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,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session
DbSession = 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、DML
from 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 = name
self.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,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)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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