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mysql基础（六）之sqlAchemy
参考博客：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5713330.html
函数编程：数据和逻辑分离
a= 123
b = 456
c = 789
def exc3(proc_name):
callproc(xxx)
return xxx
def exc4(proc_name):
callproc(xxx)
return xxx
面向对象产生的原因:
1 当一类函数共用同样的参数的时候，可以转变成类进行 --分类
面向对象：数据和逻辑（属性和行为）组合在一起
class SqlHelper:
def __init__(self):
self.host = ‘‘
self.port =‘‘
self.db =‘‘
self.charset=‘‘
def exc1(self,SQL):
# 连接
conn(self.host,)
execute("inser")
return xx
def exc2(self,proc_name):
callproc(xxx)
return xxx
2 模板‘约束’ ： 一类事物共同具有： 属性和行为
class Person:
def __init__(self,name):
self.name=name
def speak(self):
pass
数据库中的面向对象：
每一张表作为一个类 对象：行
class Userinfo:
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name= name
def add(self,name):
pass
...
# row1 = UserInfo(1,‘alex‘) # 第一行
# row2 = UserInfo(2,‘alex‘) # 第二行
面向对象中的特殊方法：
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __call__(self):
pass
def __getitem__(self,key):
pass
def __setitem__(self,key,value):
pass
def __delitem__(self,key):
pass
obj = Foo(‘alex‘)
obj()
obj[‘k‘]
obj[‘k‘]=124
del obj[‘k‘]
obj.__dict__
对象-关系映射（OBJECT/RELATIONALMAPPING，简称ORM），是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。用来把对象模型表示的对象映
射到基于S Q L 的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的 SQ L 语句打交道，只需
简单的操作实体对象的属性和方法[2] 。O R M 技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据库中的关系型的数
据通过这个桥梁来相互转化
ORM框架：
作用：提供简单的规则
自动转换成sql语句
2种模型： DBfirst 手动创建数据库和表 ----》ORM框架----》自动生成类
codefirst 手动创建类和数据库 ------》ORM框架------》生成表
功能：
-- 创建数据库表
连接数据库（非sqlalchemy链接,而是由pymysql,mysqldb，，，等第三方插件进行链接）
类转换sql语句（sqlalchemy/engine/dialect）
-- 操作数据行
增删改查
1 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base 2 from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,VARCHAR 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship 4 from sqlalchemy import create_engine 5 # 创建对象的基类 6 Base=declarative_base() 7 8 """ 9 1 白金 10 2 黑金 11 obj.xx ==> [obj,obj...] 12 """ 13 class UserType(Base): 14 __tablename__=‘usertype‘ 15 id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) 16 title=Column(VARCHAR(32),nullable=True,index=True) 17 18 """ 19 1 方少伟 1 20 2 成套 1 21 3 小白 2 22 ut = relationship（backref=‘xx‘） 23 obj.ut ==> 1 白金 24 """ 25 class Users(Base): 26 __tablename__=‘users‘ 27 id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) 28 name=Column(String(32),nullable=True,index=True) 29 email=Column(String(16),unique=True) 30 user_type_id = Column(Integer,ForeignKey(‘usertype.id‘)) 31 32 # 与生成表结构无关，仅用于查询方便 33 user_type=relationship(‘UserType‘,backref=‘xxoo‘) 34 35 __table_args__ = ( 36 UniqueConstraint(‘id‘,‘name‘,name=‘uni_id_name‘), 37 Index(‘ix_n_ma‘,‘name‘,‘email‘) 38 ) 39 #创建引擎 引擎调用dialect来选择相应的模块来操作数据库 40 engine=create_engine(‘mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8‘,max_overflow=5) 41 Base.metadata.create_all(engine) # 创建模块中所有继承base的class的表 42 43 Session= sessionmaker(bind=engine) # 从连接池中取得一个连接 44 session=Session() # 实例化出来一个会话连接，session用于创建程序和数据库之间的会话，所有对象的载入和保存都需要通过session对象 45 ###########增加######## 46 obj1=UserType(title=‘普通‘) 47 session.add(obj1) 48 49 objs=[ 50 UserType(title=‘超级‘), 51 UserType(title=‘白金‘), 52 UserType(title=‘黑金‘), 53 ] 54 session.add_all(objs) 55 session.commit() 56 57 ###########查找######## 58 print(session.query(UserType)) 59 user_type_list = session.query(UserType).all() 60 print(type(user_type_list[0])) # 对象 61 for row in user_type_list: 62 print(row.id,row.title) 63 64 #############删除########### 65 session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>2).delete() 66 session.commit() 67 #############修改############# 68 session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id > 0).update({‘title‘:‘黑金‘}) 69 session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id> 0).update({UserType.title:UserType.title+"x"},synchronize_session=False) 70 session.query(UserType.id,UserType.title).filter(UserType.id>0).update({‘num‘:Users.num+1},synchronize_session=‘evaluate‘) 71 session.commit() 72 73 # 分组，排序，连表，通配符，子查询，limit,union,where,原生sql 74 75 76 # 条件 77 ret = session.query(Users).filter_by(name=‘alex‘).all() # filter_by 里面放参数 78 ret = session.query(Users).filter(Users.id <9,Users.name==‘alex‘).all() #默认为and的关系 filter 里面放表达式 79 # 不加.all() 返回迭代器对象 加.all() 返回所有的对象,放在一个列表里 80 print(ret[0].name) 81 ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1,3),Users.name==‘alex‘) 82 for row in ret: 83 print(row.name) 84 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all() 85 ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all() #表示非的意思 86 87 from sqlalchemy import and_,or_ 88 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id <9,Users.name==‘alex‘)) 89 90 ret = session.query(Users).filter( 91 or_( 92 Users.id<2, 93 and_(Users.name == ‘eric‘, Users.id > 3), 94 Users.email != ‘‘ 95 ) 96 ) 97 98 99 # 通配符100 ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like(‘e%‘))101 #限制102 ret = session.query(Users)[1:2]103 # 排序104 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc())105 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(),Users.id.asc())106 #107 # #分组108 from sqlalchemy import func109 ret = session.query(Users).group_by(Users.email).all()110 111 ret = session.query(112 func.max(Users.id),113 func.min(Users.id),114 func.sum(Users.id),115 ).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id)>2).all()116 117 118 119 #连表的两种方式:120 ret=session.query(Users,UserType) #系统自动补全Users.user_type_id==UserType.id121 ret1=session.query(Users,UserType).filter(Users.user_type_id==UserType.id)122 123 result=session.query(Users).join(UserType)124 result1=session.query(Users).join(UserType,isouter=True) #相当于left join125 print(result1)126 127 128 ###########临时表的用法###########129 1130 ret1=session.query(Users,UserType).filter(Users.user_type_id==UserType.id)131 for row in ret1:132 print(row.Users.id,row.UserType.title)133 2134 q1=session.query(UserType).filter(UserType.id>0).subquery()135 result=session.query(q1).all()136 print(result)137 3138 result=session.query(UserType.id,session.query(Users.id).as_scalar())139 print(result)140 for row in result:141 print(row[0])142 143 144 result1=session.query(UserType.id,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==UserType.id).as_scalar())145 print(result1)146 147 #组合148 149 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id <3)150 q2= session.query(UserType.title).filter(UserType.id <3)151 ret = q1.union(q2).all()152 print(ret)153 154 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id <3)155 q2= session.query(UserType.title).filter(UserType.id <3)156 ret = q1.union_all(q2).all()157 print(ret)158 159 160 #########################relationship***************************161 # 问题：获取用户信息以及与其关联的用户类型名称（fk,relationship ==> 正向操作）162 user_list1=session.query(Users,UserType).join(UserType,isouter=True)163 print(user_list1)164 for row in user_list1:165 print(row[0].id,row[0].name,row[0].email,row[0].user_type_id,row[1].title)166 167 user_list2=session.query(Users.name,UserType.title).join(UserType,isouter=True).all()168 print(user_list2)169 for row in user_list2:170 print(row.name,row.title)171 172 user_list=session.query(Users)173 for row in user_list:174 print(row.id,row.name,row.user_type.title)175 176 177 # 问题二：获取用户类型下的用户名 反向操作178 type_list1=session.query(UserType)179 for row in type_list1:180 print(row.id,row.title,session.query(Users).filter(Users.user_type_id==row.id).all())181 182 type_list=session.query(UserType)183 for row in type_list:184 print(row.id,row.title)185 for li in row.xxoo:186 list=li.name187 print(list)188 189 session.close()
1 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base 2 from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,VARCHAR 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship 4 from sqlalchemy import create_engine 5 6 Base=declarative_base() 7 8 class UserType(Base): 9 __tablename__=‘usertype‘10 id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)11 title=Column(VARCHAR(32),nullable=True,index=True)12 13 14 class Users(Base):15 __tablename__=‘users‘16 id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)17 name=Column(String(32),nullable=True,index=True)18 email=Column(String(16),unique=True)19 user_type_id = Column(Integer,ForeignKey(‘usertype.id‘))20 21 user_type=relationship(‘UserType‘,backref=‘xxoo‘)22 23 __table_args__ = (24 UniqueConstraint(‘id‘,‘name‘,name=‘uni_id_name‘),25 Index(‘ix_n_ma‘,‘name‘,‘email‘)26 )27 #创建引擎 引擎调用dialect来选择相应的模块来操作数据库28 engine=create_engine(‘mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8‘,max_overflow=5)29 Base.metadata.create_all(engine) # 创建模块中所有继承base的class的表30 31 Session= sessionmaker(bind=engine) # 从连接池中取得一个连接32 session=Session()33 34 35 result=session.query(UserType.id,session.query(Users.name).filter(Users.id==1).as_scalar())36 print(result)37 for row in result:38 print(row[0])39 40 41 42 result1=session.query(UserType.id,session.query(Users.name).filter(Users.user_type_id==UserType.id,Users.name==‘alex‘).as_scalar())43 print(result1)44 for row in result1:45 print(row[0])
-- 便利的功能 （relationship）
sqlAchemy:
是python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作
简言之，就是将对象转换成sql,然后使用数据库API执行sql并获取执行结果。
它本身无法操作数据库，必须用pymysql等第三方插件，dialect用于和数据库api进行交流，根据配置文件的不同
调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作。
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行sql语句转换，Engine使用ConnectionPooling连接数据库
三种操作数据库的方式：
mysql客户端：终端 Navicat
pymysql :自己写sql语句
sqlAchemy：面向对象操作
简述ORM的运作与原理
对于用户来说：不用写sql语句，让用户通过类和对象的方式以及内部提供的方法来操作数据库
对于框架来说：将类与对象转换为sql语句并执行
本质：可以识别不同类型的数据库和对应的不同的数据库api，将类和对象转换成相应的sql语句，通过第三方插件（数据库API）来连接数据库进行操作
补充：数据库设计：
基于用户权限管理：
参考表结构：
用户信息表
id（主键） name pwd
1 alex 123
权限表
id（主键） power
1 订单管理
2 用户管理
3 bug管理
用户权限表
id user(外键) power（外键）
1 1 1
2 1 3
程序：用户登录
基于角色的权限管理：
参考表结构：
用户信息表
id（主键） name pwd partment（外键）
1 alex 123 2
权限表
id（主键） power
1 订单管理
2 用户管理
3 bug管理
部门表（角色表）
id partment
1 财务部
2 it部门
3 运维部
部门权限表（角色权限管理）
id partment(外键) power（外键）
1 1 1
2 1 2
3 1 3
4 2 1
5 2 3
mysql基础（六）之sqlAchemy
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