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”。
本文实例讲述了python数据库操作mysql:pymysql、sqlalchemy常见用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
在Flask-RESTful中,可以选择使用各种关系型和非关系型数据库。一些流行的选择包括:
在 ORM 映射类配置 中描述的声明基础和 ORM 映射函数是 ORM 的主要配置接口。一旦配置了映射,持久性操作的主要使用接口是 Session。
在MTV架构中,M表示Model层负责与数据库进行交互,ORM(Object Relational Mapping)对象关系映射可以将具体的模型与数据库中的表进行一一对应,模型对象的属性与数据库表的字段是一一对应的;通过模型的操作来实现对数据库表的操作
SQLAlchemy 从 2.0 版本开始具有“本地数据类”集成,在带注释的声明表映射中,可以通过向映射类添加单个 mixin 或装饰器将其转换为 Python dataclass。
orm英文全称object relational mapping,就是对象映射关系程序,简单来说我们类似python这种面向对象的程序来说一切皆对象,但是我们使用的数据库却都是关系型的,为了保证一致的使用习惯,通过orm将编程语言的对象模型和数据库的关系模型建立映射关系,这样我们在使用编程语言对数据库进行操作的时候可以直接使用编程语言的对象模型进行操作就可以了,而不用直接使用sql语言。
在上一节中,我们是用pymysql库来操作MySQL,这是比较传统的方式。实际开发环境中,常常使用ORM来操作数据库。本小节中,我们介绍Python中的ORM-------sqlalchemy.
SQLAlchemy 的一个重要部分是在查询时提供对相关对象加载方式的广泛控制。所谓“相关对象”是指在映射器上使用relationship()配置的集合或标量关联。这种行为可以在映射器构造时使用relationship()函数的relationship.lazy参数进行配置,以及通过使用ORM 加载选项与Select构造函数一起使用。
声明性映射风格是 SQLAlchemy 中主要使用的映射风格。请参阅 声明性映射 部分进行顶层介绍。
0. 前言 对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术 简单的说,ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。Sqlalchemy 就是一种 ORM 框架 每个表会对应一个 Model 类,这些 Model 类都需要继承一个名为 declarative base class 的基类。我们需要通过下面的代码来获得这个基类: from sqlalchemy.ext.
Python Pony ORM 是一个功能强大且易于使用的 ORM 库,它提供了简洁的语法和强大的功能,使得开发者能够更轻松地进行数据库操作。 Python Pony ORM 的主要特点包括:
映射类基本组件一节讨论了Mapper构造的一般配置元素,它是定义特定用户定义类如何映射到数据库表或其他 SQL 构造的结构。以下各节描述了关于声明式系统如何构建 Mapper 的具体细节。
relationship() 函数定义了两个类之间的链接。当链接定义了一对多或多对多的关系时,在加载和操作对象时,它被表示为 Python 集合。本节介绍了有关集合配置和技术的其他信息。
AttributeState对象通过特定InstanceState的InstanceState.attrs集合访问:
SQLAlchemy 是一个非常流行的 Python ORM,它提供了与各种数据库的集成,并且可以方便地实现数据库操作。FastAPI 提供了与 SQLAlchemy 的集成,可以方便地使用 SQLAlchemy ORM 操作数据库。
在 Flask Web 框架中,Flask-SQLALchemy 扩展对数据库操作进行了封装,使用 Flask-SQLALchemy ,可以通过 Python 对象来操作数据库。
SQLAlchemy SQL 工具包和对象关系映射器是一套全面的用于处理数据库和 Python 的工具集。它有几个不同的功能区域,可以单独使用或组合在一起。其主要组件如下图所示,组件依赖关系组织成层次结构:
FastAPI 是一个用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。它在许多方面都比其他框架快,具有简洁的语法和易于使用的工具。其中包括与数据库交互的工具,即 ORM(对象关系映射)。
在SQLAlchemy中,通过declarative_base创建的基类可以通过多层次的继承建立继承关系。这允许你在数据库中创建具有继承结构的表。在我使用某数据库做中转的时候,经常会遇到各种各样的问题,例如下面的问题,通过记录并附上完美的解决方案,以便为查询更加方便。
当我们在使用 Flask 创建数据时遇到错误,可能有多种原因,包括代码错误、数据库配置问题或依赖项错误。具体情况我会总结成一篇文章记录下,主要是归类总结一些常见的解决方法和调试步骤,帮助大家解决问题:
加载选项是一种对象,当传递给Select.options()方法的Select对象或类似的 SQL 构造时,会影响列和关系属性的加载。大多数加载选项都来自于Load层次结构。有关使用加载选项的完整概述,请参阅下面的链接部分。
使用了stm32f103zet6 通过外部时钟输入模式进行频率采集,在100khz以上误差在10hz左右
下面的章节是讨论本教程中概念的主要顶级章节,更详细地描述了每个子系统的许多其他特性。
其实一开始用的是pymysql,但是发现维护比较麻烦,还存在代码注入的风险,所以就干脆直接用ORM框架。
除了手动封装数据库操作之外,我们还可以使用ORM(对象关系映射)库来封装数据库操作。ORM库将数据库表和Python类映射到一起,使我们能够使用Python对象来操作数据库表。常用的ORM库包括SQLAlchemy和Peewee等。
后面会通过继承这个 Base 类,来创建每个数据库 Model,也称为 ORM Model
(2)ORM(Object Relationship Mapping):模型关系映射
orm操作是所有完整软件中后端处理最重要的一部分,主要完成了后端程序和数据库之间的数据同步和持久化的操作,本文基于sqlalchemy官方文档进行整理,完成sqlalchemy的核心操作
https://docs.sqlalchemy.org/en/14/orm/session_basics.html#querying-1-x-style
orderinglist是一个用于可变有序关系的辅助程序。它将拦截对由relationship()管理的集合执行的列表操作,并自动将列表位置的更改同步到目标标量属性。
orm可以将数据库存储的数据封装成对象,同时,如果封装的好的话,所有的数据库操作都可以封装到对象中。这样的代码在组织结构上会非常的清晰,并且相对与使用sql语句在sql注入方面会极具降低。 SQLAlchemy中的映射关系有四种,分别是一对多,多对一,一对一,多对多 实现这种映射关系只需要外键(ForeignKey),和relationship 一对多: from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy impor
0. 前言 最近是使用 SQLAlchemy 框架作为一个 ORM 框架,现对其做简单整理 1. 创建 Session 说到数据库,就离不开 Session。Session 的主要目的是建立与数据库的会话,它维护数据库的连接,也是数据库查询(Query)的一个入口 在SQLAlchemy中,数据库的查询操作是通过 Query 对象来实现的。而 Session 提供了创建 Query 对象的接口 Query 对象返回的结果是一组同一映射对象组成的集合 集合中的一个对象,对应于数据库表中的一行(即一条记录)
(1). ORM 提供一个附加的配置层,允许用户自定义的 Python 类进行对象关系映射,通过 session 会话与数据库进行交互。
上篇文章:Python入门学习教程:数据库操作,连接MySql数据库主要讲解了使用三种连接客户端引擎进行连接操作数据库。本次只要是讲解使用SQLAlchemy ORM操作数据库。
SQLAlchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库。它提供了一种使用SQL语言与数据库进行交互的高级抽象,同时也提供了一种将数据库表映射到Python对象的方式。
MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入,但不能承受高并发访问,适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库,能承受高并发访问,同时占用的内存也远远大于SQLite。
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):
relationship()的默认行为是根据配置的 加载策略 完全将集合内容加载到内存中,该加载策略控制何时以及如何从数据库加载这些内容。 相关集合可能不仅在访问时加载到内存中,或者急切地加载,而且在集合本身发生变化时以及在由工作单元系统删除所有者对象时也需要进行填充。
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。
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
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ORM(对象关系映射)是一种将关系型数据库中的数据和对象之间进行映射的技术。ORM将数据库中的数据表示为对象,从而使开发人员可以使用面向对象编程语言(如Python)来访问数据库。ORM在Flask中非常常见,它可以大大简化数据库访问的过程。
SQLAlchemy ORM 以及 Core 通常通过事件钩子进行扩展。请务必查看事件系统的使用。
最近在做项目中的耗时任务优化,将这些耗时任务接口函数放到 airflow 上,但是一些接口函数涉及到很多的数据库操作,就需要使用第三方库操作数据库 db 数据,提倡使用 ORM 操作数据库,所以就选择了这个 SQLAlchemy 这个库,用的是它的 ORM 模式。本次简单记录下用到的内容。
“index”表示属性与具有预定义索引以访问它的Indexable列的元素相关联。Indexable类型包括ARRAY、JSON和HSTORE等类型。
使用python-DB-API,只需要搞清楚Connection、Cursor对象,打开后一定得关闭。
前言 SQLAlchemy采用简单的Python语言,提供高效和高性能的数据库访问,实现了完整的企业级持久模型。 它提供了SQL工具包和ORM(对象关系映射)工具,类似于Django 自带的 ORM 框架操作数据库。 环境准备 基于python3.8环境,安装 sqlalchemy 和 pymysql pip3 install sqlalchemy==1.4.39 pip3 install pymysql==1.0.2 配置连接 连接数据库,需要使用到一些配置信息,组合成满足以下条件的字符串: dialec
https://python-gino.org/docs/zh/master/tutorials/announcement.html
云豆贴心提醒,本文阅读时间6分钟,文末有秘密! ORM介绍 ORM(Object-Relational Mapping) 架构,采用元数据来描述对象-关系映射细节。业务实体在内存中表现为对象,在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系。我们平常使用的数据库都为关系型。所以ORM系统一般是以中间层的方式存在,用来关联对象和数据库数据的映射。 由于现在流行的关系型数据库有很多,假设代码在部署的使用的底层数据库使用的MySQL,并已经正常稳定运行,但是现在需要将MySQL换成oracle,
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