SqlAlchemy使用教程(五) ORM API 编程入门-Toy模板网

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SqlAlchemy使用教程(五) ORM API 编程入门,数据库,python,flask,tornado,fastapi,pyqt,数据库开发

SqlAlchemy使用教程(一) 原理与环境搭建

SqlAlchemy使用教程(二) 入门示例及编程步骤

SqlAlchemy使用教程(三) CoreAPI访问与操作数据库详解

SqlAlchemy使用教程(四) MetaData 与 SQL Express Language 的使用

SqlAlchemy使用教程(五) ORM API 编程入门

前一章用SQL表达式(SQL Express)语法操作数据库时，仍然侧重于从Core API的角度来看 SQL表达式语言，主要目的是通过封装的SQL表达式来实现跨不同数据库目的。

本章主要介绍ORM API 基础知识、实现ORM CRUD 基础操作。我尽可能使用简洁的语言，配合实例代码，帮助你尽快上手。下一章将深入学习ORM API的主要方法、使用方式，以及较复杂需求的编程实现。

1、ORM 原理

在第1章介绍过ORM原理时。 Python类对象通过ORM与数据库Table进行映射，通过Python类对象的方式来操作数据库。开发人员无须再使用各类数据库的接口API，以及SQL语法。
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注： ORM的理想很丰满，现实却是这样的：用好ORM还是需要扎实的SQL基础才能用好。

ORM如何实现从Python对象到数据库的映射呢?

这种映射结构可分为如下几层
Python Table类：将 Database 的表结构 => 表示为 Python Metadata, 数据库字段 => Python Table类的属性(Column对象)
Python Table 对象：数据的每行记录相当于1个Python类的实例对象(object)，多行用 `object 列表` 表示。
数据库操作的ORM实现
- 插入1行数据，就相当于: 新建1个Python类实例对象，通过ORM插入数据库
- 通过ORM查询数据库，返回值为Python对象列表

2、ORM基础编程步骤

2.1 ORM API的使用步骤：

预备知识：

metadata:
上一章已详细介绍过，用于保存表结构, 通常1个应用定义1个全局metadata对象, 集中保存表结构。

declarative Table 声明式Table类
将数据库的表、字段，定义成Python类与属性的结构，这种结构称为声明式映射(Declarative Mapping)。Sqlalchemy2以后。table 类必须继承自 DeclarativeBase。

ORM API的使用流程：
(1)定义1个DeclarativeBase子类，做为Python table类的父类
(2)定义映射table类，映射到1个数据库表
(3)通过engine在数据库中实际创建表。由Base.metadata向engine 发关create table DDL的事件.
(4) 创建Session对象，连接到engine，用于管理后续数据库操作。
(5) ORM对数据的增删改查操作，与Core API 有明显不同。 ORM的添加、修改、删除操作是通过Session来操作映射Table类的对象来完成。ORM查询使用的 select()方法也对 SQL表达式做了进一步封装，输入是以映射Table对象，而非metadata 的table类。

说明：此处提到的 table 类，是为了描述方便，此类用于映射数据库表，不是上一节提到的sqlalchemy.Table 内置类。

2.2 声明式映射语法定义Table类与Column类

1)申明式定义table 类

继承自DeclarativeBase, column 字段定义遵照mapping 语法

定义1个Base做为Table类的基类

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase
class Base(DeclarativeBase):
     pass

注：Base对象包含metadfata. registry 属性

Base.metadata
Base.registry

设置数据库表名
__tablename__ = "user_account" ，设置为db table 名

定义column属性，
name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
等号左边使用type notation注明Python类型，右边用mapped_column()给出最匹配的Database字段类型
这是SqlAlchemy2.0推荐的方式，别嫌麻烦，这样做可以大大减少数据库迁移时出错的概率，

下面是1个用声明式映射方式定义的Person 类。

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Session
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
from sqlalchemy import String, Integer

class Base(DeclarativeBase):
    pass

class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
    age: Mapped[int] = mapped_column(Integer)

    def __init__(self, name: str, age: int):
        self.name = name
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return f"Person({self.name}, {self.age})"

说明：
上述模型类，除将用属性映射到数据库字段外，与普通类定义一样，也提供了对象初始化方法__init__()，以及__repr__()魔法方法。还可以添加其它的方法，如属性的校验方法等。

2)通过engine对象在数据库中创建表

创建数据库连接引擎对象

engine = create_engine(
    "mysql+mysqlconnector://root:12345678@localhost:3306/testdb")
# 请用你的mysql用户名及密码替换root:12345678

将DDL语句映射到数据库表，如果数据库表不存在，则创建该表

Base.metadata.create_all(engine)

2.3 向数据库插入数据

我们现在可以在数据库中插入数据了。通过创建类的实例来实现这一点. 还要使用一个名为Session的对象将它们传递到数据库，该对象利用Engine与数据库进行交互。使用Se木本油料Session.add(obj)添加1个对象（数据记录行），或使用Session.add_all（）方法一次添加多个对象，而Session.commit（）方法将用于保存对数据库的变更。

session = Session(engine)
# 创建Person实例对象
p1 = Person("刘备", 40)
p2 = Person("关羽", 38)
p3 = Person("张飞", 35)
# 将Person实例对象添加到session
session.add(p1)
session.add(p2)
session.add(p3)
session.commit()  # 提交事务到数据库

建议通过上下文管理器使用Session，即使用Python with语句。

2.4简单SELECT查询

对于数据库中的某些行，以下是发出SELECT语句以加载某些对象的最简单形式。要创建SELECT语句，
1）使用SELECT() 函数创建一个新的SELECT对象.
2) 使用Session调用该对象。执行ORM查询时，最常用方法是Session.scalars（）方法，它将返回一个ScalarResult对象，该对象将遍历我们选择的ORM对象. (另1个执行方法 Session.execute() 在后面章节也会介绍）

stmt = select(Person).where(Person.name == "刘备")
results = session.scalars(stmt)
print(results.all())

Output:

[Person(刘备, 40)]

返回值 results对象为ScalarResult类实例， all()以对象列表方式返回查询结果, 每个元素是1个映射table类对象，每个对象的各个属性，相对应于数据库表的字段值。

ScalarResult对象还提供了first(), fetchone(), fetchmany(), fetchall()等方法，习惯于DBAPI编程的同样都很熟悉。

ScalarResult对象也是可迭代的，用for 循环遍历读取结果

stmt = select(Person).where(Person.name.in_(["刘备", "关羽"]))
results = session.scalars(stmt)
for p in results:
print(p)

Output:

Person(刘备, 40)
Person(关羽, 38)

查询全部数据

results = session.scalars(select(Person).order_by(Person.age))

多条件查询
Where()方法不支持 and, or逻辑运算符，但支持where()方法的链式调用来实现多条件查询。

stmt = select(Person).where(Person.age > 35).where(Person.age < 50)
results = session.scalars(stmt)
print(results.all())

2.4 更新数据

更新数据时，先以对象的方式读取到1条数据后，更新该对象的属性，然后通过session提交事件，即自动将更新数据库相应记录。
例如。我们先在Person表中插入1条name=”张辽”的数据

p4 = Person("张辽", 36)
session.add(p4)
session.commit()  # 提交事务到数据库

然后获取该记录对象，将name属性改为”赵云”，提交更新。

stmt = select(Person).where(Person.name == "张辽")
person = session.scalars(stmt).first()
person.name = "赵云"
person.age = 32
session.commit()
results = session.scalars(select(Person).order_by(Person.age))
print(results.all())

Output

[Person(赵云, 32), Person(张飞, 35), Person(关羽, 38), Person(刘备, 40)]

2.5 删除数据

删除数据，也就是用session.delete()方法向engine传递1个对象。如果该对象不存在，则会抛出异常，如果该对象存在，则删除。

p5 = Person("曹操", 50)
try:
    session.delete(p5)
except Exception as e:
    print("数据库中不存在该记录")
p6 = session.scalars(select(Person).where(Person.name == "赵云")).first()
session.delete(p6)
session.commit()
results = session.scalars(select(Person).order_by(Person.age))
print(results.all())

Output:
数据库中不存在该记录

[Person(张飞, 35), Person(关羽, 38), Person(刘备, 40)]

3. 本章小结

ORM API编程的基本流程为：
1）用声明式映射方式，定义Python Table类，其父类必须是DeclarativeBase
2）Table类的属性映射到数据库字段，左边用 maped()注明Python类型，右边用mapped_column()申明对应的数据库字段类型。
3）用Base.metadata.emit()方法将DDL语句发送到数据库创建表。
4）创建Session对象，做为ORM 至 Database的管理器。
5）通过实例对象完成数据库的添加、修改、删除操作
6）通过select()查询数据，并且提供了where(), order_by()等支持条件查询，排序等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-816883.html

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