摘要:你应该使用工厂类来创建类,因为这确保了配置参数的正确性。对象包含创建数据库连接所需的一切信息,它不会立即创建连接对象,而是会在我们进行具体操作时创建。注意生产环境不要使用这个选项。关于选择的最佳实践使用迭代方式获取所有值,而不是。
定义模式Defining Schema
定义ORM类的4个步骤:
继承declarative_base()函数返回的类
定义__tablename__属性来指定表名
定义列属性
定义至少一个主键
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, Numeric, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Cookie(Base):
__tablename__ = "cookies"
cookie_id = Column(Integer(), primary_key=True)
cookie_name = Column(String(50), index=True)
cookie_recipe_url = Column(String(255))
cookie_sku = Column(String(55))
quantity = Column(Integer())
unit_cost = Column(Numeric(12, 2))
你可以查看Cookie类的__table__属性:如下
>>> Cookie.__table__
Table("cookies", MetaData(bind=None),
Column("cookie_id", Integer(), table=, primary_key=True,
nullable=False),
Column("cookie_name", String(length=50), table=),
Column("cookie_recipe_url", String(length=255), table=),
Column("cookie_sku", String(length=15), table=),
Column("quantity", Integer(), table=),
Column("unit_cost", Numeric(precision=12, scale=2),
table=), schema=None)
Keys, Constraints, and Indexes
class SomeDataClass(Base):
__tablename__ = "somedatatable"
__table_args__ = (ForeignKeyConstraint(["id"], ["other_table.id"]),
CheckConstraint(unit_cost >= 0.00",
name="unit_cost_positive"))
Relationships
from sqlalchemy import ForeignKey, Boolean
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
class Order(Base):
__tablename__ = "orders"
order_id = Column(Integer(), primary_key=True)
#定义外键
user_id = Column(Integer(), ForeignKey("users.user_id"))
shipped = Column(Boolean(), default=False)
#定义one-to-many关系
user = relationship("User", backref=backref("orders", order_by=order_id))
class LineItem(Base):
__tablename__ = "line_items"
line_item_id = Column(Integer(), primary_key=True)
order_id = Column(Integer(), ForeignKey("orders.order_id"))
cookie_id = Column(Integer(), ForeignKey("cookies.cookie_id"))
quantity = Column(Integer())
extended_cost = Column(Numeric(12, 2))
order = relationship("Order", backref=backref("line_items",
order_by=line_item_id))
#定义one-to-one关系,uselist=False
cookie = relationship("Cookie", uselist=False)
Persisting the Schema
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite:///:memory:")
Base.metadata.create_all(engine) #这个Base是前面的Base = declarative_base()
Working with Data via SQLAlchemy ORM
Session
session对象负责与数据库交互,封装了来自engine的connection,transaction.session中的事物会一直打开,除非调用session的commit()或rollback()方法,或close(),remove()方法。
你应该使用sessionmaker工厂类来创建Session类,因为这确保了配置参数的正确性。一个应用应该只调用sessionmaker一次。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("sqlite:///:memory:")
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
session对象包含创建数据库连接所需的一切信息,它不会立即创建连接对象,而是会在我们进行具体操作时创建。
插入数据cc_cookie = Cookie(cookie_name="chocolate chip", cookie_recipe_url="http://some.aweso.me/cookie/recipe.html", cookie_sku="CC01", quantity=12, unit_cost=0.50) session.add(cc_cookie) session.commit()
当我们调用add()的时候,它不会在数据库执行insert操作,而当我们调用commit()的时候,将会发生如下步骤:
#start a transaction.
INFO:sqlalchemy.engine.base.Engine:BEGIN (implicit)
#Insert the record into the database
INFO:sqlalchemy.engine.base.Engine:INSERT INTO cookies (cookie_name,
cookie_recipe_url, cookie_sku, quantity, unit_cost) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
#The values for the insert.
INFO:sqlalchemy.engine.base.Engine:("chocolate chip",
"http://some.aweso.me/cookie/recipe.html", "CC01", 12, 0.5)
#Commit the transaction.
INFO:sqlalchemy.engine.base.Engine:COMMIT
如果你想打印这些细节信息,你可以传递echo=True到create_engine函数中。注意生产环境不要使用这个选项。
批量插入文档地址
Session.bulk_save_objects(),Session.bulk_update_mappings()
c1 = Cookie(cookie_name="peanut butter",
cookie_recipe_url="http://some.aweso.me/cookie/peanut.html",
cookie_sku="PB01",
quantity=24,
unit_cost=0.25)
c2 = Cookie(cookie_name="oatmeal raisin",
cookie_recipe_url="http://some.okay.me/cookie/raisin.html",
cookie_sku="EWW01",
quantity=100,
unit_cost=1.00)
session.bulk_save_objects([c1, c2])
session.commit()
print(c1.cookie_id)
除了bulk_save_objects,还有Session.bulk_update_mappings(), 如下:
它允许我们通过字典列表来进行插入
s.bulk_insert_mappings(User, [dict(name="u1"), dict(name="u2"), dict(name="u3")] )
对于批量更新,还有个Session.bulk_update_mappings()
查询cookies = session.query(Cookie).all()
print(cookies)
#使用迭代方式
for cookie in session.query(Cookie):
print(cookie)
其余方法:
all()
first()
one():如果有多条结果,会抛出异常。
scalar()
关于选择的最佳实践:
1、使用迭代方式获取所有值,而不是all()。内存友好
2、使用first()获取单条数据,而不是one(),scalar()
3、尽量不要使用scalar()
控制查询的列数目
print(session.query(Cookie.cookie_name, Cookie.quantity).first())
排序
for cookie in session.query(Cookie).order_by(Cookie.quantity):
print("{:3} - {}".format(cookie.quantity, cookie.cookie_name))
from sqlalchemy import desc
for cookie in session.query(Cookie).order_by(desc(Cookie.quantity)):
print("{:3} - {}".format(cookie.quantity, cookie.cookie_name))
limiting限制返回的结果数
query = session.query(Cookie).order_by(Cookie.quantity).limit(2) print([result.cookie_name for result in query])
内置SQL函数与别名
from sqlalchemy import func
inv_count = session.query(func.sum(Cookie.quantity)).scalar()
print(inv_count)
rec_count = session.query(func.count(Cookie.cookie_name)).first()
print(rec_count) #(5,) 得到的是一个元组,而不是像scalar()那样得到单个值
#别名
rec_count = session.query(func.count(Cookie.cookie_name)
.label("inventory_count")).first()
print(rec_count.keys())
print(rec_count.inventory_count)
过滤
record = session.query(Cookie).filter(Cookie.cookie_name == "chocolate chip").first() print(record) record = session.query(Cookie).filter_by(cookie_name="chocolate chip").first() print(record)
注意:filter与filter_by的区别
query = session.query(Cookie).filter(Cookie.cookie_name.like("%chocolate%"))
for record in query:
print(record.cookie_name)
操作符
+,-,*,/,%
==,!=,<,>,<=,>=
AND,OR,NOT,由于python关键字的原因,使用and_(),or_(),not_()来代替
+号还可以用于字符串拼接:
results = session.query(Cookie.cookie_name, "SKU-" + Cookie.cookie_sku).all()
for row in results:
print(row)
from sqlalchemy import and_, or_, not_
query = session.query(Cookie).filter(or_(
Cookie.quantity.between(10, 50),
Cookie.cookie_name.contains("chip")
)
)
for result in query:
print(result.cookie_name)
更新Updating Data
query = session.query(Cookie)
cc_cookie = query.filter(Cookie.cookie_name == "chocolate chip").first()
cc_cookie.quantity = cc_cookie.quantity + 120
session.commit()
print(cc_cookie.quantity)
#通过字典方式更新
query = session.query(Cookie)
query = query.filter(Cookie.cookie_name == "chocolate chip")
query.update({Cookie.quantity: Cookie.quantity - 20})
cc_cookie = query.first()
print(cc_cookie.quantity)
删除Deleting Data
query = session.query(Cookie) query = query.filter(Cookie.cookie_name == "dark chocolate chip") dcc_cookie = query.one() session.delete(dcc_cookie) session.commit() dcc_cookie = query.first() print(dcc_cookie) #或者这样 query = session.query(Cookie) query = query.filter(Cookie.cookie_name == "molasses") query.delete()
添加关联对象
o1 = Order()
o1.user = cookiemon
session.add(o1)
cc = session.query(Cookie).filter(Cookie.cookie_name ==
"chocolate chip").one()
line1 = LineItem(cookie=cc, quantity=2, extended_cost=1.00)
pb = session.query(Cookie).filter(Cookie.cookie_name ==
"peanut butter").one()
line2 = LineItem(quantity=12, extended_cost=3.00)
line2.cookie = pb
line2.order = o1
o1.line_items.append(line1)
o1.line_items.append(line2)
session.commit()
Joins
query = session.query(Order.order_id, User.username, User.phone,
Cookie.cookie_name, LineItem.quantity,
LineItem.extended_cost)
query = query.join(User).join(LineItem).join(Cookie)
results = query.filter(User.username == "cookiemon").all()
print(results)
query = session.query(User.username, func.count(Order.order_id))
query = query.outerjoin(Order).group_by(User.username)
for row in query:
print(row)
自关联表的定义
class Employee(Base):
__tablename__ = "employees"
id = Column(Integer(), primary_key=True)
manager_id = Column(Integer(), ForeignKey("employees.id"))
name = Column(String(255), nullable=False)
manager = relationship("Employee", backref=backref("reports"),
remote_side=[id])
Base.metadata.create_all(engine)
注:使用remote_side来定义自关联的多对一关系
marsha = Employee(name="Marsha")
fred = Employee(name="Fred")
marsha.reports.append(fred)
session.add(marsha)
session.commit()
for report in marsha.reports:
print(report.name)
分组
query = session.query(User.username, func.count(Order.order_id))
query = query.outerjoin(Order).group_by(User.username)
for row in query:
print(row)
Chaining
def get_orders_by_customer(cust_name):
query = session.query(Order.order_id, User.username, User.phone,
Cookie.cookie_name, LineItem.quantity,
LineItem.extended_cost)
query = query.join(User).join(LineItem).join(Cookie)
results = query.filter(User.username == cust_name).all()
return results
get_orders_by_customer("cakeeater")
元素SQL查询
session.execute("select * from User")
session.execute("insert into User(name, age) values("bomo", 13)")
session.execute("insert into User(name, age) values(:name, :age)", {"name": "bomo", "age":12})
建议使用text()来执行部分SQL查询
from sqlalchemy import text
query = session.query(User).filter(text("username="cookiemon""))
print(query.all())
[User(username="cookiemon", email_address="mon@cookie.com",
phone="111-111-1111", password="password")]
Session与异常处理
Session状态:
Transient:实例不在session和数据库中。
Pending:对象通过add()方法被添加到session当中,但是并没有flushed或者committed
Persistent:对象处于session中,同时在数据库中有对应的记录
Detached:实例不在session中,但是数据库中有相关记录
那么如何查看实例状态呢?可以通过SQLAlchemy的inspect()方法来查看,
cc_cookie = Cookie("chocolate chip",
"http://some.aweso.me/cookie/recipe.html",
"CC01", 12, 0.50)
from sqlalchemy import inspect
insp = inspect(cc_cookie)
for state in ["transient", "pending", "persistent", "detached"]:
print("{:>10}: {}".format(state, getattr(insp, state)))
输出:
transient: True
pending: False
persistent: False
detached: False
实际上,你应该使用insp.transient, insp.pending, insp.persistent, and insp.detached来获取某一个状态。
如果要将一个实例变为detached状态,可以调用session的expunge()方法
session.expunge(cc_cookie)
查看改变历史
for attr, attr_state in insp.attrs.items():
if attr_state.history.has_changes():
print("{}: {}".format(attr, attr_state.value))
print("History: {}
".format(attr_state.history))
异常
文档
我们关系的主要有两个MultipleResultsFound,DetachedInstanceError.
from sqlalchemy.orm.exc import MultipleResultsFound
try:
results = session.query(Cookie).one()
except MultipleResultsFound as error:
print("We found too many cookies... is that even possible?")
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/38263.html
摘要:基于反射对象进行查询模块反射这里我们不再使用而是使用扩展模块的获取所有的对象名获取表对象进行操作反射关联关系可以反射并建立表之间的但是建立关联列的命名为例如关于更多信息请详细参看官方文档 示例数据库下载:http://chinookdatabase.codepl...在SQLALchemy中,我们使用反射技术来获取相关database schema信息,如tables,views,in...
摘要:支持从现有数据库自动生成代码,并支持一对多,一对一,多对多的关联关系。生成整个库的代码指定表保存到指定文件 pip install sqlacodegen sqlacodegen支持从现有数据库自动生成ORM代码,并支持一对多,一对一,多对多的关联关系。 #生成整个库的代码 sqlacodegen sqlite:///Chinook_Sqlite.sqlite #指定表 sqlacod...
摘要:默认的可以增量式创建数据库缺失的表,但是无法做到修改已有的表结构,或删除代码中已经移除的表。这个时候我们就需要用到这个库。 SQLAlchemy默认的create_all()可以增量式创建数据库缺失的表,但是无法做到修改已有的表结构,或删除代码中已经移除的表。这个时候我们就需要用到Alembic这个SQLAlchemy migrations库。安装:pip install alembi...
摘要:可以看作是很多对象的集合,还有一些关于的信息。相关类定义在基础的模块中,比如最常用的三个它也支持同时定义多个形成联合主键。使用获取单行单列结果时需要注意,如果返回多于一行,它会抛出异常。比如违反唯一性约束等。 SQL Expression Language对原生SQL语言进行了简单的封装两大模块SQLAlchemy Core and ORM: Core:提供执行SQL Express...
摘要:模型应当从视图和控制器中解耦出来。与数据操作和行为相关的逻辑都应当放入模型中,通过命名空间进行管理。在应用中,对象关系映射也是一种非常有用的技术,它可以用来做数据管理及用做模型。以基于的富应用开发为主要学习资料。 MVC 和命名空间 要确保应用中的视图、状态和数据彼此清晰分离,才能让架构更加整洁有序且更加健壮。模型应当从视图和控制器中解耦出来。与数据操作和行为相关的逻辑都应当放入模型...
阅读 2536·2021-11-12 10:36
阅读 2288·2021-11-09 09:49
阅读 2990·2021-11-04 16:12
阅读 1419·2021-10-09 09:57
阅读 3478·2019-08-29 17:24
阅读 2225·2019-08-29 15:12
阅读 1559·2019-08-29 14:07
阅读 1594·2019-08-29 12:53