engine=create_engine("mysql+pymysql://kk:123@localhost:3306/pysqltest?charset=utf8",max_overflow=5)
session=sessionmaker(bind=engine)
session=session()
Base=declarative_base()
#创建单表
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    gender = Column(CHAR(32))

    __table_args__ = (
        UniqueConstraint('id','name',name='uix_id_name'),
        Index('ix_id_name','name','gender')
        # Index 要把名字写在最前面
    )

def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

###增加功能
obj1 =Users(name='xx',gender='女')
session.add(obj1)
#添加过个values的方法
#obj2=[
 #   Users(name='yy',gender='男'),
  #  Users(name='zz',gender='女'),
   # Users(name='rr',gender='男'),
#]
#session.add_all(obj2)
session.commit()
session.close()

查找功能

####查找
user_list=session.query(Users).all()
for row in user_list:
    print(row.id,row.name,row.gender)

# user_type_list = session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 2)
# for row in user_type_list:
#     print(row.id,row.title)

删除

session.query(Users).filter(Users.id ==4).delete()

修改

session.query(Users).filter(Users.id ==1).update({'gender':'中性'})
#给添加变长字符串长度的用下面这种
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
#把所有数字自动加1用下面这种
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()

其他

+参考文章

#　条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
        Users.extra != ""
    )).all()

# 通配符
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()

ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

# 连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

ret = session.query(Person).join(Favor).all()

ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()

# 组合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.uNIOn(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

子查询

# 1.
# select * from b where id in (select id from tb2)

# 2 select * from (select * from tb) as B
# q1 = session.query(UserType).filter(UserType.id > 0).subquery()
# result = session.query(q1).all()
# print(result)

# 3
# select
#   id ,
#   (select * from users where users.user_type_id=usertype.id)
# from usertype;

# session.query(UserType,session.query(Users).filter(Users.id == 1).subquery())
# session.query(UserType,Users)
# result = session.query(UserType.id,session.query(Users).as_Scalar())
# print(result)
# result = session.query(UserType.id,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==UserType.id).as_scalar())
# print(result)