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• 一 介绍
• 二 创建表
• 三 增删改查
• 四 其他查询相关
• 五 正查、反查

一 介绍

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

1、安装

pip3 install sqlalchemy 

2、架构与流程

#1、使用者通过ORM对象提交命令
#2、将命令交给SQLAlchemy Core（Schema/Types  SQL Expression Language）转换成SQL
#3、使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作
#3.1、匹配使用者事先配置好的egine
#3.2、egine从连接池中取出一个链接
#3.3、基于该链接通过Dialect调用DB API，将SQL转交给它去执行

！！！上述流程分析，可以大致分为两个阶段！！！：

#第一个阶段（流程1-2）：将SQLAlchemy的对象换成可执行的sql语句
#第二个阶段（流程3）：将sql语句交给数据库执行

如果我们不依赖于SQLAlchemy的转换而自己写好sql语句，那是不是意味着可以直接从第二个阶段开始执行了，事实上正是如此，我们完全可以只用SQLAlchemy执行纯sql语句，如下

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3、DB API

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

#1、MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
#2、pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
#3、MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
#4、cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多详见：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

二 创建表

ORM中：

#类===>表
#对象==>表中的一行记录

四张表:业务线,服务,用户,角色，利用ORM创建出它们，并建立好它们直接的关系

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注：设置外键的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])

三 增删改查

表结构

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增

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删

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改

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查

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四 其他查询相关

一 准备表和数据

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二 条件、通配符、limit、排序、分组、连表、组合

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三 子查询

有三种形式的子查询，注意：子查询的sql必须用括号包起来,尤其在形式三中需要注意这一点

形式一:子查询当做一张表来用,调用subquery()

形式二:子查询当做in的范围用,调用in_

形式三:子查询当做select后的字段,调用as_scalar()

五 正查、反查

一 表修改

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
egine=create_engine('mysql+pymysql://[email protected]:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
Base=declarative_base()
class Dep(Base):
    __tablename__='dep'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)
class Emp(Base):
    __tablename__='emp'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
    dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))
    #在ForeignKey所在的类内添加relationship的字段,注意:
    #1:Dep是类名
    #2:depart字段不会再数据库表中生成字段
    #3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),而xxoo用于Dep表查询Emp表(反向查询),
    depart=relationship('Dep',backref='xxoo') 
def init_db():
    Base.metadata.create_all(egine)
def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(egine)
drop_db()
init_db()
Session=sessionmaker(bind=egine)
session=Session()
# 准备数据
session.add_all([
    Dep(dname='技术'),
    Dep(dname='销售'),
    Dep(dname='运营'),
    Dep(dname='人事'),
session.add_all([
    Emp(ename='林海峰',dep_id=1),
    Emp(ename='李杰',dep_id=1),
    Emp(ename='武配齐',dep_id=1),
    Emp(ename='元昊',dep_id=2),
    Emp(ename='李钢弹',dep_id=3),
    Emp(ename='张二丫',dep_id=4),
    Emp(ename='李坦克',dep_id=2),
    Emp(ename='王大炮',dep_id=4),
    Emp(ename='牛榴弹',dep_id=3)
session.commit()

二 标准连表查询

# 示例:查询员工名与其部门名
res=session.query(Emp.ename,Dep.dname).join(Dep) #迭代器
for row in res:
    print(row[0],row[1]) #等同于print(row.ename,row.dname)

三 基于relationship的正查、反查

#SQLAlchemy的relationship在内部帮我们做好表的链接
#查询员工名与其部门名(正向查)
res=session.query(Emp)
for row in res:
    print(row.ename,row.id,row.depart.dname)