目錄使用概述一、創(chuàng)建引擎和會(huì)話二、定義類(lèi)來(lái)表示虛擬表格三、增刪改查四、進(jìn)階技能

sqlAlchemy解讀: https://www.jb51.net/article/174565.htm

sqlAlchemy解讀：https://www.jb51.net/article/173950.htm

特點(diǎn)是操縱Python對(duì)象而不是SQL查詢(xún)，也就是在代碼層面考慮的是對(duì)象，而不是SQL，體現(xiàn)的是一種程序化思維，這樣使得Python程序更加簡(jiǎn)潔易懂。

具體的實(shí)現(xiàn)方式是將數(shù)據(jù)庫(kù)表轉(zhuǎn)換為Python類(lèi)，其中數(shù)據(jù)列作為屬性，數(shù)據(jù)庫(kù)操作作為方法。

abstract # 輔助sqlAlchemy實(shí)現(xiàn)類(lèi)的繼承，自動(dòng)繼承屬性，省去super() SQLAlchemy定義的ORM，在繼承父級(jí)ORM時(shí)候，F(xiàn)oreign Key外鍵是不能繼承的，它強(qiáng)制要求在子類(lèi)中重新定義。使用概述

在使用sqlalchemy訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，以類(lèi)的形式表示表格，因此在使用之前，需要先定義類(lèi)。

類(lèi)的定義有三種：基類(lèi)BASE、父類(lèi)、子類(lèi)

基類(lèi)是sqlalchemy底層的；當(dāng)需要一份數(shù)據(jù)切分為多個(gè)子表的時(shí)候，或多個(gè)表的字段一致時(shí)，可以使用一個(gè)父類(lèi)定義字段的類(lèi)型，多個(gè)子表繼承父類(lèi)的屬性。

一、創(chuàng)建引擎和會(huì)話

通過(guò)創(chuàng)建引擎、綁定引擎來(lái)創(chuàng)建會(huì)話，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)。

from sqlalchemy import create_engine # 引擎from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 創(chuàng)建orm的會(huì)話池，orm和sql均可以管理對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，需要綁定引擎才可以使用會(huì)話，# 創(chuàng)建連接engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234;@127.0.0.1/test', # 需要安裝mysql和pymysql的模塊，用戶名:密碼@ip地址/某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù) #echo=True, # 打印操作對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句 pool_size=8, # 連接個(gè)數(shù) pool_recycle=60*30 # 不使用時(shí)斷開(kāi) )# 創(chuàng)建sessionDbSession = sessionmaker(bind=engine) # 會(huì)話工廠，與引擎綁定。session = DbSession() # 實(shí)例化session.close() # 關(guān)閉會(huì)話二、定義類(lèi)來(lái)表示虛擬表格

在使用sqlalchemy訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，以類(lèi)的形式表示表格，因此在使用之前，需要先定義類(lèi)。使用類(lèi)的名稱(chēng)而不是tablename實(shí)現(xiàn)之后的增刪改查。

# 導(dǎo)入定義類(lèi)需要的模塊from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 調(diào)用sqlalchemy的基類(lèi)from sqlalchemy import Column, Index, distinct, update# 指定字段屬性，索引、唯一、DMLfrom sqlalchemy.types import *# 所有字段類(lèi)型

1. 直接建立一個(gè)可調(diào)用的表格

需要先繼承基類(lèi)，在定義__init__函數(shù)，設(shè)置輸入?yún)?shù)。

# 創(chuàng)建庫(kù)表類(lèi)型Base = declarative_base() # 調(diào)用sqlalchemy的基類(lèi)class Users(Base): ’’’繼承基類(lèi)’’’ __tablename__ = 'users' # 數(shù)據(jù)表的名字 __table_args__ = {’extend_existing’: True} # 當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中已經(jīng)有該表時(shí)，或內(nèi)存中已聲明該表，可以用此語(yǔ)句重新覆蓋聲明。 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True) #email = Column(String(64)) def __init__(self, name, email):self.name = nameself.email = email # 聲明需要調(diào)用的特征，可以只聲明數(shù)據(jù)庫(kù)中表格列的子集Base.metadata.create_all(engine)# 表生效：將所有定義的類(lèi)，使用引擎創(chuàng)建，此時(shí)可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中看到這些表。

2. 創(chuàng)建多個(gè)相同列屬性的表格 先建立一個(gè)表格的父類(lèi)，指定列的屬性，再通過(guò)繼承父類(lèi)

不同的表

# 創(chuàng)建庫(kù)表類(lèi)型Base = declarative_base() # 調(diào)用sqlalchemy的基類(lèi)class model_data(BASE): ’’’創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)表類(lèi)：模型所需的基本字段’’’ __abstract__ = True # 輔助sqlAlchemy實(shí)現(xiàn)類(lèi)的繼承，自動(dòng)繼承屬性，省去super() __table_args__ = {’extend_existing’: True} # 若表的聲明在內(nèi)存中已存在，則重新聲明表的名稱(chēng)，不然會(huì)報(bào)錯(cuò) ai_xdr_id = Column(BigInteger(), primary_key=True, unique=True, autoincrement= True) ai_sdk_id = Column(BigInteger())class TrainData(model_data): # 訓(xùn)練集表 ’’’繼承model_data的屬性，并將表的名字定義為：’xxx_train_data’存入數(shù)據(jù)庫(kù) ’’’ __tablename__ = ’xxx_train_data’ class DevData(model_data): # 開(kāi)發(fā)集表 ’’’表的名字定義為：’xxx_dev_data’ ’’’ __tablename__ = ’xxx_dev_data’class TestData(model_data): # 測(cè)試集表 __tablename__ = ’xxx_test_data’Base.metadata.create_all(engine)# 表生效：將所有定義的類(lèi)，使用引擎創(chuàng)建，此時(shí)可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中看到這些表。三、增刪改查

因?yàn)槭菚?huì)話操作，當(dāng)某個(gè)語(yǔ)句，例如增加數(shù)據(jù)時(shí)，不成功的時(shí)候需要回滾。

增加數(shù)據(jù)

# 增加數(shù)據(jù)add_user = Users('test3', 'test123@qq.com')session.add(add_user)session.commit()# add_users = Users(('test', 'test123@qq.com'),(’a’,’b’)))# session.add(add_users)# session.commit()# 當(dāng)上述語(yǔ)句出現(xiàn)執(zhí)行錯(cuò)誤時(shí)，需要執(zhí)行回滾語(yǔ)句，才能繼續(xù)操作session.rollback()

刪除數(shù)據(jù)

delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == 'test').first()if delete_users: session.delete(delete_users) session.commit() session.query(Users).filter(Users.name == 'test').delete()session.commit()

更改數(shù)據(jù)

# 改session.query(Users).filter_by(id=1).update({’name’: 'Jack'})users = session.query(Users).filter_by(name='Jack').first()users.name = 'test'

查找數(shù)據(jù)

users = session.query(Users).filter_by(id=5).all()for item in users: print(item.name) print(item.email) # 若未在類(lèi)中聲明，則無(wú)法訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)中該表的屬性。四、進(jìn)階技能

1. 將DataFrame格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)

class DataAccessLayer:# 數(shù)據(jù)連接層、定義了連接和關(guān)閉。 ’’’數(shù)據(jù)連接層、定義了連接和關(guān)閉。’’’ def __init__(self):self.ENGINE = None # 引擎self.SESSION = None# 會(huì)話self.conn_string = 'mysql+pymysql://root:1234;@127.0.0.1/test' ## 需要安裝mysql和pymysql的模塊，用戶名:密碼@ip地址/某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù) def connect(self):’’’連接時(shí)建立引擎和會(huì)話。’’’self.ENGINE = create_engine(self.conn_string, encoding=’utf-8’,isolation_level='AUTOCOMMIT', connect_args={’connect_timeout’: 7200})# self.ENGINE = create_engine(self.conn_string, encoding=’utf-8’,connect_args={’connect_timeout’: 7200})self.SESSION = sessionmaker(bind=self.ENGINE)() def disconnect(self):’’’斷開(kāi)時(shí)，關(guān)閉引擎。’’’self.ENGINE.close()def df_save_db(df,tablename): ’’’將數(shù)據(jù)集DataFrame保存到數(shù)據(jù)庫(kù)’’’ db_ac = DataAccessLayer() db_ac.connect() conn = db_ac.ENGINE.connect() df.to_sql(name=tablename, con=conn, if_exists=’append’, index=False) conn.close() print(’%s updated.’%tablename)df = pd.read_csv(’traindata_jiangsu_donghai.csv’)df_save_db(df,’traindata_jiangsu_donghai’)

到此這篇關(guān)于python實(shí)現(xiàn)sqlalchemy的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python sqlalchemy使用內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！