SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器,为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。
SQLAlchemy支持SQLite、PostgreSQL、Oracle、MySQL、MariaDB、Microsoft SQL Server等多种数据库。
我安装的版本是:SQLAlchemy==2.0.29。注意SQLAlchemy2.x以上的版本和1.x版本差别还是挺大的,注意版本。
因为SQLAlchemy不能直接操作数据库,还需要python中的pymysql第三方库,所以还需要安装pymysql
PyMySQL==1.1.0.
创建一个用于测试的数据库
其中sqlalchemydb就是测试数据库
在python项目根目录下创建一个sqlalchemy_db.py文件,当然你也可以在其他目录下创建。其中内容如下:
说明1:该文件sqlalchemy_db.py的作用是封装一个SQLAlchemy的类,为实例化sqlAlchemy对象做准备
说明2:self.engine是连接数据的引擎设置,只有设置了engine,我们才能通过sqlalchemy对象操作数据库
说明3:self.session可以理解为数据库的操作对象,我们对数据库的操作都是基于该session实现的。
说明4:engine参数解释
说明5: scoped_session创建的session是线程安全的。
在项目的根目录或者你需要的地方创建一个model.py文件,内容如下:
说明1:为了测试效果,我们在这个model类中尽可能的多展示了不同字段的使用
说明2:Base.metadata.create_all() 会将我们的模型自动映射到数据库中,当然也可以手动去数据库中创建表
说明3:我们写好的这个model类暂时还没有使用呢 。
在项目根目录下或者你需要的地方创建一个test.py文件,内容如下:
这时我们在test.py中就只引入mysql_db和TestModel,其他的先不写,然后使用python test.py运行该脚本,就会发现我们的model模型,已经同步到数据库中了
修改test.py文件如下,然后python test.py执行
执行之后,我们去数据库查看结果如下:
说明1:create_time,update_time,is_delete都是有默认值的字段,如果不设置,会自动显示默认值。
说明2:money字段总长度时9位,但是可以少于9位,不能多于9位,小数部位不足时补0
再来演示一下批量增加数据,代码如下还是在test.py中
执行后的结果如下:
8.1 修改
刚才已经演示了增加数据的代码,下面我们看一下修改,代码如下,还是在test.py文件中
查看一下数据库
可以看到姓名和性别已经修改成功。再来测试一下删除数据
可以看出,数据库中已经没有id=1的数据了
在进行查询测试之前,先往数据库中添加一下测试数据
在做查询的时候我们通常query关键字,它类似于SQL中select 关键字,query参数通常可以填写三类参数
查看一下打印结果
说明1:在做查询的时候 .first() 表示查询第一个满足条件的数据
说明2:在做查询的时候 .all() 表示查询所有数据
说明3:如果不是查询全部字段,只查询部分字段或者聚合函数的话,结果返回的是一个元组,通过下标取数据即可
过滤是数据提取的一个很重要的功能,以下对一些常用的过滤条件进行解释,并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现,常用的方法有
打印结果如下:
9.3分页查询
方式1:使用limit+offset实现
查询结果为:
方式2:使用slice
输出结果为:
输出结果为: