【100天精通python】Day34：使用python操作数据库_ORM（SQLAlchemy）使用

抽象化数据库操作：ORM隐藏了底层数据库的细节，开发人员可以更专注于业务逻辑，而不需要编写复杂的SQL查询。

面向对象编程：ORM允许开发人员使用面向对象的方式处理数据，使得代码更加清晰、可维护。

跨数据库支持：ORM库通常提供了跨多种数据库的支持，开发人员可以轻松切换数据库而不需要更改大量代码。

自动建表和迁移：ORM库可以自动根据定义的Python类生成数据库表，并支持数据库迁移。

查询生成器：ORM库通常提供了查询生成器，使得编写查询更加简单和直观。

事务管理：ORM库可以帮助管理事务，确保数据的一致性和完整性。

2 SQLAlchemy 概述

SQLAlchemy是一个强大的Python SQL工具包和对象关系映射（ORM）库，它允许开发人员使用Python编程语言与关系型数据库进行交互。SQLAlchemy提供了一种灵活且强大的方式来执行SQL查询、插入、更新、删除等操作，同时还支持将数据库表映射到Python类，使开发人员可以以面向对象的方式操作数据库。

以下是SQLAlchemy的主要特点和概述：

ORM功能：SQLAlchemy的核心特点之一是其ORM功能。它允许你通过定义Python类来映射数据库表和记录，将数据库操作转化为面向对象的操作，使代码更加直观和易于维护。

多种数据库支持：SQLAlchemy支持多种关系型数据库，包括MySQL、SQLite、PostgreSQL、Oracle等，允许开发人员在不同数据库之间切换而无需更改大部分代码。

灵活性：SQLAlchemy提供了多种方式来执行SQL操作，包括原始SQL查询、查询生成器以及ORM查询。这使得开发人员可以根据需求选择适合的方式。

连接池管理：SQLAlchemy支持连接池管理，可以在应用程序和数据库之间维护一组数据库连接，提高性能和效率。

事务管理：SQLAlchemy允许你使用事务管理来确保数据库操作的一致性和完整性，可以提交、回滚和中断事务。

数据库迁移：SQLAlchemy提供了Alembic工具，用于数据库迁移和版本管理，使得对数据库结构的变更更加可控。

多种关联：SQLAlchemy支持多种关联类型，如一对多、多对多等关联关系，使数据库之间的关系更加清晰。

跨表查询：SQLAlchemy允许在ORM查询中执行跨表联接，从而实现复杂的查询操作。

性能优化：SQLAlchemy提供了各种性能优化选项，如缓存、批量操作等，以提升大规模数据处理的效率。

丰富的文档和社区支持：SQLAlchemy拥有丰富的官方文档和活跃的社区，使得学习和解决问题变得更加容易。

总之，SQLAlchemy是一个强大的Python数据库工具包，适用于各种规模的项目，从小型应用到大型企业级系统。它的灵活性、面向对象的设计和多种功能使得它成为Python开发人员进行数据库操作的首选工具之一。

3 ORM：SQLAlchemy使用

当使用Python中的ORM（例如SQLAlchemy）时，你可以通过创建Python类来定义数据库模型，然后使用这些模型对象来执行数据库操作。以下是使用SQLAlchemy的详细示例：

3.1 安装SQLAlchemy：

首先，你需要安装SQLAlchemy库。你可以使用以下命令在终端中安装它：

pip install sqlalchemy

3.2 定义数据库模型类：

创建一个Python类来定义数据库模型。每个类表示一个表，类的属性表示表的列。

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

# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base = declarative_base()

# 定义模型类
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

3.3 创建数据表：

通过调用create_all()方法创建数据库表。

Base.metadata.create_all(engine)

3.4 插入数据：

创建一个模型对象，然后将其添加到会话中并提交。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 添加数据
new_user = User(name='Alice', age=25)
session.add(new_user)
session.commit()

3.5 查询数据：

使用会话查询模型对象。

# 查询数据
user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
if user:
    print("User found:", user.name, user.age)
else:
    print("User not found")

3.6 更新数据：

可以更新模型对象的属性，然后提交会话来更新数据库。

user.age = 26
session.commit()

3.7 删除数据：

使用delete()方法删除模型对象，然后提交会话。

session.delete(user)
session.commit()

3.8 关闭会话：

记得在完成操作后关闭会话。

session.close()

4 实战

设计一个简单的图书管理系统。

以下是一个使用SQLAlchemy的图书管理系统的完整示例：

确保已安装sqlalchemy， pip install sqlalchemy

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

# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///library.db')
Base = declarative_base()

# 定义作者模型类
class Author(Base):
    __tablename__ = 'authors'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

# 定义图书模型类
class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    title = Column(String)
    author_id = Column(Integer, ForeignKey('authors.id'))

# 创建数据表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 添加作者
author1 = Author(name='J.K. Rowling')
author2 = Author(name='George Orwell')

session.add_all([author1, author2])
session.commit()

# 添加图书
book1 = Book(title='Harry Potter and the Sorcerer\'s Stone', author_id=author1.id)
book2 = Book(title='1984', author_id=author2.id)

session.add_all([book1, book2])
session.commit()

# 查询数据
print("Authors:")
authors = session.query(Author).all()
for author in authors:
    print("Author:", author.name)

selected_author = session.query(Author).filter_by(name='J.K. Rowling').first()
if selected_author:
    print("\nBooks by", selected_author.name)
    books = session.query(Book).filter_by(author_id=selected_author.id).all()
    for book in books:
        print("Book:", book.title)

# 关闭会话
session.close()

上述代码示例演示了如何使用SQLAlchemy库创建一个简单的图书管理系统。

导入所需模块：代码开始时导入了所需的SQLAlchemy模块，包括创建引擎、定义模型类、创建数据表和会话等。

创建数据库连接和基类：使用create_engine函数创建了SQLite数据库连接，然后通过declarative_base创建了一个基类Base。

定义模型类：定义了两个模型类，即Author（作者）和Book（图书）。每个类对应一个表，类的属性对应表的列。

创建数据表：通过调用Base.metadata.create_all(engine)方法，基于模型类创建了数据库中的数据表。

创建会话：使用sessionmaker创建了一个会话类Session，然后通过Session()创建了一个会话实例session。

添加数据：创建了两个作者实例，使用session.add_all()将其添加到会话中，并通过session.commit()提交到数据库。

查询数据：使用session.query()查询了作者和图书信息，并进行了打印输出。

关闭会话：在所有操作完成后，通过session.close()关闭了会话，释放资源。

总体而言，这个示例展示了如何使用SQLAlchemy来创建数据库模型、执行数据库操作、查询数据以及关闭会话。通过使用ORM，你可以将数据库操作转化为面向对象的方式，使代码更加清晰、可维护。你可以根据需求进一步扩展这个示例，添加更多功能和复杂性。