1. ORM の紹介
orm は、英語の正式名はオブジェクト リレーショナル マッピングで、簡単に言えば、Python のようなオブジェクト指向プログラムではすべてがオブジェクトですが、使用するデータベースはすべてリレーショナル 一貫した使用習慣を確保するために、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ナル モデルは ORM を介してマッピングされているため、プログラミング言語を使用してデータベースを操作するときにオブジェクト モデルを直接使用できます。 SQL 言語を直接使用するのではなく、操作するプログラミング言語を変更します。
ORMの利点:
データアクセスの詳細を非表示にし、「クローズド」ユニバーサルデータベースインタラクション、ORMの中核を成します。これにより、SQL ステートメントについてまったく考える必要がなく、一般的なデータベース操作がシンプルかつ簡単になります。急速な発展はここから生まれます。
ORM を使用すると、堅牢なデータ構造をシンプルかつ簡単に構築できます。
欠点:
必然的に、自動化はパフォーマンスを犠牲にしてマッピングと関連付けの管理を意味します (初期の頃、これは ORM を好まないすべての人々に共通していました)。現在のさまざまな ORM フレームワークは、この問題を軽減するためにさまざまな方法 (LazyLoad、Cache) を使用しようとしていますが、その効果は依然として非常に重要です。
Python 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 などの有名な企業やアプリケーションが含まれます。主なユーザー リストは //m.sbmmt.com/
です。データベース内のテーブルをクラスにマッピングする必要があります。オブジェクトを通じてそれらを呼び出すことができます。 SQLAlchemy は MYSQL だけでなく、Oracle などもサポートしています。
Dialect は、データ API と通信し、データベースでの操作を実行するためにさまざまな設定ファイルに従ってさまざまなデータベース API を呼び出すために使用されます:
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...]SQLAlchemy をインストールします:
pip install SQLAlchemy
ユーザー テーブルとカラー テーブルを作成する: テーブルを作成するときは、それを MetaData のインスタンスにバインドする必要があります。
from sqlalchemy import create_engine
#连接数据库，生成engine对象；最大连接数为5个
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/zcl", max_overflow=5)
print(engine) #Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/zcl)
result = engine.execute('select * from students') #不用commit(),会自动commit
print(result.fetchall())作成したテーブルを表示します:
5. 追加、削除、変更、確認1. まず、ネイティブ SQL ステートメントの追加、削除、変更、確認を理解しましょう:Engine(mysql+pymysql://root:***@127.0.0.1:3306/zcl)[(1, 'zcl', 'man', 22, '15622341234', None), (2, 'alex', 'man', 30, '15622341235', None), (5, 'Jack', 'man', 25, '1351234', 'CN'), (6, 'Mary', 'female', 18, '1341234', 'USA'), (10, 'Jack', 'man', 25, '1351234', 'CN'), (11, 'Jack2', 'man', 25, '1351234', 'CN'), (12, 'Mary', 'female', 18, '1341234', 'USA'), (13, 'cjy', 'man', 18, '1562234', 'USA'), (14, 'cjy2', 'man', 18, '1562235', 'USA'), (15, 'cjy3', 'man', 18, '1562235', 'USA'), (16, 'cjy4', 'man', 18, '1562235', 'USA'), (17, 'cjy5', 'man', 18, '1562235', 'USA')]
2. SQLAlchemy による削除、変更、確認 (重要) :from sqlalchemy import create_engine, \
Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey
metadata = MetaData() #相当于实例一个父类
user = Table('user', metadata, #相当于让Table继承metadata类
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
color = Table('color', metadata, #表名color
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", max_overflow=5)
metadata.create_all(engine) #table已经与metadate绑定操作結果のスクリーンショット:
6. 外部キーの関連付け1. ホスト テーブルとグループ化テーブル グループを作成し、関連付けを確立します。つまり、1 つのグループが複数のホストに対応できます:from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey,select
metadata = MetaData()
user = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
color = Table('color', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(20)),
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/zcl", max_overflow=5)
conn = engine.connect() #创建游标,当前实例所处状态
# 创建SQL语句，INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name)
#id号可省略，默认是自增的
# conn.execute(user.insert(), {'id': 1, 'name': 'zcl'})
# conn.close()
# sql = user.insert().values(name='wu') #插入
# conn.execute(sql)
# conn.close()
#删除id号大于1的行,也可以where(user.c.name=="zcl")
# sql = user.delete().where(user.c.id > 1)
# conn.execute(sql)
# conn.close()
# 将name=="wuu"更改为"name=="ed"
# sql = user.update().where(user.c.name == 'wuu').values(name='ed')
# conn.execute(sql)
# conn.close()
#查询 下面不能写 sql = user.select... 会曝错
#sql = select([user, ]) #[(1, 'zcl'), (9, 'ed'), (10, 'ed')]
# sql = select([user.c.id, ]) #[(1,), (9,), (10,)]
sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id)
# sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name)
# sql = user.select([user]).group_by(user.c.name)
result = conn.execute(sql)
print(result.fetchall())
conn.close()
結果の表示: 問題: 新しく作成されたグループ テーブル構造またはグループ テーブルからのクエリを見ると、その desc グループが見つかります。 ; select * from group でエラーが発生します!! (なぜこのエラーが発生するのでしょうか? グループとデータベースの間に何らかの接続がある可能性があります。たとえば、group by... などの関連付けが原因であると思われます) 解決策: desc zcl.group; Select * from zcl.group; (zcl はデータベース名です)
2. テーブルの作成が完了したら、テーブルにデータを作成する必要があります。次に、ホスト テーブルとグループ テーブルにデータを作成します。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base() #生成一个SqlORM基类(已经封装metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名为host
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
#创建与数据库的会话sessionclass,注意,这里返回给session的是个class类,不是实例
SessionCls=sessionmaker(bind=engine)
session=SessionCls() #连接的实例
#准备插入数据
h1 = Host(hostname='localhost', ip_addr='127.0.0.1') #实例化(未创建)
h2 = Host(hostname='ubuntu', ip_addr='192.168.2.243', port=20000)
#session.add(h1) #也可以用下面的批量处理
#session.add_all([h1,h2])
#h2.hostname='ubuntu_test' #只要没提交,此时修改也没问题
#查询数据，返回一个对象
obj = session.query(Host).filter(Host.hostname=="localhost").first()
print("-->",obj)
#[<__main__.Hostobjectat0x00000000048DC0B8>]如果上面为.all()
#<__main__.Hostobjectat0x000000000493C208>如果上面为.first()
#如果用.all(),会曝错AttributeError:'list'objecthasnoattribute'hostname'
#obj.hostname = "localhost_1" #将主机名修改为localhost_1
session.delete(obj) #删除行
session.commit()#提交テスト後: 以下に示すように、実行時にエラーは発生しませんが、関連付けは失敗します。
3. ここで、問題が再び発生します。 hosts テーブルの group_id が空です これは絶対に不可能です。次に、hosts テーブルのデータを削除せずに group_id を空にするにはどうすればよいでしょうか (例: group_id 4 を作成し、それを g4 に関連付けます)。次のコードを使用できます:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联,一个组对应多个主机
group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
# 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls() #连接的实例
session.commit() #提交5. 此时可以获取已经关联的group_id，但如何获取已关联的组的组名??
print(h.group.name) #AttributeError:'Host'object has no attribute 'group'
嗯，你是初学者，你当然会说通过过h.group.name就可以找到与主机关联的组名! BUT，这是不行的，会曝错，因为Host类根本就没有group属性!!
解决方法:
first：
from sqlalchemy.orm import relationship #导入relationship
second:
在Host类中加入group = relationship("Group"):
class Host(Base): __tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22) #外键关联,主机与组名关联
group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id")) group = relationship("Group")此时再用print(h.group.name)就不会曝错啦!!
6. 哈哈，问题还没完呢。 前面已经实现：通过主机可查看对应组名，那么如何实现通过组名查看对应的主机??
经过前面5个点的历练，你已成为小小的老司机了，于是你很自信地说: 和第5个点一样，在Group类中加入hosts = relationship("Host");
class Host(Base):
__tablename__ = 'hosts' #表名
id = Column(Integer,primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
group_id = Column(Integer,ForeignKey("group.id"))
group = relationship("Group")
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
hosts = relationship("Host")
Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构
g4 = session.query(Group).filter(Group.name=="g4").first()
h = session.query(Host).filter(Host.hostname=="localhost").first()
print("h1:",h.group_id) #h1: 4
#此时可以获取已经关联的group_id，但如何获取已关联的组的组名
print(h.group.name) #g4
print("g4:",g4.hosts) #g4:[<__main__.Hostobjectat0x0000000004303860>]
7. 通过上面的两句代码可实现双向关联。但必须在两个表都加上一句代码才行，有没有办法只用一句代码就实现双向关联?? 当然有，老司机会这么做:
在Host类中加入下面这句代码，即可实现双向关联:
group=relationship("Group",backref="host_list")
合并查询分为: inner join、left outer join、right outer join、full outer join
下面的例子可以让你完全理解join: http://stackoverflow.com/questions/38549/what-is-the-difference-between-inner-join-and-outer-join
关于join的原生sql操作:
在SQLAlchemy实现sql.join:
obj = session.query(Host).join(Host.group).all() #相当于inner join
print("-->obj:",obj)
group by是啥意思呢? 我说下我的理解吧，group即分组，by为通过；合起来即: 通过XX分组；
举个例子吧，现在有两张表，分别是主机表与分组表。两表已经通过group_id建立关联，分组表中有4个数据，分别为g1,g2,g3,g4; id分别为1,2,3,4; 而主机表有3个数据，group_id分别为4,3,4; id分别为1,2,4; 现在对hosts表执行group by命令，进行分类聚合。
具体请看下图:
对应SQLAlchemy语句:
obj1 = session.query(Host).join(Host.group).group_by(Group.name).all() #分类聚合
print("-->obj1:",obj1)
对应SQLAlchemy语句:
obj2 = session.query(Host,func.count(Group.name)).join(Host.group).group_by(Group.name).all()
print("-->obj2:",obj2)
输出：
-->obj2: [(<__main__.Host object at 0x0000000003C854A8>, 1), (<__main__.Host object at 0x0000000003C85518>, 2)]
多对多关联，即: 一个主机h1可对应在多个组(g1,g2)，一个组(g1)可对应多个主机(h1,h2)
想实现如下的多对多关联，需要一张中间表。Eg: h1 g1 h1 g2 h2 g1 Host表 h1 h2 h3 Group表 g1 g2 g3 HostToGroup中间表（实现多对多关联，sqlalchemy也是这样实现的） id host_id group_id 1 1 1 2 1 2 3 2 1
虽然有了中间表，但如果想查看一个组对应的所有主机名或者一个主机对应的所有组，还是需要Group/Host与中间表进行一系列的关联操作(join~), 但SqlAlchemy简化了关联操作!!
调用下面命令便会自动关联中间表:
Host.groups() #查看一个主机对应所有组 Group.hosts()
SQLAlchemy是如何实现多对多关联的??
1. 建立中间表，关联其它两个表
from sqlalchemy import create_engine,func,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
#直接创建表并返回表的实例 Host2Group主动关联Host与Group(被关联)
Host2Group = Table('host_to_group',Base.metadata,
Column('host_id',ForeignKey('host.id'),primary_key=True),
Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),
#一个表为什么能创建两个主键(其实是两个列同时作为主键，非空且唯一)
#PRIMARY KEY (host_id, group_id),
)2. 在Host表(或Group表)指定中间表的实例，加上backref就不用在Group表中指定
#声明表的映射关系
class Host(Base):
__tablename__ = 'host' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
#group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
groups = relationship("Group", #关联Group表
secondary = Host2Group, #关联第三方表
backref = "host_list") #双向关联，不用在Group类中再加这句代码
def __repr__(self):
return "<id=%s,hostname=%s,ip_addr=%s>" % (self.id,
self.hostname,
self.ip_addr)3. 创建组与主机
if __name__ == '__main__':
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls()
"""
g1 = Group(name = "g1")
g2 = Group(name = "g2")
g3 = Group(name = "g3")
g4 = Group(name = "g4")
session.add_all([g1,g2,g3,g4])
"""
"""
h1 = Host(hostname="h1",ip_addr="10.1.1.1")
h2 = Host(hostname="h2",ip_addr="10.1.1.2",port=10000)
h3 = Host(hostname="h3",ip_addr="10.1.1.3",port=6666)
session.add_all([h1,h2,h3])
"""4. 建立关联与查询
"""
groups = session.query(Group).all()
h1 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h1").first()
h1.groups = groups #将h1关联到所有的组
print("-->:",h1.groups)
h1.groups.pop() #删除一个关联
"""
h2 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h2").first()
#h2.groups = groups[1:-1] #将h2关联到组(2和3)
print("=======>h2.groups:",h2.groups)
#=======>h2.groups: [<__main__.Group object at 0x00000000044A3F98>,
# <__main__.Group object at 0x00000000044A3FD0>]
#加上__repr__()后，变为=======>h2.groups: [<id=2,name=g2>, <id=3,name=g3>]
g1 = session.query(Group).first()
print("=======>g1:",g1.host_list)
#=======>g1: [<id=1,hostname=h1,ip_addr=10.1.1.1>]
session.commit()测试截图:
查看表结构:
查看表内容:
查看第三方表:
完整例子:
from sqlalchemy import create_engine,func,Table
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
Base = declarative_base() # 生成一个SqlORM 基类(已经封闭metadata)
#echo=True可以查看创建表的过程
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/zcl", echo=True)
#直接创建表并返回表的实例 Host2Group主动关联Ｈost与Group(被关联)
Host2Group = Table('host_to_group',Base.metadata,
Column('host_id',ForeignKey('host.id'),primary_key=True),
Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),
#一个表为什么能创建两个主键(其实是两个列同时作为主键，非空且唯一)
#PRIMARY KEY (host_id, group_id),
)
#声明表的映射关系
class Host(Base):
__tablename__ = 'host' #表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) #默认自增
hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
ip_addr = Column(String(128), unique=True, nullable=False)
port = Column(Integer, default=22)
#外键关联,主机与组名关联
#group_id = Column(Integer, ForeignKey("group.id"))
groups = relationship("Group", #关联Group表
secondary = Host2Group, #关联第三方表
backref = "host_list")#双向关联，不用在Group类中再加这句代码
def __repr__(self):
return "" % (self.id,
self.hostname,
self.ip_addr)
class Group(Base):
__tablename__ = "group"
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
def __repr__(self):
return "" % (self.id, self.name)
Base.metadata.create_all(engine) # 创建所有表结构
if __name__ == '__main__':
SessionCls = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionCls()
"""
g1 = Group(name = "g1")
g2 = Group(name = "g2")
g3 = Group(name = "g3")
g4 = Group(name = "g4")
session.add_all([g1,g2,g3,g4])
"""
"""
h1 = Host(hostname="h1",ip_addr="10.1.1.1")
h2 = Host(hostname="h2",ip_addr="10.1.1.2",port=10000)
h3 = Host(hostname="h3",ip_addr="10.1.1.3",port=6666)
session.add_all([h1,h2,h3])
"""
"""
groups = session.query(Group).all()
h1 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h1").first()
h1.groups = groups #将h1关联到所有的组
print("-->:",h1.groups)
h1.groups.pop() #删除一个关联
"""
h2 = session.query(Host).filter(Host.hostname=="h2").first()
#h2.groups = groups[1:-1]
print("=======>h2.groups:",h2.groups)
#=======>h2.groups: [<__main__.Group object at 0x00000000044A3F98>,
# <__main__.Group object at 0x00000000044A3FD0>]
#加上__repr__()后，变为=======>h2.groups: [, ]
g1 = session.query(Group).first()
print("=======>g1:",g1.host_list)
#=======>g1: []
session.commit() 更多python之SQLAlchemy ORM示例介绍相关文章请关注PHP中文网！
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