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
- 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,這是sqlalchemy提供的一個基類,會對我們聲明的Python類做一些檢查,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) )
第四,關於字段屬性:
1.primary_key和autoincrement比較好理解,就是MySQL的主鍵與遞增屬性。
2.如果是int型,不需要指定長度,而如果是varchar類型,則必須指定。
3.nullable對應的是MySQL中的NULL 和NOT NULL
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 model
3.資料庫操作的封裝,與參考的文章不同,我是直接呼叫了session,使呼叫方不需要專注於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_list
4.呼叫方:
# main.py from sqlachlemy_lab.model_op import PyOrmModelOp if __name__ == '__main__': PyOrmModelOp.save_data({'id': 1, 'name': 'test', 'attr': {}})
以上是一個超方便使用SQL的Python神器!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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