2021-1-7 21:54:21

使用SQLAlchemy

数据库表是一个二维表,包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list表示多行
,list的每一个元素是tuple,表示一行记录,比如,包含 id 和 name 的 user 表:
[
    ('1', 'Michael'),
    ('2', 'Bob'),
    ('3' ,'Adam')
]

Python 的 DB-API 返回的数据接口就是像上面这样表示的。

但是用 tuple 表示一行很难看出来表的结构。如果把一个 tuple 用 class 实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:

class User(object):
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name

[
    User('1', 'Michael'),
    User('2', 'Bob'),
    User('3', 'Adam')
]

这就是传说中的ORM技术:Object­Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单?

但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。

在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。

首先通过easy_install或者pip安装SQLAlchemy:

$ easy_install sqlalchemy
C:\Users\Administrator>pip sqlalchemy
ERROR: unknown command "sqlalchemy"

C:\Users\Administrator>pip install sqlalchemy
DEPRECATION: Python 2.7 reached the end of its life on January 1st, 2020. Please
 upgrade your Python as Python 2.7 is no longer maintained. pip 21.0 will drop s
upport for Python 2.7 in January 2021. More details about Python 2 support in pi
p can be found at https://pip.pypa.io/en/latest/development/release-process/#pyt
hon-2-support pip 21.0 will remove support for this functionality.
Collecting sqlalchemy
  Downloading SQLAlchemy-1.3.22-cp27-cp27m-win_amd64.whl (1.2 MB)
     |????????????????| 1.2 MB 72 kB/s
Installing collected packages: sqlalchemy
Successfully installed sqlalchemy-1.3.22

C:\Users\Administrator>

然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的 user 表,用SQLAlchemy来试试:

第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:

# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()

# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'
    
    # 表的结构:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

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(Base):
    __tablename__ = 'school'
    id = ...
    name = ...
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'

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。

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()

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

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:

# 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()

运行结果如下:

type: <class '__main__.User'>
name: Bob

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。



ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。

正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。

By wanglei

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