ORM框架 SQLAlchemy

1. 什么是ORM

   使用关系对象映射进行数据库操作。
   将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
   
   分类
   -DB first    手动创建数据库和表，自动生成类
   -code first     手动创建类和数据库，自动生成表
   （SQLAlchemy属于code first）
   
   类 -> 表
   对象 -> 行

2. 安装SQLAlchemy

   pip install SQLAlchemy
3. 创建表

   #首先导入需要的模块(包含了下面要用的）
   from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
   from  sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index
   from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationships
   from sqlalchemy import create_engine
   
   #首先构造一个基类
   Base = declarative_base()
   
   #根据表对应类的关系，创建类
   class User(Base):
       __tablename__ = 'user'
       id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
       name = Column(String(30),nullable=True)
       email = Column(String(30),nullable=True)
       user_type_id = Column(Integer,ForeignKey('usertype.id'))
   
   class UserType(Base):
       __tablename__ = 'usertype'
       id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
       title = Column(String(20),nullable=False)
   
   #声明engine以连接操作数据库
   #参数的格式：数据库类型 模块类型 用户名 密码 IP 端口 数据库 编码
       engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/testorm?charset=utf8",max_overflow=5)
   
   #创建表
   Base.metadata.create_all(engine)
   
   #删除表
   Base.metadata.drop_all(engine)

4. 增

   #要操作数据库首先要获得一个session
   #下面的操作最后都要：session.commit()。最后session.close()
   
   Session = sessionmaker(bind=engine)
   session = Session()
   
   #根据对象对应行，我们创建一个对象
   obj = UserType(title='普通用户')
   session.add(obj)    #插入一个
   
   #添加多行
   objs = [
       UserType(title='黑铁用户'),
       UserType(title='白金用户'),
       UserType(title='黄金用户'),
   ]
   session.add_all(objs)

5. 删

   #以删除id>2的UserType数据为例
   session.query(UserType).filter(UserType.id>2).delete()

6. 改

   #将id>0的行的title改为哈哈
   session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>0).update({'title':'哈哈'})
   
   #在id>0的title后面添加一个x
   session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>0).update({UserType.title:UserType.title+"x"},synchronize_session=False)

7. 查

   #当我们执行seesion.query(...)之后，得到的是一个sql语句
   #通过all()方法可以得到对象（行）
   
   #相当于：select * from usertype;
   user_type_list = session.query(UserType).all()  #取出来的是对象
   for row in user_type_list:
       print(row.id,row.title)
   
   #相当于:select * from usertype where id>2;
   user_type_list = session.query(UserType).filter(UserType.id>2)

8. 条件

   #相当于where后面的条件
   ret = session.query(Users).filter_by(name='hsr').all()
   
   #如果filter里面参数直接用逗号隔开，相当于and
   ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'hsr').all()
   
   #范围between
   ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'hsr').all()
   
   #包括in
   ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
   
   #not in
   ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
   
   #in 子查询
   ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='hsr'))).all()
   
   from sqlalchemy import and_, or_
   #and
   ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'hsr')).all()
   #or
   ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'hsr')).all()
   #条件1 or 条件2 and条件3 or 条件4
   ret = session.query(Users).filter(
       or_(
           Users.id < 2,
           and_(Users.name == 'hsr', Users.id > 3),
           Users.extra != ""
       )).all()

9. 通配符

   #跟sql语句的like一样，%匹配多个，_匹配1个
   ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
   ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

10. 限制

    #limit
    ret = session.query(Users)[1:2]

11. 排序

    #按名字降序
    ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
    
    #按id升序
    ret = session.query(Users).order_by(Users.id.asc()).all()

12. 分组

    from sqlalchemy.sql import func
    
    ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
    ret = session.query(
        func.max(Users.id),
        func.sum(Users.id),
        func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
    
    ret = session.query(
        func.max(Users.id),
        func.sum(Users.id),
        func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

13. 连表

    #按Users.id == Favor.nid连表
    ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
    
    #笛卡尔积
    ret = session.query(Person).join(Favor).all()
    
    #左连接
    ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()

14. 组合

    q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
    q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
    ret = q1.union(q2).all()
    
    q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
    q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
    ret = q1.union_all(q2).all()

15. 子查询

    #例1：select * from (select * from tb) as B
    q1 = session.query(UserType).filter(UserType.id > 0).subquery()
    result = session.query(q1).all()
    print(result)
    
    #例2(重点是as_scalar())
    select
      id ,
      (select * from users where users.user_type_id=usertype.id)
    from usertype;
    
    session.query(UserType,session.query(Users).filter(Users.id == 1).subquery())
    session.query(UserType,Users)
    result = session.query(UserType.id,session.query(Users).as_scalar())
    print(result)
    result = session.query(UserType.id,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==UserType.id).as_scalar())
    print(result)

16. 关系

    #获取用户信息以及与其关联的用户类型名称
    class User(Base):
        __tablename__ = 'user'
        id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
        name = Column(String(30),nullable=True)
        email = Column(String(30),nullable=True)
        user_type_id = Column(Integer,ForeignKey('usertype.id'))
        user_type = relationship('UserType',backref='xx')    #新增
    
    user_list = session.query(Users)
    for row in user_list:
         print(row.name,row.id,row.user_type.title)