python(十二)下:ORMフレームワークSQLAlchemy使用学習

本節の内容

ORM紹介

sqlalchemyインストール

sqlalchemy基本使用

マルチ外部キー関連

多対多関係

表構造設計作業

一、ORM紹介
ライターがpymysqlでプログラムとインタラクティブである場合、オリジナルのsql文を書くのではないでしょうか.複雑なクエリーを行う場合、sql文は少しずつ接続され、再利用性があまりなく、拡張が不便です.また、書かれたsql文は効率的ではなく、プログラムの実行も遅くなる可能性があります.sql文をコードに書くのを避けるために、オリジナルのsqlを直接カプセル化し、オブジェクト向けに操作する方法はありますか?orm(object relational mapping)は、オブジェクトマッピングリレーションシッププログラムであり、簡単に言えばpythonのようなオブジェクト向けのプログラムではすべてオブジェクトであるが、私たちが使用するデータベースはリレーションシップ型であり、一貫した使用習慣を保証するために、ormによってプログラミング言語のオブジェクトモデルとデータベースのリレーションシップモデルをマッピング関係にし、これにより,sql言語を直接使用することなく,プログラミング言語を用いてデータベースを操作する際にプログラミング言語のオブジェクトモデルを直接使用して操作すればよい.
ORMはデータベースもインスタンス化し、コード操作mysqlの中級にormという層を追加することに相当します.ormの利点:

は、データアクセスの詳細、「閉じた」汎用データベースインタラクション、ORMのコアを非表示にします.彼は私たちの汎用データベースのインタラクションを簡単に実行しやすくし、このようなSQL文を全く考慮する必要はありません.急速に開発され、そこから来た.

ORMは、硬化したデータ構造を構築することを容易にする.

欠点:

自動化は、マッピングと関連管理を意味し、パフォーマンスを犠牲にすることを意味します(初期には、ORMが好きではないすべての共通点です).現在の様々なORMフレームワークは、この(LazyLoad,Cache)を軽減するために様々な方法を試みているが、効果は著しい.

二、sqlalchemyインストール
Pythonの中で最も有名なORMフレームワークはSQLAlchemyです.ユーザーにはOpenstack＼Dropboxなどの有名な会社やアプリケーションが含まれており、主なユーザーリストhttp://www.sqlalchemy.org/organizations.html#openstack
sqlalchemyのインストール

pip install SQLAlchemy
pip install pymysql
#   mysqldb     py3，       pymysql sqlalchemy  

Centos 7 mariadb-serverのインストール

yum -y install mariadb-server  #   
systemctl start mariadb.service #    mysqladmin -uroot -p password #     GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY PASSWORD '123456' WITH GRANT OPTION;  #   
flush privileges;

三、sqlalchemy基本使用
DialectはデータAPIと交流するために用いられ、プロファイルによって異なるデータベースAPIを呼び出し、データベースに対する操作を実現する.

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

1、テーブルの作成

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
#     ，   test 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8', echo=True)
# echo=True     
Base = declarative_base()  #   orm  

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'  #   
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    password = Column(String(64))

Base.metadata.create_all(engine) #      （        ）

実行、生成されたsql文を含む関連情報を表示します.

CREATE TABLE user ( id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(32), password VARCHAR(64), PRIMARY KEY (id) )

コードの量が少なくなったとは感じていません.焦らないでください.いい芝居は後ろにあります.
上記の作成に加えて、テーブルを作成する方法もあります.

from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import mapper

metadata = MetaData()

user = Table('user', metadata,
            Column('id', Integer, primary_key=True),
            Column('name', String(50)),
            Column('fullname', String(50)),
            Column('password', String(12))
        )

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

mapper(User, user)  #  User   user    
# the table metadata is created separately with the Table construct, 
# then associated with the User class via the mapper() function
#        ，      。

最も基本的なテーブルを作成しましたormでデータを作成してみましょう
2、データを挿入する

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker
#     ，   test 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8', echo=True)

metadata = MetaData()

user = Table('user', metadata,
            Column('id', Integer, primary_key=True),
            Column('name', String(50)),
            Column('password', String(12))
        )

class User(object):
    def __init__(self, name, id, password):
        self.id = id
        self.name = name
        self.password = password
# the table metadata is created separately with the Table construct, then associated with the User class via the mapper() function
mapper(User, user)

#          session class ,  ,     session   class,    
Session_class = sessionmaker(bind=engine)  #    engine  
Session = Session_class()  #   session  ，     

user_obj = User(id=27,name="fgf",password="123456")  #            
print(user_obj.name,user_obj.id)  #          ，       id    None

Session.add(user_obj)  #               session ，       
print(user_obj.name,user_obj.id) #         

Session.commit() #       ，    

こんなにたくさんのコードを書いてやっとデータを作成して、あなたはtmの苦労を表して、振り向いて離れようとして、私はあなたの手を引っ張って離さないで、クライマックスはまだ着いていません.
3.1、照会

my_user = Session.query(User).filter_by(name="fgf").first()  #   
print(my_user)

この時あなたが見た出力はこのようなはずです.

<__main__.User object at 0x7f0a5a3dea20>

sqlalchemy返されたデータをオブジェクトにマッピングすると、各フィールドを呼び出すと呼び出しオブジェクトのプロパティと同じになります.like this..

print(my_user.id,my_user.name,my_user.password)
#   
27 fgf 123456

ただし、さっき表示されたメモリオブジェクトのアドレスは、どのようなデータが返されているのかを区別することはできません.具体的なフィールドを印刷して見ない限り、読み取り可能にするには、定義テーブルのクラスの下にこのようなコードを付けるだけです.

def __repr__(self):
    return "<User(name='%s', password='%s')>" % (
        self.name, self.password)

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker
#     ，   test 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8', echo=True)

metadata = MetaData()

user = Table('user', metadata,
            Column('id', Integer, primary_key=True),
            Column('name', String(50)),
            Column('password', String(12))
        )
class User(object):
    def __init__(self, name, id, password):
        self.id = id
        self.name = name
        self.password = password
    def __repr__(self):
        return "<User(name='%s', password='%s')>" % (self.name, self.password)

mapper(User, user)
#          session class ,  ,     session   class,    
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()  #   session  

my_user = Session.query(User).filter_by(name="fgf").first()  #      
# my_user = Session.query(User).filter_by().all() #     
print(my_user)
# print(my_user.id,my_user.name,my_user.password)

# Session.commit() #     commit

すべてのデータを取得

print(Session.query(User.name,User.id).all() )

3.2、多条件クエリー
filter_byとfilter

my_user1 = Session.query(User).filter(User.id>2).all()
my_user2 = Session.query(User).filter_by(id=27).all()  # filter_by   ‘=’
my_user3 = Session.query(User).filter(User.id==27).all()  # filter   ‘==’

print(my_user1,'
',my_user2,'
',my_user3)

複数条件クエリー

objs = Session.query(User).filter(User.id>0).filter(User.id<7).all()

上の2つのfilterの関係はuserに相当する.id >1 AND user.id<7の効果
4、修正

my_user = Session.query(User).filter_by(name="fgf").first()
my_user.name = "fenggf"  #             
my_user.passwork = "123qwe"
Session.commit()

5、ロールバック

my_user = Session.query(User).filter_by(id=1).first()
my_user.name = "Jack"

fake_user = User(name='Rain', password='12345')
Session.add(fake_user)

print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack','rain'])).all() )  #   session            

Session.rollback() #   rollback  

print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['Jack','rain'])).all() ) #               。

# Session
# Session.commit()

6、統計とグループ化
統計count

Session.query(User).filter(User.name.like("f%")).count()  # mysql      

グループグループグループby

from sqlalchemy import func
print(Session.query(User.name,func.count(User.name)).group_by(User.name).all() )

delの削除
7.1、外部キー関連
準備:データを挿入する前にテーブルを作成します.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
#     ，   test 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8', echo=True)

Base = declarative_base()  #   orm  

class Student(Base):
    __tablename__ = 'student'  #   
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    stu_id = Column(Integer)
    age = Column(Integer)  #   
    gender = Column(Enum('M','F'),nullable=False)

Base.metadata.create_all(engine) #      （        ）

#          session class ,  ,     session   class,    
Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()  #   session  
stu_obj = Student(stu_id=27, age=22, gender="M")
Session.add(stu_obj)
Session.commit() #       ，    

れんけい

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()

#                   
ret = session.query(Person).join(Favor).all()  
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()

1つ目の例:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
#     ，   test 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8')
Base = declarative_base()  #   orm  

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'  #   
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    password = Column(String(64))
    def __repr__(self):
        return "[%s name:%s]" %(self.id, self.name)

class Student(Base):
    __tablename__ = 'student'  #   
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    stu_id = Column(Integer)
    age = Column(Integer)  #   
    gender = Column(Enum('M','F'),nullable=False)
    def __repr__(self):
        return "[%s stu_id:%s sex:%s]" %(self.stu_id, self.age, self.gender)

Session_class = sessionmaker(bind=engine)
Session = Session_class()  #   session  

res = Session.query(User, Student).filter(User.id == Student.stu_id).all()
print(res)

外部キー関連付けの実装

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Enum,DATE,Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8')
Base = declarative_base()  #   orm  

class Stu2(Base):
    __tablename__ = "stu2"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32),nullable=False)
    register_date = Column(DATE,nullable=False)
    def __repr__(self):
        return "<%s name:%s>" % (self.id, self.name)

class StudyRecord(Base):
    __tablename__ = "study_record"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    day = Column(Integer,nullable=False)
    status = Column(String(32),nullable=False)
    stu_id = Column(Integer,ForeignKey("stu2.id"))  #------    ------
    #  nb，    user    backref          stu2        
    stu2 = relationship("Stu2", backref="my_study_record")  #     ，  （    ）
    def __repr__(self):
        return "<%s day:%s status:%s>" % (self.stu2.name, self.day,self.status)

Base.metadata.create_all(engine)  #      

Session_class = sessionmaker(bind=engine)  #          session class ,  ,     session   class,    
session = Session_class()  #   session   #cursor

s1 = Stu2(name="A",register_date="2014-05-21")
s2 = Stu2(name="J",register_date="2014-03-21")
s3 = Stu2(name="R",register_date="2014-02-21")
s4 = Stu2(name="E",register_date="2013-01-21")

study_obj1 = StudyRecord(day=1,status="YES", stu_id=1)
study_obj2 = StudyRecord(day=2,status="NO", stu_id=1)
study_obj3 = StudyRecord(day=3,status="YES", stu_id=1)
study_obj4 = StudyRecord(day=1,status="YES", stu_id=2)

session.add_all([s1,s2,s3,s4,study_obj1,study_obj2,study_obj3,study_obj4])  #   
session.commit()

stu_obj = session.query(Stu2).filter(Stu2.name=="a").first()  #   
#  stu2 ，  StudyRecord    
print(stu_obj.my_study_record)  #   A       

作成コマンドを表示できます.

show create table study_record;

7.2、マルチ外部キー関連
複数の外部キーが関連付けられ、同じテーブルが関連付けられます.次の表では、Customer表の2つのフィールドにAddress表cat orm_が関連付けられています.many_fk.py

from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy import create_engine

Base = declarative_base()

class Customer(Base):
    __tablename__ = 'customer'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64))
    #                    
    billing_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
    shipping_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))

    billing_address = relationship("Address", foreign_keys=[billing_address_id])
    shipping_address = relationship("Address", foreign_keys=[shipping_address_id])

class Address(Base):
    __tablename__ = 'address'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    street = Column(String(64))
    city = Column(String(64))
    state = Column(String(64))
    def __repr__(self):
        return self.street

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8')
Base.metadata.create_all(engine)  #      

MariaDB [test]> show create table customer;
| customer | CREATE TABLE `customer` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `billing_address_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `shipping_address_id` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `billing_address_id` (`billing_address_id`),
  KEY `shipping_address_id` (`shipping_address_id`),
  CONSTRAINT `customer_ibfk_1` FOREIGN KEY (`billing_address_id`) REFERENCES `address` (`id`),
  CONSTRAINT `customer_ibfk_2` FOREIGN KEY (`shipping_address_id`) REFERENCES `address` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |

MariaDB [test]> desc customer;
+---------------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field               | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id                  | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name                | varchar(64) | YES  |     | NULL    |                |
| billing_address_id  | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |                |
| shipping_address_id | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |                |
+---------------------+-------------+------+-----+---------+----------------+

正常に書くときは、テーブル構造にモジュールを個別に書きます.データの追加

import orm_many_fk
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session_class = sessionmaker(bind=orm_many_fk.engine)  #          session class ,  ,     session   class,    
session = Session_class()  #   session   #cursor

addr1 = orm_many_fk.Address(street="Tiantongyuan", city="ChangPing", state="BJ")
addr2 = orm_many_fk.Address(street="Wudaokou", city="Haidian", state="BJ")
addr3 = orm_many_fk.Address(street="Yanjiao", city="LangFang", state="HB")

session.add_all([addr1,addr2,addr3])
c1 =  orm_many_fk.Customer(name="Fgf", billing_address= addr1,shipping_address=addr2)
c2 =  orm_many_fk.Customer(name="Jack", billing_address= addr3,shipping_address=addr3)

session.add_all([c1,c2])
session.commit()

obj = session.query(orm_many_fk.Customer).filter(orm_many_fk.Customer.name=="Fgf").first()
print(obj.name,obj.billing_address,obj.shipping_address)  #   

転載は必ずこの出典を残してください.http://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52949973
7.3多対多関係
「図書」と「著者」の関係を説明できる表構造を設計し、需要は

1冊の本は何人かの作者が一緒に出版することができます

一人の作者が何冊かの本を書くことができます.この時、前に学んだ外部キーでは上記のニーズを実現できないようですが、どうすればいいですか.このとき、中間表をもう1枚作ればいいので、book_を通過することに相当します.m2m_authorテーブルはbookテーブルとauthorテーブルを完了する前の多対多関連双方向一対多、すなわち多対多である.ormではどのように表示しますか?

#      
from sqlalchemy import Table, Column, Integer,String,DATE, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()
#          。       ，orm    
book_m2m_author = Table('book_m2m_author', Base.metadata,
                        Column('book_id',Integer,ForeignKey('books.id')),
                        Column('author_id',Integer,ForeignKey('authors.id')),
                        )
class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(64))
    pub_date = Column(DATE)
    # book        ，          
    authors = relationship('Author',secondary=book_m2m_author,backref='books')
    def __repr__(self):
        return self.name

class Author(Base):
    __tablename__ = 'authors'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    def __repr__(self):
        return self.name

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test",
                                    encoding='utf-8')
Base.metadata.create_all(engine)  #      

MariaDB [test]> desc book_m2m_author;
+-----------+---------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-----------+---------+------+-----+---------+-------+
| book_id | int(11) | YES | MUL | NULL | | | author_id | int(11) | YES  | MUL | NULL    |       |
+-----------+---------+------+-----+---------+-------+
#       

#     
import orm_m2m
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session_class = sessionmaker(bind=orm_m2m.engine)  #          session class ,  ,     session   class,    
session = Session_class()  #   session   #cursor
#    
b1 = orm_m2m.Book(name="learn python with Alex",pub_date="2014-05-2")
b2= orm_m2m.Book(name="learn Zhangbility with Alex",pub_date="2015-05-2")
b3 = orm_m2m.Book(name="Learn hook up girls with Alex",pub_date="2016-05-2")
#     
a1 = orm_m2m.Author(name="Alex")
a2 = orm_m2m.Author(name="Jack")
a3 = orm_m2m.Author(name="Rain")
#     
b1.authors = [a1,a3]
b3.authors = [a1,a2,a3]

session.add_all([b1,b2,b3,a1,a2,a3])
session.commit()

#      
author_obj = session.query(orm_m2m.Author).filter(orm_m2m.Author.name=="alex").first()
print(author_obj.books[0:])
book_obj = session.query(orm_m2m.Book).filter(orm_m2m.Book.id==2).first()
print(book_obj.authors)

複数対複数削除削除削除データの場合boo_m2m_authors,sqlalchemyは自動的に対応するデータを削除します
本を通して作者を削除する

author_obj =s.query(Author).filter_by(name="Jack").first()
book_obj = s.query(Book).filter_by(name=" Alex   ").first()
book_obj.authors.remove(author_obj) #           
s.commit()

作者を直接削除
作者を削除すると、この作者とすべての本の関連関係データも自動的に削除されます.

author_obj =s.query(Author).filter_by(name="Alex").first()
# print(author_obj.name , author_obj.books)
s.delete(author_obj)
s.commit()

8、中国語の問題
データベースの文字セットを先に表示

MariaDB [test]> show create database test;
+----------+-----------------------------------------------------------------+
| Database | Create Database | +----------+-----------------------------------------------------------------+
| test | CREATE DATABASE `test` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET latin1 */ | +----------+-----------------------------------------------------------------+

データベースの文字セットを変更します(文字セットを変更しても中国語が表示されない場合は、指定した試行を作成する必要があります).

MariaDB [test]> alter database test character set utf8;

データベース指定データベースの文字セットの作成

MariaDB [test]> create database mydb character set utf8;

sqlalchemy接続指定

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost/test?charset=utf8",)

転載は必ずこの出典を残してください.http://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52949973