一、介绍

#SQLAlchemy　　ORM框架 功能：类/对象操作  -> SQL  ->pymysql、mySQLdb  ->再去数据库中执行 pip3 install sqlalchemy

 

 

 

 

组成部分

#Engine，　　　　　　　　框架的引擎#Connection Pooling ，数据库连接池#Dialect   　　　　　　选择连接数据库的DB API种类#Schema/Types，　　　　架构和类型#SQL Exprression Language，SQL表达式语言

Dialect（方言）

#SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，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...]
                    
                   
                  
                 
                
               
              
             
            
           
          
         
        
       
      

 

 

二、基本使用（能创建表，删除表，不能修改表）

注：不能修改表，指的是不能修改表字段，添加删除字段

#__tablename__  数据库表名称#__table_args__ 数据库表的其他信息，联合唯一，字符编码等

models.py

最最基本的格式Base = declarative_base()class Users(Base):    #添加字段def init_db():      #根据类创建数据可def drop_db():   #根据类删除数据库表if __name__ == '__main__':    # drop_db()    #删除表，慎重    init_db()-------------------------------------------------------------------from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, IndexBase = declarative_base()class Users(Base):    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称    id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列，索引，不可为空    age = Column(Integer)    __table_args__ = {        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一        # Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引        # 'mysql_engine': 'InnoDB',             # 'mysql_charset': 'utf8'}#根据类创建数据可def init_db():    engine = create_engine(        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接        pool_size=5,  # 连接池大小        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）    )    Base.metadata.create_all(engine)#根据类删除数据库表def drop_db():    engine = create_engine(        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接        pool_size=5,  # 连接池大小        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）    )    Base.metadata.drop_all(engine)if __name__ == '__main__':    # drop_db()    init_db()

app.py

from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy import create_enginefrom models import Users#"mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/aaa"engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)Connection = sessionmaker(bind=engine)# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个Connectioncon = Connection()# ############# 执行ORM操作 #############obj1 = Users(name="lqz")con.add(obj1)# 提交事务con.commit()# 关闭session，其实是将连接放回连接池con.close()

增删改查

#增，删，改都要commit()#----------------------------增"""注意最后提交事务add增加单个，add_all批量增加，注意放到列表中"""    obj1 = Users(name="lqz",age=18)con.add(obj1)# 提交事务con.commit()obj2=Users(name='p1',age=1)obj3=Users(name='p2',age=2)obj4=Users(name='p2',age=3)obj5=Users(name='p4',age=4)con.add_all([obj2,obj3,obj4,obj5])con.commit()#------------------------------------查r1 = session.query(Users).all()#只取age列，把name重命名为xxr2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()#filter传的是表达式，filter_by传的是参数r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all()r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first()#:value 和:name 相当于占位符，用params传参数r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()#自定义查询sqlr7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()#--------------------------------改#传字典session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({
    "name" : "lqz"})#类似于django的F查询session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)   #字符串拼接需要参数session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({
    "age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")    #数字的相加需要参数#---------------------------------删session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()session.commit()session.commit()

常用操作

#1、条件    ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()    #表达式，and条件连接    ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'p1').all()    ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'p1').all()    #注意下划线    ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()    #~非，除。。外    ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()    #二次筛选    ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='p1'))).all()    from sqlalchemy import and_, or_        #导入    #or_包裹的都是or条件，and_包裹的都是and条件    ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'p1')).all()    ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'p2')).all()    ret = session.query(Users).filter(        or_(            Users.id < 2,            and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),            Users.extra != ""        )).all()# 2、通配符，以e开头，不以e开头，什么结尾，包含什么    ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()    ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()#3、 限制，用于分页，区间    ret = session.query(Users)[1:2]# 4、排序，根据name降序排列（从大到小）    ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()    #第一个条件重复后，再按第二个条件升序排    ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()# 5、分组    from sqlalchemy.sql import func    #导入聚合函数    ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()    #分组之后取最大id，id之和，最小id    ret = session.query(        func.max(Users.id),        func.sum(Users.id),        func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()    #haviing筛选    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()# 6、连表（默认用forinkey关联）    ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()    #join表，默认是inner join    ret = session.query(Person).join(Favor).all()    #isouter=True 外连，表示Person left join Favor，没有右连接，反过来即可    ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()    #打印原生sql,不用.all()    aa=session.query(Person).join(Favor, isouter=True)    print(aa)    # 自己指定on条件（连表条件）,第二个参数，支持on多个条件，用and_,同上    ret = session.query(Person).join(Favor,Person.id==Favor.id, isouter=True).all()# 7、组合（了解）UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集    #union和union all的区别？    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()

 

 

三、多表查询

一对多

快速跨表查询relationship

class Hobby(Base):    __tablename__ = 'hobby'    id = Column(Integer, primary_key=True)    caption = Column(String(50), default='篮球')class Person(Base):    __tablename__ = 'person'    nid = Column(Integer, primary_key=True)    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)    # hobby指的是tablename而不是类名    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))        # 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作    # 类名，backref用于反向查询    hobby=relationship('Hobby',backref='pers')

#方式一，自己链表#person_list=session.query(models.Person.name,models.Hobby.caption).join(models.Hobby,isouter=True).all()person_list=session.query(models.Person,models.Hobby).join(models.Hobby,isouter=True).all()for row in person_list:    # print(row.name,row.caption)    print(row[0].name,row[1].caption)#方式二：通过relationshipperson_list=session.query(models.Person).all()for row in person_list:    print(row.name,row.hobby.caption)#查询喜欢篮球的所有人obj=session.query(models.Hobby).filter(models.Hobby.id==1).first()persons=obj.persprint(persons)session.close()

hb = Hobby(caption='足球')hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]  #自动与足球的id相对应session.add(hb)

 

多对多

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationshipfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.sql import textfrom sqlalchemy.engine.result import ResultProxyfrom db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Groupengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# 添加"""session.add_all([    Server(hostname='c1.com'),    Server(hostname='c2.com'),    Group(name='A组'),    Group(name='B组'),])session.commit()s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1)session.add(s2g)session.commit()gp = Group(name='C组')gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')]session.add(gp)session.commit()ser = Server(hostname='c6.com')ser.groups = [Group(name='F组'),Group(name='G组')]session.add(ser)session.commit()"""# 使用relationship正向查询"""v = session.query(Group).first()print(v.name)print(v.servers)"""# 使用relationship反向查询"""v = session.query(Server).first()print(v.hostname)print(v.groups)"""session.close()

 

关联子查询

# 关联子查询:correlate(Group)表示跟Group表做关联，as_scalar相当于对该sql加括号，用于放在后面当子查询subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()result = session.query(Group.name, subqry)"""SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid FROM server WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 FROM `group`"""'''select * from tb where id in [select id from xxx];select id,        name,        #必须保证此次查询只有一个值        (select max(id) from xxx) as midfrom tb例如，第三个字段只能有一个值id name  mid1  lqz   1，2  不合理2  egon   2''''''成绩表：id sid    cid    score1  1      物理      99 2  1      化学      883  2      物理      95学生表：id   name  每个学生总分数1     xx      882     yy       77select id，name,(select avr(score) from 成绩表 where 成绩表.sid=学生表.id) as xfrom 学生表subqry = session.query(func.count(成绩表.scort).label("sc")).filter(学生表.id == 成绩表.sid).correlate(学生表).as_scalar()result = session.query(学生表.name, subqry)'''# 原生SQL"""# 查询cursor = session.execute('select * from users')result = cursor.fetchall()# 添加cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})session.commit()print(cursor.lastrowid)"""session.close()

 

 

四、flask-sqlalchemy

from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)#配置数据库地址SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root123@127.0.0.1:3306/qqq?charset=utf8"# 追踪数据库修改，未来版本中会废弃SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = Falsedb = SQLAlchemy(app)

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