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。
INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句是基于从 UpdateBase 开始的层次结构构建的。Insert 和 Update 构造基于中介 ValuesBase 构建。
将相对简单的 SQL 表达式链接到类的最简单和最灵活的方法是使用所谓的“混合属性”,在 混合属性 部分中描述。混合提供了一个同时在 Python 级别和 SQL 表达式级别工作的表达式。例如,我们将一个类 User,其中包含属性 firstname 和 lastname,映射到下面一个混合,该混合将为我们提供 fullname,即这两者的字符串连接:
映射器可以构造与任意关系单元(称为 selectables)相对应的类,除了普通表之外。例如,join() 函数创建了一个包含多个表的可选择单元,具有自己的复合主键,可以与 Table 相同的方式映射:
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。
本节描述了relationship()函数及其用法的深入讨论。关于关系的介绍,请从使用 ORM 相关对象开始,参阅 SQLAlchemy 统一教程。
使用数据库元数据 - SQLAlchemy 的数据库元数据概念入门教程,位于 SQLAlchemy 统一教程中
可以命令Table对象从数据库中已经存在的相应数据库架构对象中加载关于自身的信息。这个过程称为反射。在最简单的情况下,您只需要指定表名、一个MetaData对象和autoload_with参数:
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。
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:
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。
对于 Core 和 ORM,select() 函数生成一个用于所有 SELECT 查询的 Select 构造。传递给 Core 中的 Connection.execute() 方法和 ORM 中的 Session.execute() 方法,在当前事务中发出 SELECT 语句并通过返回的 Result 对象获取结果行。
1.4 版本更改:绝大部分声明式扩展现在已整合到 SQLAlchemy ORM 中,并可从 sqlalchemy.orm 命名空间导入。请参阅声明式映射的文档以获取新文档。有关更改的概述,请参阅声明式现已与 ORM 整合,并带有新功能。
本页包含了由 Python 生成的Query构造的文档,多年来这是与 SQLAlchemy ORM 一起使用时的唯一 SQL 接口。从版本 2.0 开始,现在采用的是全新的工作方式,其中与 Core 相同的select()构造对 ORM 同样有效,为构建查询提供了一致的接口。
使用涉及创建一个或多个ClauseElement子类和一个或多个定义其编译的可调用对象:
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。
本节介绍了有关加载列的其他选项。使用的映射包括将存储大字符串值的列,我们可能希望限制它们何时加载。
AttributeState对象通过特定InstanceState的InstanceState.attrs集合访问:
这是一种非常特殊的情况,其中 relationship()必须执行一个 INSERT 和一个第二个 UPDATE,以正确填充一行(反之亦然,为了删除而执行一个 UPDATE 和 DELETE,而不违反外键约束)。这两种用例是:
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。
定义一个扩展到sqlalchemy.ext.declarative系统的系统,自动生成从数据库模式到映射类和关系,通常而不一定是一个反射的数据库模式。
此功能允许将数据库列的值设置为 SQL 表达式而不是文字值。这对于原子更新、调用存储过程等特别有用。您所要做的就是将表达式分配给属性:
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。
学习过web开发的人也许都知道,在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
类sqlalchemy.orm.exc.DetachedInstanceError (sqlalchemy.exc.SQLAlchemyError)
SQLAlchemy 特色是一个广泛的事件监听系统,贯穿于核心和 ORM 中。在 ORM 中,有各种各样的事件监听器钩子,这些钩子在 ORM 事件的 API 级别有文档记录。这些事件的集合多年来已经增长,包括许多非常有用的新事件,以及一些曾经不那么相关的旧事件。本节将尝试介绍主要的事件钩子以及它们何时可能被使用。
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。
本节利用了首次在 SQLAlchemy 统一教程中展示的 ORM 映射,如声明映射类一节所示,以及映射类继承层次结构一节中展示的继承映射。
其中,主键列指定了 PRIMARY KEY 约束,强制该列的值在表中唯一,并且使用 AUTO_INCREMENT 关键字,表示该列的值会自动递增生成。
邻接列表模式是一种常见的关系模式,其中表包含对自身的外键引用,换句话说是自引用关系。这是在平面表中表示层次数据的最常见方法。其他方法包括嵌套集,有时称为“修改的先序”,以及材料路径。尽管在 SQL 查询中评估其流畅性时修改的先序具有吸引力,但邻接列表模型可能是满足大多数层次存储需求的最合适模式,原因是并发性、减少的复杂性,以及修改的先序对于能够完全加载子树到应用程序空间的应用程序几乎没有优势。
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。
flask默认提供模型操作,但是并没有提供ORM,所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架,它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。 SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
到目前为止,我们已经覆盖了 Insert,这样我们可以将一些数据放入我们的数据库中,并且花了很多时间在 Select 上,该语句处理了从数据库检索数据所使用的各种广泛的使用模式。 在本节中,我们将涵盖 Update 和 Delete 构造,用于修改现有行以及删除现有行。 本节将从核心的角度讨论这些构造。
当映射器配置在继承关系中时,SQLAlchemy 有能力以多态方式加载元素,这意味着单个查询可以返回多种类型的对象。
作为一个Android开发工程师,对于后台相关的知识从来都没有深入的了解,在整个开发流程中,对后台这一块总是迷迷糊糊。本来对Java应该是比较熟悉的,使用Java来开发应该是比较合适的,但想到Python在近期非常的火热,于是想在学习后台开发的时候,顺便也学习一下Python的基础知识。于是开始了使用Python开发后台的学习过程。本文就是在学习如何操作数据的时候,为了加深理解,也方便后续查阅形整理的。
模型表示程序使用的数据实体,在Flask-SQLAlchemy中,模型一般是Python类,继承自db.Model,db是SQLAlchemy类的实例,代表程序使用的数据库。
flask-sqlalchemy所作的操作只是把模型类转换为sql语句,然后通过数据库驱动访问mysql,在获取到结果后再把数据转换为模型对象
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。
Excel表要写入数据库,毕竟通过pandas来操作复杂的数据还是很有难度的,有多少种数据库,就有多少种数据库引擎,要下载多少python数据库包,同样对Excel写入数据库的操作,可以基于excel按行写入,也可以通过pandas处理,但pandas处理效率不高。
Python链接数据库的方式有几种,但是原理都是一样的,总共可以分为两个步骤,第一步是与数据库建立链接,第二步执行sql查询语句,这篇将分别介绍如何与数据库链接以及如何进行sql语句查询。
今天整体的内容比较的简单,就是数据库的简单操作。大家只要记住这些语句就能够好好玩耍flask-sqlalchemy数据库了。
今天的分享来满足这位读者的需求,想读“关于数据库sql或者MySQL的,就那种Python来处理数据库,比如Python爬虫爬到数据,然后封存到数据库里面,然后再从sql里面读取,进行分析可视化”。
Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的。它使用结构化的查询语言。关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如:商品表里有name、price、number等。 Flask本身不限定数据库的选择,你可以选择SQL或NOSQL的任何一种。也可以选择更方便的SQLALchemy,类似于Django的ORM。SQLALchemy实际上是对数据库的抽象,让开发者不用直接和SQL语句打交道,而是通过Python对象来操作数据库,在舍弃一些性能开销的同时,换来的是开发效率的较大提升。
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https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
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
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。
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