怎么在Python中使用SQLAlchemy

怎么在Python中使用SQLAlchemy？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

一. 介紹

SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具。

關于ORM：

全稱Object Relational Mapping（對象關系映射）。

特點是操縱Python對象而不是SQL查詢，也就是在代碼層面考慮的是對象，而不是SQL，體現的是一種程序化思維，這樣使得Python程序更加簡潔易讀。

具體的實現方式是將數據庫表轉換為Python類，其中數據列作為屬性，數據庫操作作為方法。

優點：

• 簡潔易讀：將數據表抽象為對象（數據模型），更直觀易讀

• 可移植：封裝了多種數據庫引擎，面對多個數據庫，操作基本一致，代碼易維護

• 更安全：有效避免SQL注入

為什么要用sqlalchemy?

雖然性能稍稍不及原生SQL，但是操作數據庫真的很方便！

二. 使用

概念和數據類型

概念

常見數據類型

創建數據庫表

1.安裝

pip install SQLalchemy

2. 創建連接

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=uft8")

這行代碼初始化創建了Engine，Engine內部維護了一個Pool（連接池）和Dialect（方言），方言來識別具體連接數據庫種類。

創建好了Engine的同時，Pool和Dialect也已經創建好了，但是此時并沒有真正與數據庫連接，等到執行具體的語句.connect()等時才會連接到數據庫。

create_engine還有其它可選的參數，比如：

engine = create_engine("mysql://user:password@hostname/dbname?charset=uft8",
            echo=True,
            pool_size=8,
            pool_recycle=60*30
            )

• echo: 當設置為True時會將orm語句轉化為sql語句打印，一般debug的時候可用

• pool_size: 連接池的大小，默認為5個，設置為0時表示連接無限制

• pool_recycle: 設置時間以限制數據庫多久沒連接自動斷開

3. 創建數據庫表類（模型）

前面有提到ORM的重要特點，那么我們操作表的時候就需要通過操作對象來實現，現在我們來創建一個類，以常見的用戶表舉例：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Users(Base):
  __tablename__ = "users"

  id = Column(Integer, primary_key=True)
  name = Column(String(64), unique=True)
  email = Column(String(64))
  def __init__(self, name, email):
    self.name = name
    self.email = email

declarative_base()是sqlalchemy內部封裝的一個方法，通過其構造一個基類，這個基類和它的子類，可以將Python類和數據庫表關聯映射起來。

數據庫表模型類通過__tablename__和表關聯起來，Column表示數據表的列。

4. 生成數據庫表

Base.metadata.create_all(engine)

創建表，如果存在則忽略，執行以上代碼，就會發現在db中創建了users表。

操作數據

表創建好了就是操作數據了，常見的操作增刪改查，我們一一介紹。

session

sqlalchemy中使用session用于創建程序和數據庫之間的會話，所有對象的載入和保存都需要通過session對象 。

通過sessionmaker調用創建一個工廠，并關聯Engine以確保每個session都可以使用該Engine連接資源：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 創建session
DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()

session的常見操作方法包括：

• flush：預提交，提交到數據庫文件，還未寫入數據庫文件中

• commit：提交了一個事務

• rollback：回滾

• close：關閉

增

舉個最簡單的例子：

add_user = Users("test", "test123@qq.com")
session.add(add_user)
session.commit()

session.add()將會把Model加入當前session維護的持久空間(可以從session.dirty看到)中，直到commit時提交到數據庫。

Q1：add之后如何直接返回對象的屬性？

可以在add之后執行db.session.flush()，這樣便可在session中get到對象的屬性。

Q2：如何進行批量插入，性能比較？

批量插入共有以下幾種方法，對它們的批量做了比較，分別是：

session.add_all() < bulk_save_object() < bulk_insert_mappings() < SQLAlchemy_core()

查

查詢是最常用的一個操作了，舉個最簡單的查詢例子：

users = session.query(Users).filter_by(id=1).all()
for item in users:
  print(item.name)

通常我們通過以上查詢模式獲取數據，需要注意的是，通過session.query()我們查詢返回了一個Query對象，此時還沒有去具體的數據庫中查詢，只有當執行具體的.all()，.first()等函數時才會真的去操作數據庫。

其中，query有filter和filter_by兩個過濾方法，上述例子也可寫為：

users = session.query(Users).filter_by(Users.id == 1).all()

通常這兩個方法都會用到的，所以一定要掌握它們的區別：

filterfilter_by支持所有比較運算符，相等比較用比較用==只能使用"="，"!="和"><"過濾用類名.屬性名過濾用屬性名不支持組合查詢，只能連續調用filter變相實現參數是**kwargs，支持組合查詢支持and，or和in等

改

更新數據有兩種方法，一種是使用query中的update方法：

改

更新數據有兩種方法，一種是使用query中的update方法：

session.query(Users).filter_by(id=1).update({'name': "Jack"})

另一種是操作對應的表模型：

users = session.query(Users).filter_by(name="Jack").first()
users.name = "test"
session.add(users)

這兩種方式呢，一般批量更新的話我會選前者，而要對查詢獲取對象屬性之后再更新的場景就需要使用后者。

刪

和更新數據類似，刪除數據也有兩種方法，第一種：

delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == "test").first()
if delete_users:
  session.delete(delete_users)
  session.commit()

第二種：

session.query(Users).filter(Users.name == "test").delete()
session.commit()

看完上述內容，你們掌握怎么在Python中使用SQLAlchemy的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！