SQLAlchemy详解

一、SQLAlchemy介绍

  SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器,为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。

  SQLAlchemy支持SQLite、PostgreSQL、Oracle、MySQL、MariaDB、Microsoft SQL Server等多种数据库。

二、SQLAlchemy安装

  

  我安装的版本是:SQLAlchemy==2.0.29。注意SQLAlchemy2.x以上的版本和1.x版本差别还是挺大的,注意版本。

  因为SQLAlchemy不能直接操作数据库,还需要python中的pymysql第三方库,所以还需要安装pymysql

  

  PyMySQL==1.1.0.

三、创建测试数据库

  创建一个用于测试的数据库

  

  其中sqlalchemydb就是测试数据库

四、封装SQLAlchemyDB类

  在python项目根目录下创建一个sqlalchemy_db.py文件,当然你也可以在其他目录下创建。其中内容如下:

  

  说明1:该文件sqlalchemy_db.py的作用是封装一个SQLAlchemy的类,为实例化sqlAlchemy对象做准备

  说明2:self.engine是连接数据的引擎设置,只有设置了engine,我们才能通过sqlalchemy对象操作数据库

  说明3:self.session可以理解为数据库的操作对象,我们对数据库的操作都是基于该session实现的。

  说明4:engine参数解释

  1. 参数url:SQLAlchemy要连接的数据库地址,其格式为:数据库类型+数据库驱动://数据库用户:数据库密码@数据库地址:端口号/数据库名称?编码方式
  2. 参数convert_unicode:按照指定的编码方式对字符串进行编码解码
  3. 参数isolation_level:设置事务的隔离界别
  4. 参数pool_recycle:设置回收链接的时间,单位毫秒
  5. 参数pool_pre_ping:每次连接前预先ping一下
  6. 参数pool_size: 链接池中保持数据库连接的数量,默认是5
  7. 参数max_overflow :当链接池中的连接数不够用的时候,允许额外再创建的最大链接数量,默认是10
  8. pool_timeout:排队等数据库链接时的超时时间
  说明5: scoped_session创建的session是线程安全的。

五、创建model模型

  5.1 SQLAlchemy支持的数据类型

    • Integer:整形
    • String:字符串
    • Float:浮点型
    • DECIMAL:定点型
    • Boolean:bool
    • Date:日期类型
    • DateTime:日期+时间类型
    • Time:时间类型
    • Enum:枚举类型
    • Text:文本类型
    • LongText:长文本类型

  5.2 SQLAlchemy字段常用的约束

    • default:默认值
    • nullable:是否可空
    • primary_key:是否为主键
    • unique:是否唯一
    • autoincrement:是否自动增长
    • name:该属性在数据库中的映射字段

  5.3 创建测试的model.py文件

    在项目的根目录或者你需要的地方创建一个model.py文件,内容如下:

    

 

    说明1:为了测试效果,我们在这个model类中尽可能的多展示了不同字段的使用

    说明2:Base.metadata.create_all() 会将我们的模型自动映射到数据库中,当然也可以手动去数据库中创建表

    说明3:我们写好的这个model类暂时还没有使用呢 。

六、创建测试文件

  在项目根目录下或者你需要的地方创建一个test.py文件,内容如下:

  

  这时我们在test.py中就只引入mysql_db和TestModel,其他的先不写,然后使用python test.py运行该脚本,就会发现我们的model模型,已经同步到数据库中了

   

七、添加测试数据

  7.1 单条添加数据

    修改test.py文件如下,然后python test.py执行

    

    执行之后,我们去数据库查看结果如下:
    

    说明1:create_time,update_time,is_delete都是有默认值的字段,如果不设置,会自动显示默认值。

    说明2:money字段总长度时9位,但是可以少于9位,不能多于9位,小数部位不足时补0

  7.2 批量添加数据

    再来演示一下批量增加数据,代码如下还是在test.py中

     

    执行后的结果如下:

    

八、修改删除

  8.1 修改

    刚才已经演示了增加数据的代码,下面我们看一下修改,代码如下,还是在test.py文件中

    

    查看一下数据库

    

  8.2 删除

    可以看到姓名和性别已经修改成功。再来测试一下删除数据

    

    

    可以看出,数据库中已经没有id=1的数据了

九、查询

  在进行查询测试之前,先往数据库中添加一下测试数据

  

   9.1 query关键字

    在做查询的时候我们通常query关键字,它类似于SQL中select 关键字,query参数通常可以填写三类参数

    • model模型对象:指定查找这个模型中所有的字段
    • model模型对象中的属性:可以指定只查找某个model中的几个属性字段
    • 聚合函数:func.count(统计行的数量),func.avg(求平均数),func.max(求最大值),func.min(求最小值),func.sum(求和)

    

    查看一下打印结果

    

    说明1:在做查询的时候 .first() 表示查询第一个满足条件的数据

    说明2:在做查询的时候 .all() 表示查询所有数据

    说明3:如果不是查询全部字段,只查询部分字段或者聚合函数的话,结果返回的是一个元组,通过下标取数据即可

  9.2 filter关键字

    过滤是数据提取的一个很重要的功能,以下对一些常用的过滤条件进行解释,并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现,常用的方法有

    • 相等: ==
    • 不相等: !=
    • 模糊查询:like(%xx$)
    • 包含:in_()
    • 不包含:~ in_() 注意 ~不是直接加在in前面的,注意看代码示例
    • 空:==None 或者 is_(None)
    • 不为空: !=None 或者 isnot(None)
    • 并且: and_()或者也可以使用逗号连接多个条件
    • 或者:or_()

    

    打印结果如下:

    

  9.3分页查询

    方式1:使用limit+offset实现

    

    查询结果为:

    

    方式2:使用slice

    

    输出结果为:

    

十、排序

   

  输出结果为:

  

 

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