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SQLAlchemy

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小小咸鱼YwY
发布于 2020-06-19 07:53:35
发布于 2020-06-19 07:53:35
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1.介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

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pip3 install sqlalchemy

组成部分:

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Engine,框架的引擎
Connection Pooling ,数据库连接池
Dialect,选择连接数据库的DB API种类
Schema/Types,架构和类型
SQL Exprression Language,SQL表达式语言

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:

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

django中如何反向生成models

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python manage.py inspectdb > app/models.py

2.简单使用(能创建表,删除表,不能修改表)

修改表:在数据库添加字段,类对应上

1执行原生sql(不常用)

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import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine

engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)
def task(arg):
    conn = engine.raw_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "select * from app01_book"
    )
    result = cursor.fetchall()
    print(result)
    cursor.close()
    conn.close()

for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

2 orm使用

models.py

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import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
Base = declarative_base()

class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列,索引,不可为空
    # email = Column(String(32), unique=True)
    #datetime.datetime.now不能加括号,加了括号,以后永远是当前时间
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)
    # extra = Column(Text, nullable=True)

    __table_args__ = (
        # UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一
        # Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引
    )

def init_db():
    """
    根据类创建数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    """
    根据类删除数据库表
    :return:
    """
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
    )

    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':
    # drop_db()
    init_db()

app.py

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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
#"mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/aaa"
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Connection = sessionmaker(bind=engine)

# 每次执行数据库操作时,都需要创建一个Connection
con = Connection()

# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="lqz")
con.add(obj1)
# 提交事务
con.commit()

# 关闭session,其实是将连接放回连接池
con.close()

3.一对多关系

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class Hobby(Base):
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='篮球')


class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    # hobby指的是tablename而不是类名,uselist=False
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))
    
    # 跟数据库无关,不会新增字段,只用于快速链表操作
    # 类名,backref用于反向查询
    hobby=relationship('Hobby',backref='pers')

4.多对多关系

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class Boy2Girl(Base):
    __tablename__ = 'boy2girl'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id'))
    boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id'))


class Girl(Base):
    __tablename__ = 'girl'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


class Boy(Base):
    __tablename__ = 'boy'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以
    girl = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')

5.操作数据表

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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
  
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
  
# 每次执行数据库操作时,都需要创建一个session
session = Session()
  
# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="lqz")
session.add(obj1)
  
# 提交事务
session.commit()
# 关闭session
session.close()

6.基于scoped_session实现线程安全

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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Users

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

"""
# 线程安全,基于本地线程实现每个线程用同一个session
# 特殊的:scoped_session中有原来方法的Session中的一下方法:

public_methods = (
    '__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested',
    'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',
    'expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind',
    'is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings',
    'bulk_update_mappings',
    'merge', 'query', 'refresh', 'rollback',
    'scalar'
)
"""
#scoped_session类并没有继承Session,但是却又它的所有方法
session = scoped_session(Session)
# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)

# 提交事务
session.commit()
# 关闭session
session.close()

7.基本增删查改

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import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text

from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# ################ 添加 ################
"""
obj1 = Users(name="wupeiqi")
session.add(obj1)

session.add_all([
    Users(name="lqz"),
    Users(name="egon"),
    Hosts(name="c1.com"),
])
session.commit()
"""

# ################ 删除 ################
"""
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()
"""
# ################ 修改 ################
"""
#传字典
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "lqz"})
#类似于django的F查询,这个后面必须配合synchronize_session,
#如果是字符串就用False,如果是数字就用#evaluata
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()
"""
# ################ 查询 ################
"""
r1 = session.query(Users).all()
#只取age列,把name重命名为xx
r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()
#filter传的是表达式,filter_by传的是参数
r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all()
r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()
r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first()
#:value 和:name 相当于占位符,用params传参数
r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()
#自定义查询sql
r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()
"""

#增,删,改都要commit()
session.close()

8.常用操作

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# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()
#表达式,and条件连接
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
#注意下划线
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
#~非,除。。外
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
#二次筛选
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
#or_包裹的都是or条件,and_包裹的都是and条件
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(
    or_(
        Users.id < 2,
        and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
        Users.extra != ""
    )).all()


# 通配符,以e开头,不以e开头
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()

# 限制,用于分页,区间
ret = session.query(Users)[1:2]

# 排序,根据name降序排列(从大到小)
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
#第一个条件重复后,再按第二个条件升序排
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()

# 分组
from sqlalchemy.sql import func

ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
#分组之后取最大id,id之和,最小id
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
#haviing筛选
ret = session.query(
    func.max(Users.id),
    func.sum(Users.id),
    func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()

# 连表(默认用forinkey关联)

ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
#join表,默认是inner join
ret = session.query(Person).join(Favor).all()
#isouter=True 外连,表示Person left join Favor,没有右连接,反过来即可
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
#打印原生sql
aa=session.query(Person).join(Favor, isouter=True)
print(aa)
# 自己指定on条件(连表条件),第二个参数,支持on多个条件,用and_,同上
ret = session.query(Person).join(Favor,Person.id==Favor.id, isouter=True).all()
# 组合(了解)UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集
#union和union all的区别?
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()

q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

9.执行原生sql

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import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 查询
# cursor = session.execute('select * from users')
# result = cursor.fetchall()

# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'lqz'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)

session.close()

10.一对多

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import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
"""
session.add_all([
    Hobby(caption='乒乓球'),
    Hobby(caption='羽毛球'),
    Person(name='张三', hobby_id=3),
    Person(name='李四', hobby_id=4),
])

person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))
session.add(person)
#添加二
hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]
session.add(hb)

session.commit()
"""

# 使用relationship正向查询
"""
v = session.query(Person).first()
print(v.name)
print(v.hobby.caption)
"""

# 使用relationship反向查询
"""
v = session.query(Hobby).first()
print(v.caption)
print(v.pers)
"""
#方式一,自己链表
# person_list=session.query(models.Person.name,models.Hobby.caption).join(models.Hobby,isouter=True).all()
person_list=session.query(models.Person,models.Hobby).join(models.Hobby,isouter=True).all()
for row in person_list:
    # print(row.name,row.caption)
    print(row[0].name,row[1].caption)

#方式二:通过relationship

person_list=session.query(models.Person).all()
for row in person_list:
    print(row.name,row.hobby.caption)
#查询喜欢姑娘的所有人
obj=session.query(models.Hobby).filter(models.Hobby.id==1).first()
persons=obj.pers
print(persons)
session.close()

11.多对多

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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sql.models import Girl,Boy,Boy2Girl

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3307/flask-test?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加
'''
session.add_all([
    Girl(name='g_com1'),
    Girl(name='g2.com1'),
    Boy(name='A组1'),
    Boy(name='B组2'),
])
session.commit()

s2g = Boy2Girl(girl_id=2, boy_id  =2)
session.add(s2g)
session.commit()


gp = Boy(name='C组')
gp.girl = [Girl(name='c3.com'),Girl(name='c4.com')]
session.add(gp)
session.commit()


ser = Girl(name='c6.com')
ser.boys = [Boy(name='F组pp'),Boy(name='G组ll')]
session.add(ser)
session.commit()
'''
"""


# 使用relationship正向查询
"""
'''
v = session.query(Boy).first()
print(v.name)
print(v.girl)
'''
# 使用relationship反向查询

'''
v = session.query(Girl).first()
print(v.name)
print(v.boys)
'''

session.close()

12.其它

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import time
import threading

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text, func
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Group

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 关联子查询:correlate(Group)表示跟Group表做关联,as_scalar相当于对该sql加括号,用于放在后面当子查询
subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()
result = session.query(Group.name, subqry)
"""
SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid 
FROM server 
WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 
FROM `group`
"""
'''

select * from tb where id in [select id from xxx];

select id,
		name,
		#必须保证此次查询只有一个值
		(select max(id) from xxx) as mid
from tb

例如,第三个字段只能有一个值
id name  mid
1  lqz   12  不合理
2  egon   2


'''
'''
成绩表:
id sid    cid    score
1  1      物理      99 
2  1      化学      88
3  2      物理      95

学生表:
id   name  每个学生总分数
1     xx      88
2     yy       77

select id,name,
(select avr(score) from 成绩表 where 成绩表.sid=学生表.id) as x
from 学生表
subqry = session.query(func.count(成绩表.scort).label("sc")).filter(学生表.id == 成绩表.sid).correlate(学生表).as_scalar()
result = session.query(学生表.name, subqry)

'''

# 原生SQL
"""
# 查询
cursor = session.execute('select * from users')
result = cursor.fetchall()

# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)
"""

session.close()

13.Flask-SQLAlchemy

flask和SQLAchemy的管理者,通过他把他们做连接

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db = SQLAlchemy()
	- 包含配置
	- 包含ORM基类
	- 包含create_all
	- engine
	- 创建连接

离线脚本,创建表

详见代码

flask-migrate python3 manage.py db init 初始化:只执行一次

python3 manage.py db migrate 等同于 makemigartions python3 manage.py db upgrade 等同于migrate

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原始发表:2019-10-01 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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SQLAlchemy学习-9.一对多和多对一关系
前言 一对多和多对一关系 一对多关系 一对多关系表设计,一个Parent类关联多个Child类 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship # 拼接配置dialect + driver://username:pa
上海-悠悠
2022/08/26
3.4K0
SQLAlchemy学习-9.一对多和多对一关系
Python 数据库操作 SQLAlchemy
在运行过程中所有的的数据都存储在内存 (RAM) 中,「RAM 是易失性存储器,系统掉电后 RAM 中的所有数据将全部丢失」。在大多数情况下我们希望程序运行中产生的数据能够长久的保存,此时我们就需要将数据保存到磁盘上,无论是保存到本地磁盘,还是通过网络保存到服务器上,最终都会将数据写入磁盘文件。将数据保存在磁盘中我们需要面对一个数据格式的问题,此时就需要引入数据库操作。
keinYe
2019/08/01
1.6K0
Python 学习笔记 - SQLAlc
例1. 获取主机1的所有用户,原理和1对多的一样,通过relationship快速定位到对应的表
py3study
2020/01/15
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Python 学习笔记 - SQLAlc
SQLAlchemy学习-4.一对一关系
前言 表之间一对一关系 foreign key (外键) 父表类中通过 relationship() 方法来引用子表的类集合 在子表类中通过 foreign key (外键)引用父表类 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relati
上海-悠悠
2022/07/19
1.2K0
SQLAlchemy学习-4.一对一关系
Python SQLAlchemy入门教程
本文将以Mysql举例,介绍sqlalchemy的基本用法。其中,Python版本为2.7,sqlalchemy版本为1.1.6。
oYabea
2020/09/07
3.3K0
python【第十二篇下】操作MySQL数据库以及ORM之 sqlalchemy
  对象关系映射(英语:Object Relation Mapping,简称ORM,或O/RM,或O/R mapping),是一种程序技术,用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。从效果上说,它其实是创建了一个可在编程语言里使用的“虚拟对象数据库”。
用户1432189
2018/09/05
2.3K0
python【第十二篇下】操作MySQL数据库以及ORM之 sqlalchemy
Python ORM - pymysql&sqlalchemy
Python3主要是面向对象的编码风格,访问数据库也可以使用ORM框架来实现面向对象,本文介绍pymysql和sqlalchemy 安装组件 pip3 install pymysql pip3 install sqlalchemy 定义数据对象 user表结构 CREATE TABLE `user` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(64) NOT NULL, `age` int DEFAULT NULL, `del
十毛
2021/01/21
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数据持久化技术(Python)的使用
利用 pymysql.connect 建立数据库连接并执行 SQL 命令(需要提前搭建好数据库):
霍格沃兹测试开发Muller老师
2022/06/06
4090
SQLAlchemy SQLAlchemy
SQLAlchemy 1.1.SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。 安装 pip install sqlalchemy 组成部分 Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Exprr
zhang_derek
2018/05/30
2.3K0
Python 之 sqlalchemy删
表结构: 代码: #Author Kang import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.de
py3study
2020/01/10
4650
python ORM框架SQLAlchemy
SQLAlchemy是一个基于Python的ORM框架。该框架是建立在DB-API之上,使用关系对象映射进行数据库操作。
用户5760343
2022/05/14
7860
ORM框架SQLAlchemy
原文链接:https://www.cnblogs.com/mengqingjian/articles/8521512.html
菲宇
2019/09/23
1.2K0
ORM框架SQLAlchemy
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