SQLAlchemy的基本使用

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1. SQLAlchemy 简介

SQLAlchemy 是 python 语言中一个比较有名的 ORM 框架。使用 SQLAlchemy 则可以分为三种方式：

1. 使用 SQL Expression，通过 SQLAlchemy 提供的方法写sql表达式，间接地写sql；
2. 使用原生SQL，直接书写sql语句；
3. 使用 ORM 对象映射，将类映射到数据库，通过对象来操作数据库。

相对于ORM对象映射来说，前两种方法不需要写类，使用更简单，代码的可读性更好，并且即使不使用ORM，前两种方法也能很好的完成工作，而且复杂的查询语句，依靠单纯的ORM比较难实现。建议把SQLAlchemy当成DBAPI使用，SQLAlchemy 内建数据库连接池，解决了连接操作相关繁琐的处理，提供方便的强大的log功能。

本文主要介绍前两种的CURD用法。

2. 连接数据库

这里使用的SQLAlchemy版本是v1.1.11

db = create_engine('mysql://admin:[email protected]:3306/test?charset=utf8', echo=False)
conn = db.connect()

通过create_engine方法进行数据库连接，返回一个 db 对象，它的两个参数：

URL格式：数据库类型://用户名:密码@主机地址:端口/数据库名?charset=编码
echo：是否打印日志

通过db.connect()获取到数据库连接对象，后面使用它的execute()方法来执行sql语句。

3. SQL Expression用法

假设存在一个表t_email结构如下：

+------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| Field      | Type         | Null | Key | Default           | Extra                       |
+------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL              | auto_increment              |
| user       | varchar(255) | NO   |     | NULL              |                             |
| email      | varchar(255) | NO   |     | NULL              |                             |
| updated_at | timestamp    | NO   |     | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP |
+------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+

3.1 插入

from sqlalchemy import *

db = create_engine('mysql://admin:[email protected]:3306/test?charset=utf8', echo=False)
conn = db.connect()
metadata = MetaData(db)

def add():
    table = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    i = table.insert()
    conn.execute(i, user=u"李松", email="[email protected]")

最后执行的SQL语句是：INSERT INTO t_email (user, email) VALUES ('李松', '[email protected]')

返回最后插入的记录的id：

def add():
    table = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    i = table.insert()
    result = conn.execute(i, user="mister", email="[email protected]")
    return result.lastrowid

批量插入：

def add():
    table = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    i = table.insert()
    data = [
        {'user': 'jack', 'email': '[email protected]'},
        {'user': 'wendy', 'email': '[email protected]'},
    ]
    conn.execute(i, data)

3.2 查询

def search():
    table = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    s = select([table])
    result = conn.execute(s)
    for row in result:
        print row['user'], row['email']
    result.close()

最后执行的SQL语句是SELECT t_email.id, t_email.user, t_email.email, t_email.updated_at FROM t_email，这样把所有字段都查询出来了。

如果只要查询指定的字段：

s = select([table.c.user, table.c.email])

条件查询类似如下：

# ==条件
s = select([table.c.user, table.c.email]).where(table.c.user == "Jack")
# in条件
s = select([table.c.user, table.c.email]).where(table.c.id.in_([1, 2]))
# between条件
s = select([table.c.user, table.c.email]).where(table.c.id.between(1, 5))
# like条件
s = select([table.c.user, table.c.email]).where(table.c.email.like('%gmail%'))
# group by条件
s = select([table.c.user, table.c.email]).group_by(table.c.user)
# 聚合函数
s = select([func.count(table.c.id).label('cnt')])

当有多个条件时，可以使用and_()、or_()、not_()进行连接。

多表联合查询：

def search():
    table1 = Table('t_user', metadata, autoload=True)
    table2 = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    j_table = table1.join(table2, table1.c.name == table2.c.user)
    s = select([table1.c.name, table1.c.gender, table2.c.email]).select_from(j_table)
    result = conn.execute(s)
    for row in result:
        print row['name'], row['gender'], row['email']
    result.close()

3.3 更新

更新操作：

def update():
    table = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    u = table.update().values(email='[email protected]').where(table.c.user == u'李松')
    conn.execute(u)

3.4 删除

删除操作：

def delete():
    table = Table('t_email', metadata, autoload=True)
    d = table.delete().where(table.c.user == u'李松')
    conn.execute(d)

4. 原生SQL

遇到复杂的sql语句时，不论是增删改查，都可以直接书写sql语句，然后使用text()转换成可执行的对象来执行：

sql = "SELECT * FROM t_email WHERE id=2"
s = text(sql)
result = conn.execute(s)
for row in result:
    print row

这种方法还可以定义变量，然后在execute时赋值：

sql = "SELECT * FROM t_email WHERE id=:id"
s = text(sql)
result = conn.execute(s, id=2)
for row in result:
    print row

5. ORM对象映射

使用ORM就是将python类与数据库的table映射，通过对类对象的操作来操作数据库。这种方法免去了写sql语句，但是写类也是个麻烦事，而且复杂的sql语言依靠ORM比较难实现。

5.1 插入

通过session添加一个新对象即可插入一条新数据

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

db = create_engine('mysql://root:admin@localhost:3306/test?charset=utf8', echo=True)

Base = declarative_base()
# 定义类
class User(Base):
    __tablename__="t_user"
    id = Column(INT, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(255), nullable=False)
    gender = Column(String(1), nullable=False, default='F')
    age = Column(INT, nullable=False, default=0)

DBSession = sessionmaker(bind=db)
session = DBSession()
user = User(name="Selena", gender="M", age=32)
session.add(user)
session.commit()
session.close()

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,mapper

db = create_engine('mysql://root:admin@localhost:3306/test?charset=utf8', echo=True)
metadata = MetaData(db)
user_table = Table('t_user', metadata, autoload=True)

class User(object):
    pass

# 映射
mapper(User, user_table)
DBSession = sessionmaker(bind=db)
session = DBSession()
user = User()
user.name = 'Ellen'
user.gender = 'M'
user.age = 38
session.add(user)
session.commit()
session.close()

5.2 查询

session = DBSession()
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
user = session.query(User).filter(User.name.like('%ed%'))
session.close()

想要了解更多可以查看官方文档：http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_1_1/index.html