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sqlalchemy

时间:2019-06-18 20:13:57      阅读:178      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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)

 

 

sqlalchemy

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原文地址:https://www.cnblogs.com/1624413646hxy/p/11047037.html

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