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Python的Django框架中使用SQLAlchemy操作数据库的教程

  • 时间:2020-06-08 02:16 编辑: 来源: 阅读:
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摘要:Python的Django框架中使用SQLAlchemy操作数据库的教程
[b]零、SQLAlchemy是什么? [/b]SQLAlchemy的官网上写着它的介绍文字: SQLAlchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper that gives application developers the full power and flexibility of SQL. SQLAlchemy 是一个非常强大的ORM和数据库工具,但是它庞大的文档和复杂的功能总是让很 多人望而生畏。而Django的ORM相对来说就让很多人觉得简单实用。 事实上,SQLAlchemy其实也没有那么复杂,光使用它一些比较高级的功能其实并没有比 使用Django ORM复杂多少,而它丰富的功能则能让你在遇到更复杂的问题时处理起来得心应手。 写作本文的主要目的在于: [list] [*]通过对比SQLAlchemy ORM和Django ORM的主要使用方法, 尽量简单直观的让Django用户能够快速了解和上手SQLAlchemy这款强大的工具。[/*] [*]不牵扯到SQLAlchemy具体的技术细节,包括Engine连接池、Session的具体工作原理等等[/*] [/list] SQLAlchemy相对于Django内建的ORM来说,有几处非常明显的优点: [list] [*]可独立使用,任何使用Python的项目都可以用它来操作数据库[/*] [*]和直接使用原始的DBAPI相比,提供了非常丰富的特性:连接池、auto-map等等[/*] [*]提供了更底层的SQL抽象语言,能用原始sql解决的问题基本上都可以用SQLAlchemy解决[/*] [*]接下来我们针对日常的数据库操作来对比一下Django ORM和SQLAlchemy。[/*] [/list] 文中使用的 SQLAlchemy 版本为 0.9.8 [b]一、Django VS SQLAlchemy[/b] SQLAlchemy的安装:
 wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py
 python ez_setup.py
 sudo easy_install sqlalchemy
 sudo easy_install ipython
[b]1.建立数据表[/b] 首先,我们需要先建立几个表。 [b](1)Django[/b] 在Django中,如果要建表,就是在models.py中定义你的数据类型:
from django.db import models

class Game(models.Model):
 ... ...

class GameCompany(models.Model):
 ... ...

因为文章主要面向有经验的Django用户,所以此处不写出详细的定义代码。定义Model以后 我们还需要在settings.py中DATABASES处设置需要连接的数据库地址。最后,使用syncdb来 完成数据库表的创建。 [b](2)SQLAlchemy[/b] 在SQLAlchemy中,定义表结构的过程和Django类似:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, Date
from sqlalchemy.orm import relationship, backref

Base = declarative_base()

# 定义表结构
class GameCompany(Base):
 __tablename__ = 'game_company'

 id = Column(Integer, primary_key=True)
 name = Column(String(200), nullable=False)
 country = Column(String(50))


class Game(Base):
 __tablename__ = 'game'

 id = Column(Integer, primary_key=True)
 company_id = Column(Integer, ForeignKey('game_company.id'), index=True)
 category = Column(String(10))
 name = Column(String(200), nullable=False)
 release_date = Column(Date)

 # 和Django不同,外键需要显式定义,具体好坏见仁见智
 # 此处的relation可以为lazy加载外键内容时提供一些可配置的选项
 company = relationship('GameCompany', backref=backref('games'))


# 此处定义要使用的数据库
engine = create_engine('mysql://root:root@localhost:5379/sqlalchemy_tutorial?charset=utf8')
# 调用create_all来创建表结构,已经存在的表将被忽略
Base.metadata.create_all(engine)

[b]2.插入一些数据[/b] 接下来,我们往表中插入一些数据 [b](1)Django[/b] Django中比较常用的插入数据方法就是使用 .save() 了。
nintendo = GameCompany(name="nintendo", country="Japan")
nintendo.save()

game1 = Game(
 company=nintendo,
 category="ACT",
 name="Super Mario Bros",
 release_date='1985-10-18')
game1.save()

# 或者使用create
Game.objects.create(... ...)

[b](2)SQLAlchemy[/b] 在SQLAlchemy ORM中,有一个非常关键的对象 session ,所有对于数据的操作都是 通过session来进行的,所以要插入数据之前,我们得先初始化一个session:
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
之后插入数据的方法也和Django比较相似:
# 添加数据
nintendo = GameCompany(name="Nintendo", country="Japan")
capcom = GameCompany(name="Capcom", country="Japan")
game1 = Game(
 company=nintendo,
 category="ACT",
 name="Super Mario Bros",
 release_date='1985-10-18'
)
game2 = Game(
 company=capcom,
 category="ACT",
 name="Devil May Cry 3: Dante's Awakening",
 release_date="2005-03-01",
)
game3 = Game(
 company=nintendo,
 category="RPG",
 name="Mario & Luigi: Dream Team",
 release_date="2013-08-11",
)

# 使用add_all来让这些objects和session产生关系
session.add_all([nintendo, capcom, game1, game2])
# 在没有开启autocommit的模式下,不要忘了调用commit来让数据写到数据库中
session.commit()

除了commit之外,session还有rollback()等方法,你可以把session对象简单看成是一次 transaction,所以当你对内容进行修改时,需要调用 session.commit() 来提交这些修改。 去文档可以了解更多session相关内容:http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/orm/session.html [b]二、常用操作[/b] [b]1.简单查询[/b] [b](1)批量查询[/b]
# -- Django --
Game.objects.filter(category="RPG")

# -- SQLAlchemy --
# 使用filter_by是和django ORM比较接近的方式
session.query(Game).filter_by(category="RPG")
session.query(Game).filter(Game.category == "RPG")

[b](2)查询单个对象[/b]
# -- Django --
Game.objects.get(name="Super Mario Bros")

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter_by(name="Super Mario Bros").one()
# `get_objects_or_None()`
session.query(Game).filter_by(name="Super Mario Bros").scalar()

Django中得各种 > 、< 都是使用在字段名称后面追加 "__gt"、"__lt" 来实现的,在SQLAlchemy 中这样的查询还要更直观一些
# -- Django --
Game.objects.filter(release_date__gte='1999-01-01')
# 取反
Game.objects.exclude(release_date__gte='1999-01-01')

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter(Game.release_date >= '1999-01-01').count()
# 取反使用 ~ 运算符
session.query(Game).filter(~Game.release_date >= '1999-01-01').count()
通过外键组合查询

# -- Django --
Game.objecs.filter(company__name="Nintendo")

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).join(GameCompany).filter(GameCompany.name == "Nintendo")

[b]2.多条件或查询[/b]
# -- Django --
from django.db.models import Q
Game.objects.filter(Q(category="RPG") | Q(category="ACT"))

# -- SQLAlchemy --
from sqlalchemy import or_
session.query(Game).filter(or_(Game.category == "RPG", Game.category == "ACT"))
session.query(Game).filter((Game.category == "RPG") | (Game.category == "ACT"))

[b](1)in查询[/b]
# -- Django --
Game.objects.filter(category__in=["GAL", "ACT"])

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter(Game.category.in_(["GAL", "ACT"]))

[b](2)like查询[/b]
# -- Django --
Game.objects.filter(name__contains="Mario")

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game.name.contains('Mario'))

[b]3.统计个数[/b] 简单统计总数:
# -- Django --
Game.objects.filter(category="RPG").count()

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter_by(category="RPG").count()
分组统计个数

# -- Django --
from django.db.models import Count
Game.objects.values_list('category').annotate(Count('pk')).order_by()

# -- SQLAlchemy --
from sqlalchemy import func
session.query(Game.category, func.count(Game.category)).group_by(Game.category).all()

[b]4.结果排序[/b] 对查询结果进行排序:
# -- Django --
Game.objects.all().order_by('release_date')
Game.objects.all().order_by('-release_date')
# 多字段排序
Game.objects.all().order_by('-release_date', 'category')

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).order_by(Game.release_date)
session.query(Game).order_by(Game.release_date.desc())
# 多字段排序
session.query(Game).order_by(Game.release_date.desc(), Game.category)

[b]5.修改数据[/b]
# -- Django --
game = Game.objects.get(pk=1)
game.name = 'Super Mario Brothers'
game.save()

# -- SQLAlchemy --
game = session.query(Game).get(1)
game.name = 'Super Mario Brothers'
session.commit()

[b]6.批量修改[/b]
# -- Django --
Game.objects.filter(category="RPG").update(category="ARPG")

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter_by(category="RPG").update({"category": "ARPG"})

[b]7.批量删除[/b]
# -- Django --
Game.objects.filter(category="ARPG").delete()

# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter_by(category="ARPG").delete()

[b]三、SQLAlchemy其他一些值得关注的功能 [/b]上面简单列了一些SQLAlchemy ORM和Django ORM的使用方法对比,SQLAlchemy同时还提供了一些 其他非常有用的功能,比如Automap[b]~[/b] 假如你有一个Django项目,通过ORM创建了一大堆Model。这时来了一个新项目,需要操作 这些表,应该怎么办?拷贝这些Models?使用原始的DB-API加上sql来操作? 其实使用SQLAlchemy的Automap可以让你的工作变得非常的方便,你只要在新项目连接到旧数据库,然后 稍微配置一下Automap,就可以使用SQLAlchemy的ORM操作那些通过别的系统创建的表了。 就像这样:
from sqlalchemy.ext.automap import automap_base
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import create_engine

Base = automap_base()
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
Base.prepare(engine, reflect=True)

# user和address就是表明,通过这样的语句就可以把他们分别映射到User和Address类
User = Base.classes.user
Address = Base.classes.address

更多信息可以参考详细文档:http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/orm/extensions/automap.html [b]附:Django与SQLAlchemy结合的实例演示 [/b]譬如,以下gumi/db.py代码,其中gumi制作Django项目名,项目中使用的唯一的数据库连接的包装,作为py调用。
# -*- coding: utf-8 -*- 
from django.conf import settings 
from django.core import signals 
from django.dispatch import dispatcher 
import sqlalchemy 
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker 
from sqlalchemy.engine.url import URL 
 
__all__ = ['Session', 'metadata'] 
 
def create_engine(): 
 url = URL(drivername=settings.DATABASE_ENGINE, 
    database=settings.DATABASE_NAME, 
    username=settings.DATABASE_USER, 
    password=settings.DATABASE_PASSWORD, 
    host=settings.DATABASE_HOST, 
    port=settings.DATABASE_PORT or None, 
    query = getattr(settings, 'DATABASE_OPTIONS', {}) 
    ) 
 
 options = getattr(settings, 'SQLALCHEMY_OPTIONS', {}) 
 engine = sqlalchemy.create_engine(url, **options) 
 return engine 
 
def end_request(signal, sender): 
 Session.remove() 
 
dispatcher.connect(receiver=end_request, 
     signal=signals.request_finished) 
 
metadata = sqlalchemy.MetaData() 
 
Session = scoped_session(sessionmaker(autoflush=True, 
          transactional=True, 
          bind=create_engine())) 
模块代码
from sqlalchemy.orm import * 
from gumi.db import Session, metadata 
some_table = Table('some_table', metadata, 
       Column('id', Integer, primary_key=True), 
       Column('some_value', String(100), nullable=False, 
       mysql_engine='InnoDB', 
       ) 
class SomeObject(object): 
 pass 
mapper(SomeObject, some_table) 
视图代码
import django.newforms as forms 
from gumi.db import Session 
 
class SomeForm(forms.Form): 
  # newform 
  pass 
 
def some_action(req): 
  if req.method != "POST": 
   form = SomeForm() 
  else: 
   form = SomeForm(req.POST) 
   if form.is_valid(): 
     data = form.clean() 
     obj = SomeObject() 
     obj.some_param = data['a'] 
     obj.another_param = data['b'] 
     Session.save(obj) 
     Session.commit() 
     return HttpResponseRedirect('/') 
  return render_to_response('some/template.html') 
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