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教大家使用Python SqlAlchemy

后端开发|Python教程教大家使用Python SqlAlchemy
Python,SqlAlchemy
后端开发-Python教程
本文实例解析Python SqlAlchemy的使用方法,分享给大家供大家参考,具体内容如下
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1.初始化连接
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from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = create_engine('mysql://pass@localhost/test'echo=True)DBSession = sessionmaker(bind=engine)session = DBSession()ret=session.execute('desc user')print ret# print ret.fetchall()print ret.first()
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mysql://root:pass/test
root是用户名 pass密码 test数据库
session相当于MySQLdb里面的游标
first 相当于fetchone
echo=True 会输出所有的sql

2.创建表

from sqlalchemy import Columnfrom sqlalchemy.types import *from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBaseModel = declarative_base()from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = create_engine('mysql://root:Hs2BitqLYKoruZJbT8SV@localhost/test')DBSession = sessionmaker(bind=engine)class User(BaseModel):  __tablename__ = 'user1' # 表名  user_name = Column(CHAR(30), primary_key=True)  pwd = Column(VARCHAR(20), default='aaa', nullable=False)  age = Column(SMALLINT(), server_default='12')  accout = Column(INT())  birthday = Column(TIMESTAMP())  article = Column(TEXT())  height = Column(FLOAT())def init_db():  '''  初始化数据库  :return:  '''  BaseModel.metadata.create_all(engine)def drop_db():  '''  删除所有数据表  :return:  '''  BaseModel.metadata.drop_all(engine)drop_db()init_db()

和django的 ORM一样 一旦表被创建了,修改User类不能改变数据库结构,只能用sql语句或删除表再创建来修改数据库结构
sqlalchemy.types里面有所有的数据字段类型,等于sql类型的大写
default参数是插入数据的时候,sqlalchemy自己处理的,server_default才是让mysql处理的

3.添加记录

user1=User(user_name='lujianxing',accout=1245678)session.add(user1)session.commit()

要commit才能起作用

4.更新记录
1).更新单条记录

query = session.query(User) user = query.get('lujianxing11')print user.accoutuser.accout='987'session.flush()

2).更新多条记录

query = session.query(User)query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({User.age: '15'})query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({'age': '16'})query.filter(User.pwd=='aaa').update({'age': '17'})

5.删除记录

query = session.query(User)user = query.get('lujianxing11')session.delete(user)session.flush()

6.查询

query = session.query(User)print query # 只显示sql语句,不会执行查询print query[0] # 执行查询print query.all() # 执行查询print query.first() # 执行查询for user in query: # 执行查询  print user.user_name

如果字段的类型是数字型,查询出来的type也是数字型的,不是字符串
高级一点的查询:

# 筛选user = query.get(1) # 根据主键获取print query.filter(User.user_name == 2) # 只显示sql语句,不会执行查询print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').all() # 执行查询print query.filter(User.user_name == 'lujianxing', User.accout == 1245678, User.age > 10).all() # 执行查询print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').filter(User.accout == 1245678).all()print query.filter("user_name = 'lujianxing'").all() # 执行查询print query.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").all() # 执行查询query2 = session.query(User.user_name) # 返回的结果不是User的实例,而是元组print query2.all() # 执行查询print query2.offset(1).limit(1).all() # 等于 limit 1,1# 排序print query2.order_by(User.user_name).all() print query2.order_by('user_name').all() print query2.order_by(User.user_name.desc()).all()print query2.order_by(User.user_name, User.accout.desc()).all()print query2.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").count()# 聚合查询print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()print session.query(func.count(User.id)).scalar()print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User,因此不需要指定表print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数print session.query(func.sum(User.id)).scalar()print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名,只要该数据库支持print session.query(func.current_timestamp()).scalar()print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()

以上就是关于Python SqlAlchemy的使用方法介绍,希望对大家的学习有所帮助。


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