SQLAlchemy

首先安装包 sudo pip3 install sqlalchemy

数据库的默认编码为 latin1,修改数据表的默认编码是 MySQL 的一个基本操作,这是需要预先掌握的。不过学习本课程时并不需要这么做,在创建数据库的同时添加 CHARACTER SET = UTF8 指定编码格式即可。我们要创建课程相关的映射类以及对应的数据表,现在先创建所需数据库 study ,编码格式为 UTF-8 :

mysql -u root create database study character set = UTF8; show create database studyG

使用 SQLAlchemy 连接数据库需要引擎,创建引擎使用 create_engine 方法:

from sqlalchemy import create_engine

参数字符串说明:数据库类型+驱动://用户名:密码@主机:端口号/数据库名字?charset=编码格式

mysql 自带驱动,密码未设定,端口号可省略

engine = create_engine('mysql://root@localhost/study?charset=utf8') 创建映射类需要继承声明基类,使用 declarative_base :

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

创建声明基类时传入引擎

Base = declarative_base(engine)

创建映射类须继承声明基类。首先创建 user 数据表的映射类,此表存放用户数据,也就是课程作者的数据:

Column 定义字段,Integer、String 分别为整数和字符串数据类型

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base): # 继承声明基类

__tablename__ = 'user'  # 设置数据表名字,不可省略
id = Column(Integer, primary_key=True)   # 设置该字段为主键
# unique 设置唯一约束,nullable 设置非空约束
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
email = Column(String(64), unique=True)

# 此特殊方法定义实例的打印样式
def __repr__(self):
    return '<User: {}>'.format(self.name)

一对多关系 现在创建第二个映射类 Course,它对应的数据表 course 存放课程数据。一个课程作者可以创建多个课程,一个课程对应唯一的课程作者,这种关系被称为一对多或者多对一关系,这是最常用的数据表关系类型:

from sqlalchemy import ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship, backref

class Course(Base):

__tablename__ = 'course'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64))
# ForeignKey 设置外键关联,第一个参数为字符串,user 为数据表名,id 为字段名
# 第二个参数 ondelete 设置删除 User 实例后对关联的 Course 实例的处理规则
# 'CASCADE' 表示级联删除,删除用户实例后,对应的课程实例也会被连带删除
user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE'))
# relationship 设置查询接口,以便后期进行数据库查询操作
# 第一个参数为位置参数,参数值为外键关联的映射类名,数据类型为字符串
# 第二个参数 backref 设置反向查询接口
# backref 的第一个参数 'course' 为查询属性,User 实例使用该属性可以获得相关课程实例的列表
# backref 的第二个参数 cascade 如此设置即可实现 Python 语句删除用户数据时级联删除课程数据
user = relationship('User', 
        backref=backref('course', cascade='all, delete-orphan'))

def __repr__(self):
    return '<Course: {}>'.format(self.name)

创建数据表 声明基类 Base 在创建之后并不会主动连接数据库,因为它的默认设置为惰性模式。Base 的 metadata 有个 create_all 方法,执行此方法会主动连接数据库并创建全部数据表,完成之后自动断开与数据库的连接:

Base.metadata.create_all()

完整代码 总结以上内容,写入 db.py 文件:

File Name:db.py

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

engine = create_engine('mysql://root@localhost/study?charset=utf8') Base = declarative_base(engine)

class User(Base):

__tablename__ = 'user'  
id = Column(Integer, primary_key=True) 
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
email = Column(String(64), unique=True)

def __repr__(self):
    return '<User: {}>'.format(self.name)

class Course(Base):

__tablename__ = 'course'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64))
user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE'))
user = relationship('User',
        backref=backref('course', cascade='all, delete-orphan'))

def __repr__(self):
    return '<Course: {}>'.format(self.name)

if name == '__main__':

# 使用声明基类的 metadata 对象的 create_all 方法创建数据表:
Base.metadata.create_all()

运行程序 在终端使用 Python 解释器运行文件,在此之前先安装一个必要的依赖包 mysqlclient,该依赖包的作用是连接数据库:

$ sudo pip3 install mysqlclient # 安装依赖包 $ python3 db.py

测试数据的创建需要用到 Python 的 faker 库,使用 pip3 安装先:

sudo pip3 install faker 这是一个用法简单功能强大的伪造数据的库,大家可以在命令行交互解释器 ipython 中进行测试,首先在终端命令行安装 ipython :

$ sudo pip3 install ipython

完成后终端执行 ipython 命令,即可进入命令行交互解释器:

In [38]: from faker import Faker # 引入 Faker 类

创建实例,添加参数 'zh-cn' 是为了伪造中文数据

该实例叫做工厂对象,它可以使用各种各样的方法伪造数据

In [39]: fake = Faker('zh-cn')

In [40]: fake.name() # 伪造姓名 Out[40]: '房明'

In [41]: fake.address() # 伪造地址 Out[41]: '山西省梅市上街董路Q座 238175'

In [42]: fake.email() # 伪造邮箱 Out[42]: 'oqiu@rn.net'

In [43]: fake.url() # 伪造 URL Out[43]: 'https://www.yuzhu.cn/'

In [44]: fake.date() # 伪造日期 Out[44]: '2012-07-03'

ession 处理数据 上文已经介绍了使用映射类创建数据表要用声明基类 Base,那么处理数据用什么呢?要用到 session,它是 sessionmaker 类的实例,该实例实现了 call 方法,本身可以作为函数来执行,返回值就是能够处理数据的 session:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

从 db.py 文件中引入下列对象备用

from db import Base, engine, User, Course

将 engine 引擎作为参数创建 session 实例

session = sessionmaker(engine)() 当我们创建了 session 实例,就启动了一个操作 MySQL 数据库的会话。

生成测试数据 接下来创建 5 个课程作者,也就是 5 个 User 类的实例,每个作者对应两个课程,共 10 个 Course 类实例。将以下代码写入测试数据的 Python 文件中,文件名为 create_data.py :

File Name: create_data.py

from sqlalchemy.orm import sessionmaker from faker import Faker from db import Base, engine, User, Course

session = sessionmaker(engine)() fake = Faker('zh-cn')

def create_users():

for i in range(10):
    # 创建 10 个 User 类实例,伪造 name 和 email
    user = User(name=fake.name(), email=fake.email())
    # 将实例添加到 session 会话中,以备提交到数据库
    # 注意,此时的 user 对象没有 id 属性值
    # 映射类的主键字段默认从 1 开始自增,在传入 session 时自动添加该属性值
    session.add(user)

def create_courses():

# session 有个 query 方法用来查询数据,参数为映射类的类名
# all 方法表示查询全部,这里也可以省略不写
# user 就是上一个函数 create_users 中的 user 对象
for user in session.query(User).all():
    # 两次循环,对每个作者创建两个课程
    for i in range(2):
        # 创建课程实例,name 的值为 8 个随机汉字
        course = Course(name=''.join(fake.words(4)), user_id=user.id)
        session.add(course)

def main():

# 执行两个创建实例的函数,session 会话内就有了这些实例
create_users()
create_courses()
# 执行 session 的 commit 方法将全部数据提交到对应的数据表中
session.commit()

if name == '__main__':

main()

完成后,可以在终端执行 python3 create_data.py 来创建数据。为了便于查看代码的执行情况,不这样做,我们在 ipython 中引入这些函数,依次执行它们来查看细节:

引入相关对象

In [1]: from create_data import User, Course, session, create_users, create_courses

执行创建 User 实例的函数

In [2]: create_users()

session 查询结果为列表,每个元素就是一个 User 实例

In [3]: session.query(User).all() Out[3]: [<User: 安颖>, <User: 赵琴>, <User: 李英>, <User: 邢想>, <User: 高玲>, <User: 戴晶>, <User: 卢建平>, <User: 陈强>, <User: 姜帆>, <User: 包柳>]

将某个 User 实例赋值给 user 变量

In [4]: user = session.query(User).all()[3]

查看属性

In [5]: user.name Out[5]: '邢想'

In [6]: user.id Out[6]: 4

执行创建 Course 实例的函数

In [7]: create_courses()

查看前 4 个 Course 实例的 name 属性

In [8]: for course in session.query(Course)[:4]: ...: print(course.name) ...: 开发中文电子新闻 怎么发布结果详细 你的只要非常如果 次数通过评论等级

User 实例的 course 属性为查询接口,通过 relationship 设置

属性值为列表,里面是两个课程实例

In [9]: user.course Out[9]: [<Course: 上海这么国际时候>, <Course: 对于技术两个你们>]

将某个课程实例赋值给 course 变量

In [10]: course = session.query(Course)[12]

课程实例的 user 属性为查询接口,通过 relationship 设置

In [11]: course.user Out[11]: <User: 卢建平>

将全部实例提交到对应的数据表

In [12]: session.commit()

**接下来我们在 ipython 中删除 user 实例,验证级联删除功能是否生效:

In [13]: session.delete(user)

In [14]: session.commit()**

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