python(十二)下：ORM框架SQLAlchemy使用学习

 

此出处： http://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52949973

本节内容

1. ORM介绍
2. sqlalchemy安装
3. sqlalchemy基本使用
4. 多外键关联
5. 多对多关系
6. 表结构设计作业 
   　

一、ORM介绍

如果写程序用pymysql和程序交互，那是不是要写原生sql语句。如果进行复杂的查询，那sql语句就要进行一点一点拼接，而且不太有重用性，扩展不方便。而且写的sql语句可能不高效，导致程序运行也变慢。 
为了避免把sql语句写死在代码里，有没有一种方法直接把原生sql封装好了并且以你熟悉的方式操作，像面向对象那样？ 
　 
orm（object relational mapping）,就是对象映射关系程序，简单来说我们类似python这种面向对象的程序来说一切皆对象，但是我们使用的数据库却都是关系型的，为了保证一致的使用习惯，通过orm将编程语言的对象模型和数据库的关系模型建立映射关系，这样我们在使用编程语言对数据库进行操作的时候可以直接使用编程语言的对象模型进行操作就可以了，而不用直接使用sql语言。

ORM 相当于把数据库也给你实例化了，在代码操作mysql中级又加了orm这一层。 
orm的优点：

1. 隐藏了数据访问细节，“封闭”的通用数据库交互，ORM的核心。他使得我们的通用数据库交互变得简单易行，并且完全不用考虑该死的SQL语句。快速开发，由此而来。
2. ORM使我们构造固化数据结构变得简单易行。

缺点：

1. 无可避免的，自动化意味着映射和关联管理，代价是牺牲性能（早期，这是所有不喜欢ORM人的共同点）。现在的各种ORM框架都在尝试使用各种方法来减轻这块（LazyLoad，Cache），效果还是很显著的。

二、sqlalchemy安装

在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。用户包括openstack＼Dropbox等知名公司或应用，主要用户列表http://www.sqlalchemy.org/organizations.html#openstack

安装sqlalchemy

pip install SQLAlchemy
pip install pymysql
# 由于mysqldb依然不支持py3，所以这里我们用pymysql与sqlalchemy交互

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Centos7 安装mariadb-server

yum -y install mariadb-server  # 安装
systemctl start  mariadb.service  # 启动
mysqladmin -uroot -p password  # 设密码
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY PASSWORD '123456' WITH GRANT OPTION; # 授权 flush privileges;

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三、sqlalchemy基本使用

Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>] MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname> cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

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1、创建表

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String # 创建实例，并连接test库 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8', echo=True) # echo=True 显示信息 Base = declarative_base() # 生成orm基类 class User(Base): __tablename__ = 'user' # 表名 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) password = Column(String(64)) Base.metadata.create_all(engine) #创建表结构 （这里是父类调子类）

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运行，显示相关信息，包括生成的sql语句：

CREATE TABLE user (
    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(32), password VARCHAR(64), PRIMARY KEY (id) )

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并没有感觉代码量变少啊， 莫着急，好戏在后面

除上面的创建之外，还有一种创建表的方式

from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import mapper

metadata = MetaData()

user = Table('user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(50)), Column('fullname', String(50)), Column('password', String(12)) ) class User(object): def __init__(self, name, fullname, password): self.name = name self.fullname = fullname self.password = password mapper(User, user) # 类User 和 user关联起来 # the table metadata is created separately with the Table construct, # then associated with the User class via the mapper() function # 如果数据库里有，就不会创建了。

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最基本的表我们创建好了，那我们开始用orm创建一条数据试试

2、插入一条数据

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker # 创建实例，并连接test库 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8', echo=True) metadata = MetaData() user = Table('user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(50)), Column('password', String(12)) ) class User(object): def __init__(self, name, id, password): self.id = id self.name = name self.password = password # the table metadata is created separately with the Table construct, then associated with the User class via the mapper() function mapper(User, user) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 Session_class = sessionmaker(bind=engine) # 实例和engine绑定 Session = Session_class() # 生成session实例，相当于游标 user_obj = User(id=27,name="fgf",password="123456") # 生成你要创建的数据对象 print(user_obj.name,user_obj.id) # 此时还没创建对象呢，不信你打印一下id发现还是None Session.add(user_obj) # 把要创建的数据对象添加到这个session里， 一会统一创建 print(user_obj.name,user_obj.id) #此时也依然还没创建 Session.commit() #现此才统一提交，创建数据

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写这么多代码才创建一条数据，你表示太tm的费劲了，正要转身离开，我拉住你的手不放开，高潮还没到。。

3.1、查询

my_user = Session.query(User).filter_by(name="fgf").first()  # 查询 print(my_user)

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此时你看到的输出是这样的应该

<__main__.User object at 0x7f0a5a3dea20>

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sqlalchemy把返回的数据映射成一个对象啦，这样你调用每个字段就可以跟调用对象属性一样啦，like this..

print(my_user.id,my_user.name,my_user.password)
# 输出
27 fgf 123456

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不过刚才显示的内存对象对址没办法分清返回的是什么数据的，除非打印具体字段看一下，如果想让它变的可读，只需在定义表的类下面加上这样的代码

def __repr__(self):
    return "<User(name='%s', password='%s')>" % ( self.name, self.password)

•  

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker # 创建实例，并连接test库 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8', echo=True) metadata = MetaData() user = Table('user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(50)), Column('password', String(12)) ) class User(object): def __init__(self, name, id, password): self.id = id self.name = name self.password = password def __repr__(self): return "<User(name='%s', password='%s')>" % (self.name, self.password) mapper(User, user) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 Session_class = sessionmaker(bind=engine) Session = Session_class() # 生成session实例 my_user = Session.query(User).filter_by(name="fgf").first() # 查询第一个 # my_user = Session.query(User).filter_by().all() # 查询所有 print(my_user) # print(my_user.id,my_user.name,my_user.password) # Session.commit() #查询不需要commit

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获取所有数据

print(Session.query(User.name,User.id).all() )

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3.2、多条件查询

filter_by与filter

my_user1 = Session.query(User).filter(User.id>2).all() my_user2 = Session.query(User).filter_by(id=27).all() # filter_by相等用‘=’ my_user3 = Session.query(User).filter(User.id==27).all() # filter相等用‘==’ print(my_user1,'\n',my_user2,'\n',my_user3)

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多条件查询

objs = Session.query(User).filter(User.id>0).filter(User.id<7).all()

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上面2个filter的关系相当于 user.id >1 AND user.id <7 的效果

4、修改

my_user = Session.query(User).filter_by(name="fgf").first()
my_user.name = "fenggf" # 查询出来之后直接赋值修改 my_user.passwork = "123qwe" Session.commit()

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5、回滚

my_user = Session.query(User).filter_by(id=1).first()
my_user.name = "Jack"

fake_user = User(name='Rain', password='12345') Session.add(fake_user) print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack','rain'])).all() ) #这时看session里有你刚添加和修改的数据 Session.rollback() #此时你rollback一下 print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack','rain'])).all() ) #再查就发现刚才添加的数据没有了。 # Session # Session.commit()

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6、统计和分组

统计 count

Session.query(User).filter(User.name.like("f%")).count() # mysql不区分大小写

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分组 group_by

from sqlalchemy import func
print(Session.query(User.name,func.count(User.name)).group_by(User.name).all() )

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删除 del

7.1、外键关联

准备工作：先创建一个表，再插入数据

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建实例，并连接test库 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8', echo=True) Base = declarative_base() # 生成orm基类 class Student(Base): __tablename__ = 'student' # 表名 id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) stu_id = Column(Integer) age = Column(Integer) # 整型 gender = Column(Enum('M','F'),nullable=False) Base.metadata.create_all(engine) #创建表结构 （这里是父类调子类） # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 Session_class = sessionmaker(bind=engine) Session = Session_class() # 生成session实例 stu_obj = Student(stu_id=27, age=22, gender="M") Session.add(stu_obj) Session.commit() #现此才统一提交，创建数据

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连表

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() # 以下两种 必须表之间有外键关联才能查 ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()

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第一种示例：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Enum from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建实例，并连接test库 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8') Base = declarative_base() # 生成orm基类 class User(Base): __tablename__ = 'user' # 表名 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) password = Column(String(64)) def __repr__(self): return "[%s name:%s]" %(self.id, self.name) class Student(Base): __tablename__ = 'student' # 表名 id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) stu_id = Column(Integer) age = Column(Integer) # 整型 gender = Column(Enum('M','F'),nullable=False) def __repr__(self): return "[%s stu_id:%s sex:%s]" %(self.stu_id, self.age, self.gender) Session_class = sessionmaker(bind=engine) Session = Session_class() # 生成session实例 res = Session.query(User, Student).filter(User.id == Student.stu_id).all() print(res)

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外键关联实现

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Enum,DATE,Integer, String,ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8') Base = declarative_base() # 生成orm基类 class Stu2(Base): __tablename__ = "stu2" id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32),nullable=False) register_date = Column(DATE,nullable=False) def __repr__(self): return "<%s name:%s>" % (self.id, self.name) class StudyRecord(Base): __tablename__ = "study_record" id = Column(Integer, primary_key=True) day = Column(Integer,nullable=False) status = Column(String(32),nullable=False) stu_id = Column(Integer,ForeignKey("stu2.id")) #------外键关联------ #这个nb，允许你在user表里通过backref字段反向查出所有它在stu2表里的关联项数据 stu2 = relationship("Stu2", backref="my_study_record") # 添加关系，反查（在内存里） def __repr__(self): return "<%s day:%s status:%s>" % (self.stu2.name, self.day,self.status) Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构 Session_class = sessionmaker(bind=engine) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 session = Session_class() # 生成session实例 #cursor s1 = Stu2(name="A",register_date="2014-05-21") s2 = Stu2(name="J",register_date="2014-03-21") s3 = Stu2(name="R",register_date="2014-02-21") s4 = Stu2(name="E",register_date="2013-01-21") study_obj1 = StudyRecord(day=1,status="YES", stu_id=1) study_obj2 = StudyRecord(day=2,status="NO", stu_id=1) study_obj3 = StudyRecord(day=3,status="YES", stu_id=1) study_obj4 = StudyRecord(day=1,status="YES", stu_id=2) session.add_all([s1,s2,s3,s4,study_obj1,study_obj2,study_obj3,study_obj4]) # 创建 session.commit() stu_obj = session.query(Stu2).filter(Stu2.name=="a").first() # 查询 # 在stu2表，查到StudyRecord表的记录 print(stu_obj.my_study_record) # 查询A一共上了几节课

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可以查看创建命令：

show create table study_record;

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7.2、多外键关联

多外键关联，并且关联同一个表。 
下表中，Customer表有2个字段都关联了Address表 
cat orm_many_fk.py

from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship from sqlalchemy import create_engine Base = declarative_base() class Customer(Base): __tablename__ = 'customer' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64)) # 账单地址和邮寄地址 都关联同一个地址表 billing_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id")) shipping_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id")) billing_address = relationship("Address", foreign_keys=[billing_address_id]) shipping_address = relationship("Address", foreign_keys=[shipping_address_id]) class Address(Base): __tablename__ = 'address' id = Column(Integer, primary_key=True) street = Column(String(64)) city = Column(String(64)) state = Column(String(64)) def __repr__(self): return self.street engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8') Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构

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MariaDB [test]> show create table customer;
| customer | CREATE TABLE `customer` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(64) DEFAULT NULL, `billing_address_id` int(11) DEFAULT NULL, `shipping_address_id` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `billing_address_id` (`billing_address_id`), KEY `shipping_address_id` (`shipping_address_id`), CONSTRAINT `customer_ibfk_1` FOREIGN KEY (`billing_address_id`) REFERENCES `address` (`id`), CONSTRAINT `customer_ibfk_2` FOREIGN KEY (`shipping_address_id`) REFERENCES `address` (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 | MariaDB [test]> desc customer; +---------------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | name | varchar(64) | YES | | NULL | | | billing_address_id | int(11) | YES | MUL | NULL | | | shipping_address_id | int(11) | YES | MUL | NULL | | +---------------------+-------------+------+-----+---------+----------------+

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正常写的时候，表结构单独写一个模块。添加数据

import orm_many_fk
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session_class = sessionmaker(bind=orm_many_fk.engine)  # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
session = Session_class()  # 生成session实例 #cursor

addr1 = orm_many_fk.Address(street="Tiantongyuan", city="ChangPing", state="BJ") addr2 = orm_many_fk.Address(street="Wudaokou", city="Haidian", state="BJ") addr3 = orm_many_fk.Address(street="Yanjiao", city="LangFang", state="HB") session.add_all([addr1,addr2,addr3]) c1 = orm_many_fk.Customer(name="Fgf", billing_address= addr1,shipping_address=addr2) c2 = orm_many_fk.Customer(name="Jack", billing_address= addr3,shipping_address=addr3) session.add_all([c1,c2]) session.commit() obj = session.query(orm_many_fk.Customer).filter(orm_many_fk.Customer.name=="Fgf").first() print(obj.name,obj.billing_address,obj.shipping_address) # 查询

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出处：http://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52949973

7.3 多对多关系

现在来设计一个能描述“图书”与“作者”的关系的表结构，需求是

1. 一本书可以有好几个作者一起出版
2. 一个作者可以写好几本书 
   此时你会发现，用之前学的外键好像没办法实现上面的需求了 
   那怎么办呢？ 此时，我们可以再搞出一张中间表，就可以了 
   这样就相当于通过book_m2m_author表完成了book表和author表之前的多对多关联 
   双向一对多，就是多对多。 
   用orm如何表示呢？

# 创建表结构
from sqlalchemy import Table, Column, Integer,String,DATE, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() # 第三张表 自己创建。不需要手动管理，orm自动维护 book_m2m_author = Table('book_m2m_author', Base.metadata, Column('book_id',Integer,ForeignKey('books.id')), Column('author_id',Integer,ForeignKey('authors.id')), ) class Book(Base): __tablename__ = 'books' id = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(64)) pub_date = Column(DATE) # book表不知道第三张表，所以关联一下第三张表 authors = relationship('Author',secondary=book_m2m_author,backref='books') def __repr__(self): return self.name class Author(Base): __tablename__ = 'authors' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) def __repr__(self): return self.name engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test", encoding='utf-8') Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构

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MariaDB [test]> desc book_m2m_author;
+-----------+---------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+---------+------+-----+---------+-------+ | book_id | int(11) | YES | MUL | NULL | | | author_id | int(11) | YES | MUL | NULL | | +-----------+---------+------+-----+---------+-------+ # 做了复合键了

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# 添加数据
import orm_m2m
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session_class = sessionmaker(bind=orm_m2m.engine)  # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
session = Session_class()  # 生成session实例 #cursor # 创建书 b1 = orm_m2m.Book(name="learn python with Alex",pub_date="2014-05-2") b2= orm_m2m.Book(name="learn Zhangbility with Alex",pub_date="2015-05-2") b3 = orm_m2m.Book(name="Learn hook up girls with Alex",pub_date="2016-05-2") # 创建作者 a1 = orm_m2m.Author(name="Alex") a2 = orm_m2m.Author(name="Jack") a3 = orm_m2m.Author(name="Rain") # 关联关系 b1.authors = [a1,a3] b3.authors = [a1,a2,a3] session.add_all([b1,b2,b3,a1,a2,a3]) session.commit()

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# 重要是查询
author_obj = session.query(orm_m2m.Author).filter(orm_m2m.Author.name=="alex").first() print(author_obj.books[0:]) book_obj = session.query(orm_m2m.Book).filter(orm_m2m.Book.id==2).first() print(book_obj.authors)

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多对多删除 
删除数据时不用管boo_m2m_authors　， sqlalchemy会自动帮你把对应的数据删除

通过书删除作者

author_obj =s.query(Author).filter_by(name="Jack").first()
book_obj = s.query(Book).filter_by(name="跟Alex学把妹").first() book_obj.authors.remove(author_obj) #从一本书里删除一个作者 s.commit()

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直接删除作者　

删除作者时，会把这个作者跟所有书的关联关系数据也自动删除

author_obj =s.query(Author).filter_by(name="Alex").first()
# print(author_obj.name , author_obj.books) s.delete(author_obj) s.commit()

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8、中文问题

先查看数据库的字符集

MariaDB [test]> show create database test;
+----------+-----------------------------------------------------------------+
| Database | Create Database                                                 |
+----------+-----------------------------------------------------------------+
| test     | CREATE DATABASE `test` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET latin1 */ |
+----------+-----------------------------------------------------------------+

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修改数据库的字符集（如果修改字符集，添加仍不显示中文，可能就需要创建是指定尝试一下了。）

MariaDB [test]> alter database test character set utf8;

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创建数据库指定数据库的字符集

MariaDB [test]> create database mydb character set utf8;

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sqlalchemy 连接指定

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test?charset=utf8",)

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