背景
其實一開始用的是pymysql,但發現維護比較麻煩,還存在程式碼注入的風險,所以就乾脆直接用ORM框架。
ORM即Object Relational Mapper,可以簡單理解為資料庫表和Python類別之間的映射,透過操作Python類,可以間接操作資料庫。
Python的ORM框架比較有名的是SQLAlchemy和Peewee,這裡不做比較,只是單純講解個人對SQLAlchemy的一些使用,希望能給各位朋友帶來幫助。
- sqlalchemy版本: 1.3.15
- sqlalchemy版本: 1.3.15
- pymysql版本: 0.9.3
mysql版本: 5.7
#初始化工作一般使用ORM框架,都會有一些初始化工作,例如資料庫連接,定義基礎映射等。 以MySQL為例,建立資料庫連線只需要傳入DSN字串即可。其中echo表示是否輸出對應的sql語句,對除錯比較有幫助。from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://$user:$password@$host:$port/$db?charset=utf8mb4', echo=True)個人設計對我個人而言,引進ORM框架時,我的專案會參考MVC模式做以下設計。其中model儲存的是一些資料庫模型,也就是資料庫表映射的Python類別;model_op儲存的是每個模型對應的操作,即增刪查改;呼叫方(如main.py)執行資料庫操作時,只需要呼叫model_op層,並不用關心model層,從而實現解耦。
├── main.py ├── model │ ├── __init__.py │ ├── base_model.py │ ├── ddl.sql │ └── py_orm_model.py └── model_op ├── __init__.py └── py_orm_model_op.py映射宣告(Model介紹)舉個栗子,如果我們有這樣一張測試表
create table py_orm ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一id', `name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', `attr` JSON NOT NULL COMMENT '属性', `ct` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `ut` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON update CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY(`id`) )ENGINE=InnoDB COMMENT '测试表';在ORM框架中,映射的結果就是下文這個Python類別
# py_orm_model.py from .base_model import Base from sqlalchemy import Column, Integer, String, TIMESTAMP, text, JSON class PyOrmModel(Base): __tablename__ = 'py_orm' id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True, comment='唯一id') name = Column(String(255), nullable=False, default='', comment='名称') attr = Column(JSON, nullable=False, comment='属性') ct = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'), comment='创建时间') ut = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP'), comment='更新时间')首先,我們可以看到PyOrmModel繼承了Base類,該類別是sqlalchemy提供的一個基類,會對我們聲明的Python類別做一些檢查,我將其放在base_model中。
# base_model.py # 一般base_model做的都是一些初始化的工作 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:33306/orm_test?charset=utf8mb4", echo=False)其次,每個Python類別都必須包含__tablename__屬性,不然無法找到對應的表。 第三,關於資料表的創建有兩種方式,第一種當然是手動在MySQL中創建,只要你的Python類別定義沒有問題,就可以正常操作;第二種是透過orm框架創建,例如下面:
# main.py # 注意这里的导入路径,Base创建表时会寻找继承它的子类,如果路径不对,则无法创建成功 from sqlachlemy_lab import Base, engine if __name__ == '__main__': Base.metadata.create_all(engine)創建效果:
... 2020-04-04 10:12:53,974 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine CREATE TABLE py_orm ( id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', attr JSON NOT NULL COMMENT '属性', ct TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, ut TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (id) )
4.關於default和server_default: default代表的是ORM框架層面的預設值,即插入的時候如果該字段未賦值,則會使用我們定義的預設值;server_default代表的是資料庫層面的預設值,也就是DDL語句中的default關鍵字。
Session介紹在SQLAlchemy的文件中提到,資料庫的增刪查改是透過session來執行的。>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker >>> Session = sessionmaker(bind=engine) >>> session = Session() >>> orm = PyOrmModel(id=1, name='test', attr={}) >>> session.add(orm) >>> session.commit() >>> session.close()如上,我們可以看到,對於每一次操作,我們都需要對session進行獲取,提交和釋放。這樣未免過於冗餘和麻煩,所以我們一般會進行一層封裝。 1.採用上下文管理器的方式,處理session的異常回滾和關閉,這部分與所參考的文章是幾乎一致的。
# base_model.py from contextlib import contextmanager from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session def _get_session(): """获取session""" return scoped_session(sessionmaker(bind=engine, expire_on_commit=False))() # 在这里对session进行统一管理,包括获取,提交,回滚和关闭 @contextmanager def db_session(commit=True): session = _get_session() try: yield session if commit: session.commit() except Exception as e: session.rollback() raise e finally: if session: session.close()2.在PyOrmModel中增加兩個方法,用於model和dict之間的轉換
class PyOrmModel(Base): ... @staticmethod def fields(): return ['id', 'name', 'attr'] @staticmethod def to_json(model): fields = PyOrmModel.fields() json_data = {} for field in fields: json_data[field] = model.__getattribute__(field) return json_data @staticmethod def from_json(data: dict): fields = PyOrmModel.fields() model = PyOrmModel() for field in fields: if field in data: model.__setattr__(field, data[field]) return model3.資料庫操作的封裝,與參考的文章不同,我是直接調用了session,使呼叫方不需要關注model層,減少耦合。
# py_orm_model_op.py from sqlachlemy_lab.model import db_session from sqlachlemy_lab.model import PyOrmModel class PyOrmModelOp: def __init__(self): pass @staticmethod def save_data(data: dict): with db_session() as session: model = PyOrmModel.from_json(data) session.add(model) # 查询操作,不需要commit @staticmethod def query_data(pid: int): data_list = [] with db_session(commit=False) as session: data = session.query(PyOrmModel).filter(PyOrmModel.id == pid) for d in data: data_list.append(PyOrmModel.to_json(d)) return data_list4.呼叫方
# main.py from sqlachlemy_lab.model_op import PyOrmModelOp if __name__ == '__main__': PyOrmModelOp.save_data({'id': 1, 'name': 'test', 'attr': {}})完整程式碼請參閱:####https://github.com/yangancode/python_lab/tree/master/ sqlachlemy_lab######
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