Python ORM框架中的SQLAlchemy怎么用

小编给大家分享一下python ORM框架中的sqlAlchemy怎么用，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

一、SQLAlchemy 介绍

1.1 ORM 的概念

ORM全称Object Relational Mapping（对象关系映射），通过 ORM 就能使用 Python 中的对象操作数据库（在底层转换为sql语句），免去sql语句的书写。

但是，由于抽象程度较高，所以 sql 语句的执行效率比较低，因此有些情况下，还是需要我们亲自书写sql语句。

ORM 是通过以下对应关系，将 python 代码转换为 sql 语句的：

1.2 SQLAlchemy介绍

在 Django 中访问数据库，通常会使用 djanGo 自带的 ORM（Object Relational Mapping）对象关系映射来访问数据库，只需要用python的语法来操作对象，就能被自动映射为 sql 语句。

而 SQLAlchemy 则是一个专门的对象关系映射器和 Python SQL工具包，旨在实现高效和高性能的数据库访问。

1.3 架构

• Schema / Types： 类到表之间的映射规则。

• SQL Expression Language ：SQL 语句。

• Engine ：引擎。

• Connection Pooling： 连接池。

• Dialect： 方言，调用不同的数据库 api(oracle, postgresql, Mysql) 并执行对应的 SQL语句。

1.4 异步

SQLAlchemy 在1.4版本之前，通过 greenlet 实现对异步的支持，而在1.4及之后版本中，添加了 python asyncio 标准库的支持。所以，这需要 python 解释器版本在 3.6+。

1.5 安装

安装 SQLAlchemy（1.4版本）：

pip install SQLAlchemy

如果需要 greenlet 异步支持：

pip install sqlalchemy[asyncio]

二、SQLAlchemy 快速入门

2.1 创建配置（可选）

这一步不是必要的，但将配置单独放置一个文件中，能方便我们管理和修改。

创建一个配置文件，如 settings.py：

DBMS = 'Mysql'  # 数据库管理系统名称：如 sqlite、mysql、oracle等 DBAPI = 'pymysql'  # 所使用的 DBAPI（第三方驱动程序），如 pysqlite、pymysql 等# 下面就是数据库管理系统的内容：主机IP、端口、用户名、密码、数据库HOST = 'localhost'  PORT = 3306  USERNAME = 'root'PASSWord = '123456'DB = 'myclass'DB_URI = f'{DBMS}+{DBAPI}://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOST}:{PORT}/{DB}'

2.2 创建引擎和获取、关闭连接

任何 SQLAlchemy 应用程序的开始都是一个名为 Engine 的对象，它是一个为特定的数据库服务器创建一次的全局对象，可以理解为通过 SQLAlchemy 操作数据库的连接中心，保存着连接池。

from sqlalchemy import create_enginefrom settings import DB_URIengine = create_engine(DB_URI)  # 创建引擎# 也可以直接传入字符串，不使用配置文件# engine = create_engine("数据库管理系统名称+驱动://用户名:密码@主机IP:端口号/数据库名称", echo=True, future=True)conn = engine.connect()  # 获取连接result = conn.execute('SQL语句')  # 执行SQLprint(result.fetchone())  # 打印 SQL 执行结果中的一行conn.close()  # 关闭连接

create_engine()的其他常用参数：

• echo：设置为 True，表示将 SQL 记录到记录器，该记录器将 SQL 写入标准输出。

• future：使用2.0风格的引擎和连接 API，以便使用 2.0 版本中的新特性。

• encoding：默认为 utf-8。

• pool_size：在连接池中保持打开的连接数。

2.3 创建 ORM 模型

from sqlalchemy.orm import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String# 创建基类Base = declarative_base()# 每一个模型类都要继承 declarative_base() 创建的基类class User(Base):    # 定义表名    __tablename__ = 'users'        # 定义字段，参数为字段类型和约束    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)    name = Column(String)    age = Column(Integer)    sex = Column(String(10))

2.4 创建会话

每次在 python 中执行完操作后，都需要通过 session 提交到数据库：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建会话，相当于 Django ORM 的 objectsSession = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# 执行数据的增删改查……# 比如，新增数据# session.add(模型类(类属性=值,……))# 提交session.commit()# 关闭sessionsession.close()

在commit()之前，可以取消对实例对象所做的修改，也就是回滚：

session.rollback()

2.5 创建和删除表

创建所有表：

Base.metadata.create_all(engin)

删除所有表：

Base.metadata.drop_all(engin)

2.6 新增数据

新增数据：

变量名 = 模型类(类属性=值,……)
session.add(变量名)

批量新增：

session.add_all([
    模型类(类属性=值,……),
    模型类(类属性=值,……)
    ……
])

2.7 查询数据

查询所有：

变量名 = session.query(模型类).all()

返回模型类实例对象列表。

查询指定字段：

变量名 = session.query(模型类.字段).all()

只获取返回结果的第一个：

变量名 = session.query(模型类).first()

连表查询：

变量名 = session.query(模型类1,模型类2).filter(条件).all()

# 如，查询用户 ID 及其爱好的 IDres = session.query(User, Hobby).filter(User.hobby_id == Hobby.id).all()

返回一个元组构成的列表，元组包含两个实例对象。

过滤：

变量名 = session.query(模型类).filter(条件).all()

# 如，查询年龄大于18岁的学生名字res = session.query(Student.name).filter(Student.age >= 18).all()

条件中常用运算符：

多条件过滤：

# 条件之间默认为 and 关系变量名 = session.query(模型类).filter(条件1, 条件2……).all()# 使用 or from sqlalchemy import or_变量名 = session.query(模型类).filter(or_(条件1, 条件2……)).all()

排序：

变量名 = session.query(模型类).order_by(排序依据字段.desc()).all()     # desc 表示倒序，写 asc 或不写就是升序

统计个数：

变量名 = session.query(模型类).count()

切片：

变量名 = session.query(模型类).all()[1:3]

2.8 修改数据

变量名 = session.query(模型类).filter(条件).update({"字段":值})
# 不要忘记提交

2.9 删除数据

session.query(模型类).filter(条件).delete()

三、多表操作

下面的内容中，我将称定义了外键字段的模型类为被关联模型，另一个为关联模型。

3.1 一对多

创建模型：

外键定义在多的一方。

from sqlalchemy import ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationshipclass 模型类名称(Base):    __tablename__ = '表名'        字段 = Column(类型,约束)    ……    外键字段 = Column(类型,其他约束,ForeignKey(关联模型.字段))  # 重点    关联模型名称小写 = relationship("关联模型的名称",backref="用于反向查询的名称")    # 不是字段，不会在数据库中创建

新增数据：

# 正向新增
变量名 = 被关联模型(字段=值,……,外键字段=关联模型(字段=值……))
session.add(变量名)

# 反向新增
变量名A = 关联模型(字段=值,……)
变量名A.backref的值 = [被关联模型的实例1，被关联模型的实例2……]
session.add(变量名A)

正向查询：

先获取被关联模型的实例，然后通过实例.外键获取关联对象。

反向查询：

先获取关联模型的实例，然后通过实例.backref的值获取被关联模型的实例对象。

3.2 多对多

创建模型：

新建中间表，只保存双方的对应关系即可。

在其中一方，定义 relationship：

关联模型类名称小写 = relationship("关联模型类的名称", secondary='中间表模型类的名称小写', backref="用于反向查询的名称")    # 不是字段，不会在数据库中创建

新增数据：

在双方创建好数据后，直接在中间表中添加对应关系。

正向、反向查询：

与一对多模型一致。

看完了这篇文章，相信你对“Python ORM框架中的SQLAlchemy怎么用”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注编程网Python频道，感谢各位的阅读！