sqlalchemy 使用

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

engine = create_engine(‘mysql+mysqldb://root:root@192.168.33.30:3306/python‘,echo=True)
Base = declarative_base()

class User(Base):

    __tablename__ = ‘user‘

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), nullable=False, index=True)


    def __repr__(self):
        return ‘%s(%r)‘ % (self.__class__.__name__, self.username)
#Base.metadata.create_all(engine)
# 创建session对象:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id=‘1‘, name=‘Bob‘)
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

什么是SQLAlchemy？

SQLAlchemy 是一种对象关系映射模型（Object Relational Mapper）， 简称ORM。

它展现了一种将用户定义的python中的类映射到数据库中表的方法。类的实例，就相当于表中的一行数据。简单来说呢， 就是让我们从SQL语句中抽离出来，只需要按照python的语法来写， 它会自动转换为相对应的SQL语句。

python中的类 == 数据库中的表
python中的类的属性 == 表中的字段
python中类的实例 == 表中的行

python中的ORM框架

SQLAlchemy呢， 仅仅是python的orm框架中的一种实现。关于python中其他的orm框架，可以看这个链接。

除了sqlalchemy, python还有哪些orm框架呢?

SQLAlchemy的使用

1. 所有的数据库操作， 我们首先要创建一个连接。 告诉我们的代码， 连接到我们数据库的路径。

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=uft8",
                        echo=True)

create_engine的可选参数很多， 有几个比较常用的。

echo: True的时候，会打印所有的状态变化， 包括转换的SQL语句。 一般在生产环境中呢，我们是把它设置为Flase的。

max_overflow : 允许连接到数据库的最大连接数.

2. 然后创建一个声明类，映射类到表的关系。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

这又是一个什么东东呢？ declarative_base()构造一个自定义的声明的类。说人话呢， 就是调用这个方法， 可以产生一个基类。这个基类，和它的子类，可以通过接受到的数据呢， 映射成一张表。

所以， 如果我们要操作数据库中的表， 我们都必须继承这个基类。

3. 定义我们的python类 - -> 数据库中的表

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class Phone_Table(Base):
    # 表名
    __tablename__ = phone_table

    id = Column(String(255), primary_key=True, unique=True)
    item_id = Column(String(10))
    name = Column(String(120))
    crawl_time = Column(String(100))

    def __int__(self, id, item_id, name, price, type, phone, operator, location,
                portal, Relevance, crawl_time):
        self.id = id
        self.item_id = item_id
        self.name = name
        self.crawl_time = crawl_time

每个类一定要有__tablename__!!! 也就是一定要有表名。

Column : 代表数据表中的一列。

它的常用参数有：

autoincrement ： True . 表示这个字段是自增的。

index : True. 设置这个字段为索引。

nullable ： True. 允许次字段为空。

primary_key ： True. 设置此字段为主键。非常值得注意的是！！！！ SQLAlchemy中， 每个类中至少有一个主键！！！

unique : True. 设置此字段唯一。此字段相同的数据，第一条数据插入后， 之后的就不允许再插入了， 直接 pass 掉。

sqlalchemy中， 关于我们平时常见的字段类型都有。

String , Text, Integer, Float, DateTime, Boolean 等等等等。。。

如果， 我有时间的话。。。以后就作为高阶一起讲吧。

现在， 我们指定了去往我们数据库的路径， 作为engine。写好了python的类， 也就是定义好了， 我们想要的表的格式。 下一步呢， 就是，把我们想要的这张表呢， 创建出来。

4 . 创建数据表

Base.metadata.create_all(engine)

蹬蹬蹬蹬， 一句话， 就可以根据我们之前的定义的元数据， 创建出我们要的数据表啦。

之前， 我总是搞不清楚， 什么是元数据。 难道数据还有圆的 ，方的吗， 哈哈。

元数据呢？

其实就是描述数据的数据。

比方说， 相片， 是数据吧。我们通过肉眼可以判断这这张照片和其他照片的区别。但是机器不可以呀， 机器呢， 要通过它的分辨率， 尺寸， RGB值，等等各种各种描述这张相片的数据区分出它和其他相片的区别。

我们要创建一张数据表， 什么样的数据表呢？

我们要告诉计算机， 我要的表叫什么名字， 在哪个数据库， 你可以怎么连接它。这些就是元数据啦。

现在我们已经有了数据表， 但是它是空的，所以， 我们要进行一些不可描述的操作啦。

敲黑板， 划重点， 划重点， SQLAlchemy的难点来了。

5 . 向表中插入数据。

先上代码。

   DBSession = sessionmaker(bind=engine)
    session = DBSession()

这有是什么鬼呢？

首先， 我们可以根据字面意思看到。会话制造工厂。然后实例了session。其实也挺形象的。

sessionmaker 是一个可以不断产生新会话的类。

在我们初学一门语言时， 一定会学习如何用它去连接数据库。这个过程，我们首先需要连接到数据库， 这就好比是修路， 然后我们需要获得一个cursor（游标），就好比是通车。这样，我们才能与数据库之间通信。

而在sqlaAlchemy中， 我们通过create_engine 建立连接， 通过会话来建立自己代码与数据库的通信（其实， 和游标的作用很相似）。

现在我们有了路， 也有了车。

1.写入一行的数据。------> 实例化我们定义的声明类

# dic 字典形式的数据。
dic = {}
item = Phone_Table(id=id, item_id=dic[‘item_id‘], name=dic[‘item_name‘], 
                   crawl_time=dic[‘crawl_time‘])

2. 把数据放上车 （sqlAlchemy是lazy的）

session.add(item)

3.老司机开车， 触发insert 语句。

session.commit()

4. 开完车， 收车。

session.close()

6 . 查询数据

通过query关键字查询。

• query.all()，all()返回列表
• query.first()：返回第一个元素
• query.one()有且只有一个元素时才正确返回。

从数据库query的数据， 通过老司机的车session, 运送到我们这里。

session.query(Phone_Table)

如果我们只想要查询其中几个字段

session.query(Phone_Table.id, Phone_Table.item_id)

我现在又想查询名字为隔壁老王的所有信息。

session.query(Phone_Table).filter(Phone_Table.name==‘隔壁老王‘)

查询隔壁老王与阿娇的所有通话时间的记录

session.query(Phone_Table.crawl_time).filter_by(name=‘隔壁老王‘).all()

欸？怎么一个filter , 一个filter_by.

filter_by 呢？ 通过列表做一些简单的查询。

filter 可以做filter_by做的事情， 同时它还能兼容一些sql的语法。

同时， 我们可以看到。

filter 中是 == ， 这意味着它接受可选数量的表达式，你可使用sql表达式或者keyword表达式。

column == expression

filter_by 中是 = 接受一个关键字

keyword = expression

What's the difference between filter and filter_by in SQLAlchemy?

还有许多高级用法没讲， 不过到这里日常简单使用差不多啦。之后等我用到了， 总结了再讲吧。太晚太晚了， 困得不行。看会极限挑战就去睡觉啦。最后， 留下stackoverflow 一个不错的讨论

flash 和 commit 的讨论。

SQLAlchemy: What's the difference between flush() and commit()?

7.问题来了！如果这个数据表已经存在了，我并不想再定义一遍， 我只是需要查询该怎么办呢？

这个博客讲的很清楚啦， 我就不重复啦。

sqlalchemy 示例 | 你是有多喜欢玩游戏啊

sqlalchemy 使用

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原文地址：https://www.cnblogs.com/php-linux/p/8929109.html