标签：min primary csharp base 外键 ssi use row 表之间
SQLAlchemy是python下的一个ORM框架，该框架建立在API之上，使用关系对象映射进行数据录操作。
就是将对象转换成sql语句然后使用API执行SQL并获取执行结果。
说先在终端中安装SQLAlchemy: pip3 install SQLAlchemy
创建表：
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5) Base = declarative_base()
它创建表之间的对应关系和在sql语句思路相同只是实现方式上不同：
创建单表
class Users(Base): __tablename__ = ‘users‘ id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(VARCHAR(32)) extra = Column(VARCHAR(16)) 添加唯一联合索引，普通唯一索引 __table_args__ = ( UniqueConstraint(‘id‘, ‘name‘, name=‘uix_id_name‘), Index(‘ix_id_name‘, ‘name‘, ‘extra‘), )
一对多：
class Favor(Base): __tablename__ = ‘favor‘ nid = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(VARCHAR(50), default=‘red‘, unique=True) class Person(Base): __tablename__ = ‘person‘ nid = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(VARCHAR(32), index=True, nullable=True)
创建外键 favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
多对多：
class Group(Base): __tablename__ = ‘group‘ id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(VARCHAR(64), unique=True, nullable=False) port = Column(Integer, default=22) class Server(Base): __tablename__ = ‘server‘ id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) hostname = Column(VARCHAR(64), unique=True, nullable=False) class ServerToGroup(Base): __tablename__ = ‘servertogroup‘ nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) server_id = Column(Integer, ForeignKey(‘server.id‘)) group_id = Column(Integer, ForeignKey(‘group.id‘))
删除表结构，增加表结构
def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine)
提交事务，及完成后关闭
session.commit()
session.close()
查询数据：
查询一条 res = session.query(UserType).first() # print(res)# <__main__.UserType object at 0x000001BC436F2668> 查询一条结果对象，以元组的形式的打印出来，可以 # 直接点 出它所有的属性 print(res.id,res.name) # 查询多条数据 res = session.query(UserType).all() # print(res) # res 打印结果 # [<__main__.UserType object at 0x0000025D85E52278>, # <__main__.UserType object at 0x0000025D85E52240>] # 是将表中数据数据以元组的形式打印出来，并统一装在一个列表中，想要取出我们想要的结果的就要先将 # 他们遍历出来，在通过点方法查看数据 for row in res: print(row.id,row.name) # 查询 res = session.query(UserType).all() for i in res: print(i.id,i.name)
添加数据到表中
# 添加多条数据
session.add_all([
UserType(name=‘爹爹‘),
UserType(name=‘亲爹‘),
UserType(name=‘野爹‘)
])
session.add_all([
User(name=‘阿花‘,extra=‘头牌‘,type_id=1),
User(name=‘阿春‘,extra=‘花魁‘,type_id=2),
User(name=‘阿香‘,extra=‘幺二‘,type_id=2),
User(name=‘阿纯‘,extra=‘三长‘,type_id=3)
])
删除数据
# 删除 session.query(User).filter(User.name ==‘阿花‘).delete()
修改数据
# 修改 session.query(User).filter(User.id == 2).update({‘extra‘:‘书寓‘})
查询高级
# 查询高级 # res = session.query(User).filter(User.id.between(2,4)).all() # for row in res: # print(row.id,row.name,row.extra) # res = session.query(User).filter(User.id.in_([2,3,4])).first() # # # print(res) # # for row in res: # print(res.id,res.name,res.extra)
连表查询
# 查询一个用户下有哪些类型 res = session.query(User).all() for row in res: print(row.id,row.name,row.extra,row.usertype.name) # 查询一个类型下有哪些用户 res = session.query(UserType).all() for row in res: print(row.id,row.name,row.大爷)
根据外键id分组比大小
from sqlalchemy import func res = session.query(User.type_id,func.max(User.id),func.min(User.id)).group_by(User.type_id).all() # print(res) # res = session.query(func.max(User.id),func.min(User.id)).group_by(User.type_id).all()se print(res)
标签：min primary csharp base 外键 ssi use row 表之间
原文地址：https://www.cnblogs.com/1624413646hxy/p/11047037.html
