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上篇我们讲到了python中常见的ORM框架，我们大致知道了python中有什么主流的ORM框架，并对不同的ORM框架的优缺点进行了比较，今天我们就来聊聊在Python中，最有名的ORM框架---SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。

📖 准备工作

首先通过pip安装SQLAlchemy：

pip install sqlalchemy

然后创建一个user表，用SQLAlchemy来试试：

sql创语句如下

create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))

第一步，导入SQLAlchemy，并初始化DBSession：

💾 简介

SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，它为应用程序开发人员提供了 SQL 的全部功能和灵活性。 它提供了一整套众所周知的企业级持久性模式，专为高效和高性能的数据库访问而设计，适用于简单的 Python 领域语言。

SQL 数据库的行为不像对象集合，越大和性能越重要； 对象集合的行为越不像表和行，抽象越重要。

SQLAlchemy 旨在适应这两个原则。 SQLAlchemy 认为数据库是一个关系代数引擎，而不仅仅是一个表的集合。 行不仅可以从表中选择，还可以从连接和其他选择语句中选择； 这些单元中的任何一个都可以组成一个更大的结构。 SQLAlchemy 的表达式语言从其核心建立在这个概念之上。 SQLAlchemy以其对象关系映射器（ORM）而闻名，这是一个提供数据映射器模式的可选组件，其中类可以以开放式、多种方式映射到数据库——允许对象模型和数据库模式在一个 从一开始就干净地解耦。 SQLAlchemy 解决这些问题的整体方法与大多数其他 SQL 完全不同。这是官网的介绍。看起来还是很强大的。

SQLAlchemy 是一个功能强大的Python ORM 工具包，口碑不错，社区活跃也较为开放所以我们今天就来聊一聊SqlAlchemy，Alchemy是炼金术的意思，看到没名字就这么硬气。

无论什么语言，无论什么库，做一个ORM实现，至少应当实现完全语义化的数据库操作，使得操作数据库表就像在操作对象。完整的ORM应当可以完全避免SQL拼接

 一般来说SQLAlchemy的使用方式有两种: Core和ORM
两种有什么不同呢?

ORM是构建在Core之上的
Core更加底层, 可以执行直接执行SQL语句
ORM类似于Django的ORM, 由于sqlalchemy提供了一套接口, 所以不需要我们直接写SQL语句 (1.x版本)
至于要用哪个, 等到你用到时, 你会知道的

Core

一般来说, 使用步骤如下:

1. 配置数据库连接
2. 建立连接
3. 创建表
4. 执行SQL语句, 按需开启事件是否自动提交
5. 拿到返回数据, 执行其他代码

这种方式使用的不多，这里主要使用的是ORM的方式

ORM方式

📚 基本概念

相关概念 

概念不多而且很清晰明了，当我们理解好这些概念之后，我们基本就能看出，这里包括了我们常用的大部分操作了。

Session的作用

下面是session的一些常见的方法

 

模型定义

下面我们来看一个如何定义一个模型：

# coding=utf-8
from __future__ import unicode_literals, absolute_import
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime
ModelBase = declarative_base() #<-元类
 
class User(ModelBase):
    __tablename__ = "auth_user"
 
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date_joined = Column(DateTime)
    username = Column(String(length=30))
    password = Column(String(length=128))
 
# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:root@localhost:3306/python_db')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

从这里可以看到，模型定义甚至与数据库是无关的，所以允许不同的数据库后端，不同类型拥有不同的表现形式和建表语句

这里我们可以看到它实现了 ORM与数据库连接的解耦，一些数据库后端不支持的数据类型，例如Numeric类型，在sqlite中不支持，不过SQLAlchemy也能做一些兼容使用普通浮点

Model 等同于数据库的一张表
Column 显然就是这张表的一列

create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息：

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表，就继续定义其他class，例如School：

class School(ModelBase):
    __tablename__ = 'school'
    id = ...
    name = ...

你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。

下面，我们看看如何向数据库表中添加一行记录。

增加

由于有了ORM，我们向数据库表中添加一行记录，可以视为添加一个User对象：

# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

这时user表就有了bob的一条记录

可见，关键是获取session，然后把对象添加到session，最后提交并关闭。DBSession对象可视为当前数据库连接。

get_session底下configure可以控制auto_commit参数，= False时写操作默认都不放在事务里,SQLAlchemy默认为True

session.add函数将会把Model加入当前的持久空间(可以从session.dirty看到)，直到commit时更新

查询 

如何从数据库表中查询数据呢？有了ORM，查询出来的可以不再是tuple，而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下：

with get_session() as session:
    # 
    session.query(User)

最简单的这个查询返回了一个Query对象
需要注意的是，这里只构造Query，事实上并没有发送至数据库进行查询，只会在Query.get()、Query.all()、Query.one()以及Query.__iter__等具有“执行”语义的函数，才会真的去获取 ，如下方法

# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询，filter是where条件，最后调用one()返回唯一行，如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()

加入.one()方法之后，这里就能获取到查询的对象信息了，否则不加的话就是使用的sql语句 

 

 

可见，ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联，互相转换。

由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联，相应地，ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。

例如，如果一个User拥有多个Book，就可以定义一对多关系如下：

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
 
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一对多:
    books = relationship('Book')
 
class Book(Base):
    __tablename__ = 'book'
 
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

当我们查询一个User对象时，该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。

Query ：本质上是数据表的若干行

1. 在查询情况的下，等同于SQL 中的 SELECT Syntax
2. 在update函数的操作时，可以根据参数选择等同于直接UPDATE users SET xxx WHERE name=xxx或者先用SELECT 选出ID，再循环用UPDATE xxx WHERE id=xxx
3. delete同上

以SQLAlchemy为代表的ORM基本都支持链式操作。

with get_session() as session:
    # 
    query = (session
             .query(User)
             .filter(User.username == "asd")
             .filter_by(username="asd")
             #上面两个都是添加where
             .join(Addreess)#使用ForeignKey
             .join(Addreess,Addreess.user_id==User.id)#使用显式声明
             .limit(10)
             .offset(0)
             )

所有Query支持的详情见Query API文档

上面也涉及到一个特别有意思的filter函数：User.username == "asd" ,实际上是SQLAlchemy重载了Column上的各种运算符 __eq__、__ge__，返回了一个BinaryExpression对象，看起来就更加符合直觉上的语义

复杂查询

基于Query的subquery

with get_session() as session:
    # 
    query = (session
            .query(User.id)
            .filter(User.name == "asd")
            .filter_by(name="asd")
            .limit(10)
            )
    subquery = query.subquery()
    query2 = session.query(User).filter(
        User.id.in_(subquery)
    )
    print query2#<-打印展开成的SQL，此处没有SQL查询

查询结果的处理：

返回由表对象组成的列表



只返回一行数据或引发异常 (无数据时抛出: sqlalchemy.exc.NoResultFound, 多行数据时抛出: sqlalchemy.exc.MultipleResultsFound)

最多返回一行数据或引发异常 ()
scalar()
获取第一行的第一列数据. 如果没有要获取的行, 则返回None, 多行数据时抛出: sqlalchemy.exc.MultipleResultsFound
 

删除操作

删除操作就是先查询出对象，通过该对象再删除就Ok了, 一般形式为: session.query(...).filter(...).delete()

# 删除操作
user = session.query(
    User) \
    .filter(User.id == 50) \
    .delete()
 
session.commit()
session.close()
print(user)

1

 

这时只剩下一个了id是50 的大bob就删除了

像Core一样删除数据, 即delte(...).where(...)

 

更新操作

主要步骤是先查询再更新, 即: session.query(...).filter(...).update(...)

user = session.query(User).filter(User.id == 5).update({"name": 'tom'})

同样和Core一样, 使用update(...).where(...).values(...)的形式更新数据

📒扩展与深入进阶

这里说说1.x和2.x方法的一些区别

 

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