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简介

SQLAlchemy是Python语言的一款流行的ORM（Object Relational Mapper）框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，即将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

安装SQLAlchemy也很简单，直接使用pip安装即可。

pip install sqlalchemy

下面重点介绍SQLAlchemy的使用。

版本检查import sqlalchemy sqlalchemy.__version__ # 1.1.9

当前sqlalchemy版本为1.1.9

连接数据库from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/student', echo=True)engine 是 Engine类的一个对象echo=True表明开启logging模块的日志数据库连接：engine://user:password@host:port/database，其中engine为mysql+pymysql，或者是mysql+mysqldb，或者是oracle+cx_oracle等等

创建表from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy import Column, String, Integer from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base engine = create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/student', echo=True) Base = declarative_base() # 生成Model类的基类 class User1(Base): __tablename__ = 'user1' extend_existing = True # 定义三个列 id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) age = Column(Integer) def __repr__(self): return 'User(id={}, name={}, age={})'.format(self.id, self,name, self.age) def __str__(self): return self.__repr__() Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表 Base.metadata.drop_all(engine) # 删除所有表 # 定义类的实例方法1 u1 = User() # User类只接收一个位置参数self，和关键字参数**kwargs u1.name = 'aa' # 给User类的各个列赋值 u1.age=19 print(u1) # User(id=None, name=aa, age=19) # 定义类的实例方法2 u2 = User(name='bb', age='123') print(u2) # User(id=None, name=bb, age=123)派生类User会继承基类Base的初始化函数__init__，会自动的接受我们所定义的列对应的关键字参数未赋值的列会用None初始化，如上面的idSession

SQLAlchemy真正处理数据库的部分是Session。

如果已经创建好了一个Engine对象engine，那么可以用以下语句创建一个Session

from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(bind=engine)

如果engine为创建好，则可以用以下语句创建

Session = sessionmaker()

当engine创建好之后，在配置Session即可

Session.configure(bind=engine)

当需要和数据库交互的时候，就需要实例化Session

session = Session()

创建完成之后这个session并没有马上获取数据库连接。只有当这个session第一次操作数据库的时候才会从Engine维护的连接池中获取一个连接，并持有这个连接一直到我们提交了所有的改变或者关闭了这个session。

DMLinsertuser = User(name='haha', age='123') session.add(user) session.commit()

如果这个commit的过程中发生异常，则后续所有的commit都无法执行，因此DML都需要放在try...except中处理，如下

user = User(name='flowsnow', age=18) session.add(user) try: session.commit() except Exception as e: session.rollback() raise eupdate

和insert类似，都是使用session.add方法，但是update操作的时候需要数据库中存在带操作的记录。

user.age = 20 session.add(user) try: session.commit() except Exception as e: session.rollback() raise edelete

删除之前必须确保数据库中存在要删除的记录。

session.delete(user) # user必须已经存在 try: session.commit() except Exception as e: session.rollback() raise eQUERYfor u in session.query(User).filter(User.age < 20).order_by(User.age.desc())[1:3]: print(u)

此条语句经ORM转换之后的SQL如下：

SELECT USER.id AS user_id, USER.NAME AS user_name, USER.age AS user_age FROM USER WHERE USER.age < % (age_1) s ORDER BY USER.age DESC LIMIT % (param_1) s, % (param_2) s

query函数的返回结果为一个Query对象，Query对象是可迭代的，支持切片操作。

下面列举常见的filter操作

相等

query.filter(User.name == 'suncle')

不相等

query.filter(User.name != 'suncle')

模糊匹配like：大小写敏感

query.filter(User.name.like('%sun%'))

模糊匹配ilike：大小写不敏感

query.filter(User.name.ilike('%sun%'))

query.filter(User.name.in_(['suncle', 'abc', 'suncle'])) # 也支持Query对象 query.filter(User.name.in_( session.query(User.name).filter(User.name.like('%sun%')) ))

NOT IN

query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))

IS NULL

query.filter(User.name == None) # 上面的写法不符合pep8规范，IDE会给出提示，可以用下面的方法替代，pep8的写法是is None query.filter(User.name.is_(None))

IS NOT NULL

query.filter(User.name != None) # 上面的写法不符合pep8规范，IDE会给出提示，可以用下面的方法替代，pep8的写法是is not None query.filter(User.name.isnot(None))

AND

# 方法1：使用and_()方法 from sqlalchemy import and_ query.filter(and_(User.name == 'flowsnow', User.age == 18)) # 方法2：filter()支持多个关键字参数 query.filter(User.name == 'flowsnow', User.age == 18) # 方法3：多次调用filter函数 query.filter(User.name == 'flowsnow').filter(User.age == 18)

from sqlalchemy import or_ query.filter(or_(User.name == 'suncle', User.name == 'flowsnow'))

下面列举SQL支持的常见的function

from sqlalchemy import func session.query(func.count(User.id)).first() # count session.query(func.max(User.age)).first() # max session.query(func.avg(User.age)).first() # avgRelationship

表和表之间会有外键关系，数据库的外键关系在ORM中的使用方法如下：

from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship Base = declarative_base() # 生成Model类的基类 class Author(Base): # 作者类 __tablename__ = 'author' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) posts = relationship('Post') def __repr__(self): return 'Author'.format(self.id, self.name) def __str__(self): return self.__repr__() class Post(Base): # 文章类 __tablename__ = 'post' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) title = Column(String(128), nullable=False, index=True) content = Column(String(8096), nullable=False) author_id = Column(Integer, ForeignKey('author.id'), nullable=False) author = relationship('Author') def __repr__(self): return 'Post'.format(self.id, self.title) def __str__(self): return self.__repr__() engine = create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/student', echo=True) Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 新增一个作者 author = Author() author.name = 'flowsnow' session.add(author) session.commit() print(author) # Author # 新增一篇文章 post = Post() post.title = 'first post' post.content = 'oihdoshfohro' post.author = author session.add(post) session.commit() print(author.posts) # [Post] # 再新增一篇文章 post = Post() post.title = 'second post' post.content = 'liabhgekegpaerg' post.author = author session.add(post) session.commit() print(author.posts) # [Post, Post]

数据库维护数据之间的外键关系会消耗数据库资源，影响性能，在大型的应用中一般不使用外键等数据库高级特性，而是由应用框架来维护数据之间的约束。

参考

官方文档-Object Relational TutorialA step-by-step SQLAlchemy tutorial廖雪峰-使用SQLAlchemy

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