SQLAlchemy详解

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一、SQLAlchemy介绍

　　SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。
　　SQLAlchemy支持SQLite、PostgreSQL、Oracle、MySQL、MariaDB、Microsoft SQL Server等多种数据库。
二、SQLAlchemy安装

　　

　　我安装的版本是：SQLAlchemy==2.0.29。注意SQLAlchemy2.x以上的版本和1.x版本差别还是挺大的，注意版本。
　　因为SQLAlchemy不能直接操作数据库，还需要python中的pymysql第三方库，所以还需要安装pymysql
　　

　　PyMySQL==1.1.0.
三、创建测试数据库

　　创建一个用于测试的数据库
　　

　　其中sqlalchemydb就是测试数据库
四、封装SQLAlchemyDB类

　　在python项目根目录下创建一个sqlalchemy_db.py文件，当然你也可以在其他目录下创建。其中内容如下：
　　

　　说明1：该文件sqlalchemy_db.py的作用是封装一个SQLAlchemy的类，为实例化sqlAlchemy对象做准备
　　说明2：self.engine是连接数据的引擎设置，只有设置了engine，我们才能通过sqlalchemy对象操作数据库
　　说明3：self.session可以理解为数据库的操作对象，我们对数据库的操作都是基于该session实现的。
　　说明4：engine参数解释

• 参数url：SQLAlchemy要连接的数据库地址,其格式为：数据库类型+数据库驱动://数据库用户：数据库密码@数据库地址：端口号/数据库名称？编码方式
  
• 参数convert_unicode：按照指定的编码方式对字符串进行编码解码
  
• 参数isolation_level：设置事务的隔离界别
  
• 参数pool_recycle：设置回收链接的时间，单位毫秒
  
• 参数pool_pre_ping：每次连接前预先ping一下
  
• 参数pool_size： 链接池中保持数据库连接的数量，默认是5
  
• 参数max_overflow ：当链接池中的连接数不够用的时候，允许额外再创建的最大链接数量，默认是10
  
• pool_timeout：排队等数据库链接时的超时时间
  

　　说明5： scoped_session创建的session是线程安全的。五、创建model模型

　　5.1 SQLAlchemy支持的数据类型

• 
  
  
  
  • Integer：整形
    
  • String：字符串
    
  • Float：浮点型
    
  • DECIMAL：定点型
    
  • Boolean：bool
    
  • Date:日期类型
    
  • DateTime：日期+时间类型
    
  • Time：时间类型
    
  • Enum：枚举类型
    
  • Text：文本类型
    
  • LongText：长文本类型
    
  
  

　　5.2 SQLAlchemy字段常用的约束

• 
  
  
  
  • default：默认值
    
  • nullable：是否可空
    
  • primary_key：是否为主键
    
  • unique：是否唯一
    
  • autoincrement：是否自动增长
    
  • name：该属性在数据库中的映射字段
    
  
  

　　5.3 创建测试的model.py文件

　　　　在项目的根目录或者你需要的地方创建一个model.py文件，内容如下：
　　　　

 
　　　　说明1：为了测试效果，我们在这个model类中尽可能的多展示了不同字段的使用
　　　　说明2：Base.metadata.create_all() 会将我们的模型自动映射到数据库中，当然也可以手动去数据库中创建表
　　　　说明3：我们写好的这个model类暂时还没有使用呢 。
六、创建测试文件

　　在项目根目录下或者你需要的地方创建一个test.py文件，内容如下：
　　

　　这时我们在test.py中就只引入mysql_db和TestModel，其他的先不写，然后使用python test.py运行该脚本，就会发现我们的model模型，已经同步到数据库中了
 　　

七、添加测试数据

　　7.1 单条添加数据

　　　　修改test.py文件如下，然后python test.py执行
　　　　

　　　　执行之后，我们去数据库查看结果如下：　　　　

　　　　说明1：create_time,update_time,is_delete都是有默认值的字段，如果不设置，会自动显示默认值。
　　　　说明2：money字段总长度时9位，但是可以少于9位，不能多于9位，小数部位不足时补0
　　7.2 批量添加数据

　　　　再来演示一下批量增加数据，代码如下还是在test.py中
 　　　　

　　　　执行后的结果如下：
　　　　

八、修改删除

　　8.1 修改
　　　　刚才已经演示了增加数据的代码，下面我们看一下修改，代码如下，还是在test.py文件中
　　　　

　　　　查看一下数据库
　　　　

　　8.2 删除

　　　　可以看到姓名和性别已经修改成功。再来测试一下删除数据
　　　　

　　　　

　　　　可以看出，数据库中已经没有id=1的数据了

九、查询

　　在进行查询测试之前，先往数据库中添加一下测试数据
　　

 　　9.1 query关键字

　　　　在做查询的时候我们通常query关键字，它类似于SQL中select 关键字，query参数通常可以填写三类参数

• 
  
  
  
  • model模型对象：指定查找这个模型中所有的字段
    
  • model模型对象中的属性：可以指定只查找某个model中的几个属性字段
    
  • 聚合函数：func.count(统计行的数量),func.avg(求平均数),func.max(求最大值),func.min(求最小值),func.sum(求和)
    
  
  

　　　　

　　　　查看一下打印结果
　　　　

　　　　说明1：在做查询的时候 .first() 表示查询第一个满足条件的数据
　　　　说明2：在做查询的时候 .all() 表示查询所有数据
　　　　说明3：如果不是查询全部字段，只查询部分字段或者聚合函数的话，结果返回的是一个元组，通过下标取数据即可
　　9.2 filter关键字

　　　　过滤是数据提取的一个很重要的功能，以下对一些常用的过滤条件进行解释，并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现，常用的方法有

• 
  
  
  
  • 相等： ==
    
  • 不相等： !=
    
  • 模糊查询：like(%xx$)
    
  • 包含：in_()
    
  • 不包含：~ in_() 注意 ~不是直接加在in前面的，注意看代码示例
    
  • 空：==None 或者 is_(None)
    
  • 不为空： !=None 或者 isnot(None)
    
  • 并且: and_()或者也可以使用逗号连接多个条件
    
  • 或者：or_()
    
  
  

　　　　

　　　　打印结果如下：
　　　　

　　9.3分页查询
　　　　方式1：使用limit+offset实现
　　　　

　　　　查询结果为：
　　　　

　　　　方式2：使用slice
　　　　

　　　　输出结果为：
　　　　

十、排序

 　　

　　输出结果为：
　　

 

来源:https://www.cnblogs.com/Se7eN-HOU/p/18115967
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