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Exemple d'introduction à Python SQLAlchemy ORM
- 高洛峰original
- 2017-03-06 14:53:222995parcourir
1. Introduction à ORM
Le nom complet d'ORM en anglais est le mappage relationnel d'objet, qui est un programme de relation de mappage d'objets. En termes simples, dans nos programmes orientés objet comme Python, tout est un. objet, mais nous utilisons Toutes les bases de données sont relationnelles Afin de garantir des habitudes d'utilisation cohérentes, le modèle objet du langage de programmation et le modèle relationnel de la base de données sont mappés via ORM, afin que nous puissions utiliser directement le langage de programmation lors de l'utilisation de la programmation. langage pour faire fonctionner la base de données. Utilisez simplement le modèle objet pour fonctionner sans utiliser directement le langage SQL.
Avantages de l'ORM :
Masquer les détails d'accès aux données, interaction de base de données universelle "fermée", le cœur de l'ORM. Cela rend nos interactions communes avec les bases de données simples et faciles, sans avoir à penser du tout aux foutues instructions SQL. Un développement rapide en découle.
ORM nous permet de construire simplement et facilement des structures de données solides.
Inconvénients :
Inévitablement, l'automatisation signifie la cartographie et la gestion des associations au détriment de la performance (au début, c'était tout ce que les gens comme ORM ont en commun). Divers frameworks ORM actuels tentent d'utiliser diverses méthodes pour atténuer ce problème (LazyLoad, Cache), et l'effet est toujours très important.
2. Framework SQLAlchemy et API de base de données
En Python, le framework ORM le plus connu est SQLAlchemy. Les utilisateurs incluent des entreprises ou des applications bien connues telles que openstack＼Dropbox. La liste principale des utilisateurs est http://www.php.cn/
Vous devez mapper les tables. dans la base de données en classes vous-même. Ensuite, il peut être appelé via l'objet. SQLAlchemy prend non seulement en charge MYSQL, mais aussi Oracle, etc.
Dialect permet de communiquer avec l'API de données et d'appeler différentes API de base de données selon différents fichiers de configuration pour réaliser des opérations sur la base de données :
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...] Installez SQLAlchemy :
pip install SQLAlchemy
3. Connectez-vous à la base de données et interrogez le
from sqlalchemy import create_engine
#连接数据库，生成engine对象；最大连接数为5个
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/zcl", max_overflow=5)
print(engine) #Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/zcl)
result = engine.execute('select * from students') #不用commit(),会自动commit
print(result.fetchall()) sortie :Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/zcl)[(1, 'zcl', 'man', 22, '15622341234', None), (2, 'alex', 'man', 30, '15622341235', None), (5, 'Jack', 'man', 25, '1351234', 'CN'), (6, 'Mary', 'female', 18, '1341234', 'USA'), (10, 'Jack', 'man', 25, '1351234', 'CN'), (11, 'Jack2', 'man', 25, '1351234', 'CN'), (12, 'Mary', 'female', 18, '1341234', 'USA'), (13, 'cjy', 'man', 18, '1562234', 'USA'), (14, 'cjy2', 'man', 18, '1562235', 'USA'), (15, 'cjy3', 'man', 18, '1562235', 'USA'), (16, 'cjy4', 'man', 18, '1562235', 'USA'), (17, 'cjy5', 'man', 18, '1562235', 'USA')]4. Créer des tables Créer des tables d'utilisateurs et de couleurs : lors de la création d'une table, vous devez la lier à une instance de MetaData.
from sqlalchemy import create_engine, \
Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey
metadata = MetaData() #相当于实例一个父类
user = Table('user', metadata, #相当于让Table继承metadata类
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
color = Table('color', metadata, #表名color
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", max_overflow=5)
metadata.create_all(engine) #table已经与metadate绑定Afficher le tableau créé :
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey,select
metadata = MetaData()
user = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
color = Table('color', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/zcl", max_overflow=5)
conn = engine.connect() #创建游标,当前实例所处状态
# 创建SQL语句，INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name)
#id号可省略，默认是自增的
# conn.execute(user.insert(), {'id': 1, 'name': 'zcl'})
# conn.close()
# sql = user.insert().values(name='wu') #插入
# conn.execute(sql)
# conn.close()
#删除id号大于1的行,也可以where(user.c.name=="zcl")
# sql = user.delete().where(user.c.id > 1)
# conn.execute(sql)
# conn.close()
# 将name=="wuu"更改为"name=="ed"
# sql = user.update().where(user.c.name == 'wuu').values(name='ed')
# conn.execute(sql)
# conn.close()
#查询 下面不能写 sql = user.select... 会曝错
#sql = select([user, ]) #[(1, 'zcl'), (9, 'ed'), (10, 'ed')]
# sql = select([user.c.id, ]) #[(1,), (9,), (10,)]
sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id)
# sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)
# sql = user.select([user]).group_by(user.c.name)
result = conn.execute(sql)
print(result.fetchall())
conn.close() 2. Ajouter, supprimer, modifier et interroger via SQLAlchemy (important) :
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base() #生成一个SqlORM基类(已经封装metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名为host
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
#创建与数据库的会话sessionclass,注意,这里返回给session的是个class类,不是实例
SessionCls=sessionmaker(bind=engine)
session=SessionCls() #连接的实例
#准备插入数据
h1 = Host(hostname='localhost', ip_addr='127.0.0.1') #实例化(未创建)
h2 = Host(hostname='ubuntu', ip_addr='192.168.2.243', port=20000)
#session.add(h1) #也可以用下面的批量处理
#session.add_all([h1,h2])
#h2.hostname='ubuntu_test' #只要没提交,此时修改也没问题
#查询数据，返回一个对象
obj = session.query(Host).filter(Host.hostname=="localhost").first()
print("-->",obj)
#[0255631d0cd3bd8030034003e6ba8089]如果上面为.all()
#f8774803eaa8e8932442db37a173b2b9如果上面为.first()
#如果用.all(),会曝错AttributeError:'list'objecthasnoattribute'hostname'
#obj.hostname = "localhost_1" #将主机名修改为localhost_1
session.delete(obj) #删除行
session.commit()#提交 Capture d'écran des résultats de l'opération : 
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联,一个组对应多个主机
group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
# 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
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls() #连接的实例
session.commit() #提交Afficher les résultats :
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
# 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
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls() #连接的实例
g1 = Group(name = "g1")
g2 = Group(name = "g2")
g3 = Group(name = "g3")
g4 = Group(name = "g4")
session.add_all([g1,g2,g3,g4])
#此时上面的g1,g2,g3三条记录还未存在，因为程序运行到这一行时还未commit()，故g1.id也未存在，但是下面一行代码是用到g1.id的!!经过测试: 运行时虽然不曝错，但关联不成功,如下图
h1 = Host(hostname='localhost', ip_addr='127.0.0.1',group_id=g1.id)
session.add(h1)
session.commit() #提交 Après le test : bien qu'il n'y ait aucune erreur lors de l'exécution, l'association échoue, comme indiqué ci-dessous :
g4 = session.query(Group).filter(Group.name=="g4").first() #找到g4组的对象
h = session.query(Host).filter(Host.hostname=="localhost").update({"group_id":g4.id}) #更新(修改)
session.commit() #提交
4. Question : Comment obtenir le group_id associé à l'hôte ??
g4=session.query(Group).filter(Group.name=="g4").first()
h=session.query(Host).filter(Host.hostname=="localhost").first()
print("h1:",h.group_id)D'accord, je Admettez que cette question est trop simple. Grâce au code ci-dessus, recherchez l'objet hôte h, puis h.group_id est la réponse. La question suivante est le point clé.
5. 此时可以获取已经关联的group_id，但如何获取已关联的组的组名??
print(h.group.name) #AttributeError:'Host'object has no attribute 'group'
嗯，你是初学者，你当然会说通过过h.group.name就可以找到与主机关联的组名! BUT，这是不行的，会曝错，因为Host类根本就没有group属性!!
解决方法:
first：
from sqlalchemy.orm import relationship #导入relationship
second:
在Host类中加入group = relationship("Group"):
class Host(Base): __tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22) #外键关联,主机与组名关联
group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id")) group = relationship("Group")
此时再用print(h.group.name)就不会曝错啦!!
6. 哈哈，问题还没完呢。 前面已经实现：通过主机可查看对应组名，那么如何实现通过组名查看对应的主机??
经过前面5个点的历练，你已成为小小的老司机了，于是你很自信地说: 和第5个点一样，在Group类中加入hosts = relationship("Host");
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer,primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
group_id = Column(Integer,ForeignKey("group.id"))
group = relationship("Group")
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
hosts = relationship("Host")
Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构
g4 = session.query(Group).filter(Group.name=="g4").first()
h = session.query(Host).filter(Host.hostname=="localhost").first()
print("h1:",h.group_id) #h1: 4
#此时可以获取已经关联的group_id，但如何获取已关联的组的组名
print(h.group.name) #g4
print("g4:",g4.hosts) #g4:[<__main__.Hostobjectat0x0000000004303860>]
7. 通过上面的两句代码可实现双向关联。但必须在两个表都加上一句代码才行，有没有办法只用一句代码就实现双向关联?? 当然有，老司机会这么做:
在Host类中加入下面这句代码，即可实现双向关联:
group=relationship("Group",backref="host_list")
八、合并查询join
合并查询分为: inner join、left outer join、right outer join、full outer join
下面的例子可以让你完全理解join: http://stackoverflow.com/questions/38549/what-is-the-difference-between-inner-join-and-outer-join
关于join的原生sql操作:
在SQLAlchemy实现sql.join:
obj = session.query(Host).join(Host.group).all() #相当于inner join
print("-->obj:",obj)
九、分类聚合group by
group by是啥意思呢? 我说下我的理解吧，group即分组，by为通过；合起来即: 通过XX分组；
举个例子吧，现在有两张表，分别是主机表与分组表。两表已经通过group_id建立关联，分组表中有4个数据，分别为g1,g2,g3,g4; id分别为1,2,3,4; 而主机表有3个数据，group_id分别为4,3,4; id分别为1,2,4; 现在对hosts表执行group by命令，进行分类聚合。
具体请看下图:
对应SQLAlchemy语句:
obj1 = session.query(Host).join(Host.group).group_by(Group.name).all() #分类聚合
print("-->obj1:",obj1)
对应SQLAlchemy语句:
obj2 = session.query(Host,func.count(Group.name)).join(Host.group).group_by(Group.name).all()
print("-->obj2:",obj2)
输出：
-->obj2: [(eee7a277edacfa2db32c6af0fb3aa2a9, 1), (f4f7c97c04e3ddaa72fc606608f96c28, 2)]
十、多对多关联
多对多关联，即: 一个主机h1可对应在多个组(g1,g2)，一个组(g1)可对应多个主机(h1,h2)
想实现如下的多对多关联，需要一张中间表。Eg: h1 g1 h1 g2 h2 g1 Host表 h1 h2 h3 Group表 g1 g2 g3 HostToGroup中间表（实现多对多关联，sqlalchemy也是这样实现的） id host_id group_id 1 1 1 2 1 2 3 2 1
虽然有了中间表，但如果想查看一个组对应的所有主机名或者一个主机对应的所有组，还是需要Group/Host与中间表进行一系列的关联操作(join~), 但SqlAlchemy简化了关联操作!!
调用下面命令便会自动关联中间表:
Host.groups() #查看一个主机对应所有组 Group.hosts()
SQLAlchemy是如何实现多对多关联的??
1. 建立中间表，关联其它两个表
from sqlalchemy import create_engine,func,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
#直接创建表并返回表的实例 Host2Group主动关联Host与Group(被关联)
Host2Group = Table('host_to_group',Base.metadata,
Column('host_id',ForeignKey('host.id'),primary_key=True),
Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),
#一个表为什么能创建两个主键(其实是两个列同时作为主键，非空且唯一)
#PRIMARY KEY (host_id, group_id),
)
2. 在Host表(或Group表)指定中间表的实例，加上backref就不用在Group表中指定
#声明表的映射关系
class Host(Base):
__tablename__ = 'host' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
#group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
groups = relationship("Group", #关联Group表
secondary = Host2Group, #关联第三方表
backref = "host_list") #双向关联，不用在Group类中再加这句代码
def __repr__(self):
return "f629f4ea386063e8614098b37acef85e" % (self.id,
self.hostname,
self.ip_addr)
3. 创建组与主机
if __name__ == '__main__': SessionCls = sessionmaker(bind=engine) session = SessionCls() """ g1 = Group(name = "g1") g2 = Group(name = "g2") g3 = Group(name = "g3") g4 = Group(name = "g4") session.add_all([g1,g2,g3,g4]) """ """ h1 = Host(hostname="h1",ip_addr="10.1.1.1") h2 = Host(hostname="h2",ip_addr="10.1.1.2",port=10000) h3 = Host(hostname="h3",ip_addr="10.1.1.3",port=6666) session.add_all([h1,h2,h3]) """
4. 建立关联与查询
"""
groups = session.query(Group).all()
h1 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h1").first()
h1.groups = groups #将h1关联到所有的组
print("-->:",h1.groups)
h1.groups.pop() #删除一个关联
"""
h2 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h2").first()
#h2.groups = groups[1:-1] #将h2关联到组(2和3)
print("=======>h2.groups:",h2.groups)
#=======>h2.groups: [6e2fcbe3155f6068e5e0552abc854817,
# f1a29f8066407730d73efbdfa1665798]
#加上__repr__()后，变为=======>h2.groups: [fba807bf0ed0cd82abe904d49adf340d, a9d37a5fcbc886fdd4000cb295264863]
g1 = session.query(Group).first()
print("=======>g1:",g1.host_list)
#=======>g1: [41662fd1e61c9cd77104e8515416c7e0]
session.commit()
测试截图:
查看表结构:
查看表内容:
查看第三方表:
完整例子:
from sqlalchemy import create_engine,func,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
#直接创建表并返回表的实例 Host2Group主动关联Ｈost与Group(被关联)
Host2Group = Table('host_to_group',Base.metadata,
Column('host_id',ForeignKey('host.id'),primary_key=True),
Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),
#一个表为什么能创建两个主键(其实是两个列同时作为主键，非空且唯一)
#PRIMARY KEY (host_id, group_id),
)
#声明表的映射关系
class Host(Base):
__tablename__ = 'host' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
#group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
groups = relationship("Group", #关联Group表
secondary = Host2Group, #关联第三方表
backref = "host_list")#双向关联，不用在Group类中再加这句代码
def __repr__(self):
return "f629f4ea386063e8614098b37acef85e" % (self.id,
self.hostname,
self.ip_addr)
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
def __repr__(self):
return "5c798f716970eed1a3e59cce8a955665" % (self.id, self.name)
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls()
"""
g1 = Group(name = "g1")
g2 = Group(name = "g2")
g3 = Group(name = "g3")
g4 = Group(name = "g4")
session.add_all([g1,g2,g3,g4])
"""
"""
h1 = Host(hostname="h1",ip_addr="10.1.1.1")
h2 = Host(hostname="h2",ip_addr="10.1.1.2",port=10000)
h3 = Host(hostname="h3",ip_addr="10.1.1.3",port=6666)
session.add_all([h1,h2,h3])
"""
"""
groups = session.query(Group).all()
h1 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h1").first()
h1.groups = groups #将h1关联到所有的组
print("-->:",h1.groups)
h1.groups.pop() #删除一个关联
"""
h2 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h2").first()
#h2.groups = groups[1:-1]
print("=======>h2.groups:",h2.groups)
#=======>h2.groups: [6e2fcbe3155f6068e5e0552abc854817,
# f1a29f8066407730d73efbdfa1665798]
#加上__repr__()后，变为=======>h2.groups: [fba807bf0ed0cd82abe904d49adf340d, a9d37a5fcbc886fdd4000cb295264863]
g1 = session.query(Group).first()
print("=======>g1:",g1.host_list)
#=======>g1: [41662fd1e61c9cd77104e8515416c7e0]
session.commit()
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