1. 基本知識(shí)

一、ORM (對(duì)象關(guān)系映射)：

• SQLAlchemy 是Python SQL工具包和對(duì)象關(guān)系映射器(ORM)，允許Python開(kāi)發(fā)者在應(yīng)用程序中使用SQL來(lái)交互，而無(wú)需處理數(shù)據(jù)庫(kù)的具體細(xì)節(jié)
• 提供一個(gè)高層的抽象層，允許開(kāi)發(fā)者通過(guò)Python類(lèi)和對(duì)象來(lái)表示數(shù)據(jù)庫(kù)中的表和行，從而使得數(shù)據(jù)庫(kù)操作更加方便和靈活

二、核心（Core）：

SQLAlchemy 的核心部分提供了一組工具來(lái)執(zhí)行SQL操作，包括創(chuàng)建和執(zhí)行SQL語(yǔ)句、連接池管理、事務(wù)管理等。開(kāi)發(fā)者可以使用核心部分來(lái)執(zhí)行一些高級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，如自定義SQL語(yǔ)句、連接到數(shù)據(jù)庫(kù)等。

三、優(yōu)點(diǎn)：

靈活性：
多種不同的方式來(lái)與數(shù)據(jù)庫(kù)交互，包括使用核心部分執(zhí)行原始SQL語(yǔ)句、使用ORM進(jìn)行對(duì)象關(guān)系映射、以及使用表達(dá)式語(yǔ)言構(gòu)建SQL查詢等

功能豐富：
許多功能豐富的工具和API，滿足各種不同的數(shù)據(jù)庫(kù)操作需求

ORM支持：
SQLAlchemy 的ORM工具允許開(kāi)發(fā)者使用Python類(lèi)來(lái)代表數(shù)據(jù)庫(kù)中的表和行，從而使得數(shù)據(jù)庫(kù)操作更加Pythonic和易于理解
ORM工具提供了一種高級(jí)的抽象，隱藏了底層數(shù)據(jù)庫(kù)操作的細(xì)節(jié)，使得開(kāi)發(fā)者可以更專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)

跨數(shù)據(jù)庫(kù)支持：
支持多種不同的數(shù)據(jù)庫(kù)后端，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等

活躍的社區(qū)：
SQLAlchemy 有一個(gè)活躍的社區(qū)，提供了大量的文檔、教程和示例代碼，使得開(kāi)發(fā)者可以更容易地學(xué)習(xí)和使用這個(gè)工具包

四、缺點(diǎn)：性能開(kāi)銷(xiāo)

盡管SQLAlchemy提供了許多便利的功能，但有時(shí)候這些功能可能會(huì)帶來(lái)一定的性能開(kāi)銷(xiāo)。特別是在處理大量數(shù)據(jù)或需要高性能的場(chǎng)景下，可能需要仔細(xì)優(yōu)化代碼以減少性能損失

五、與其他工具比較：

與其他ORM工具的比較：

2. 基本API

• 安裝庫(kù)：pip install SQLAlchemy
• 驗(yàn)證是否安裝成功：python -c "import sqlalchemy; print(sqlalchemy.__version__)" 或者 pip show sqlalchemy

為了讓大家更快上手，先學(xué)習(xí)下下面這個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 創(chuàng)建引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/easy-admin')

# 創(chuàng)建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 定義映射類(lèi)
Base = declarative_base()


class User(Base):
    __tablename__ = 'manong'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))  # 在這里指定了 name 列的長(zhǎng)度為 255
    age = Column(Integer)


# 創(chuàng)建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 插入數(shù)據(jù)
new_user = User(name='yanjiuseng', age=25)
session.add(new_user)
session.commit()

# 查詢數(shù)據(jù)
query = session.query(User).filter(User.age > 18)
result = query.all()
for user in result:
    print(user.name, user.age)

最終截圖如下：

通過(guò)看完整個(gè)代碼邏輯，帶著一些小疑問(wèn)，深入探討下這些API的使用方式

2.1 create_engine（創(chuàng)建引擎）

create_engine 函數(shù)用于創(chuàng)建一個(gè)與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接引擎，該引擎可以執(zhí)行SQL操作

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

針對(duì)里頭的參數(shù)解釋如下：

• mysql：指定數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，這里是 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)
• username：數(shù)據(jù)庫(kù)用戶名
• password：數(shù)據(jù)庫(kù)密碼
• host：數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)名或 IP 地址
• port：數(shù)據(jù)庫(kù)端口號(hào)，默認(rèn)是 MySQL 的端口號(hào) 3306
• database：要連接的數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(chēng)

MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)用戶名是 user1，密碼是 pass123，主機(jī)名是 localhost，端口號(hào)是 3306，要連接的數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(chēng)是 my_database，那么連接字符串就應(yīng)該是：

'mysql://user1:pass123@localhost:3306/my_database'

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型常用的：mysql+pymysql，主要區(qū)別在于其使用的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序不同。

• mysql+pymysql：（更簡(jiǎn)單地安裝和使用，可以選擇使用 pymysql）
  指定使用 PyMySQL 作為連接 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的驅(qū)動(dòng)程序，PyMySQL 是一個(gè)純 Python 實(shí)現(xiàn)的 MySQL 客戶端庫(kù)，兼容 Python 數(shù)據(jù)庫(kù) API 規(guī)范 2.0，可以在 Python 中直接使用
• mysql：（對(duì)性能要求比較高，可以選擇使用 mysql 并配合 MySQLdb 或者 mysqlclient）
  沒(méi)有指定具體的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序，使用默認(rèn)的 MySQL 客戶端庫(kù)，一般情況下會(huì)使用 MySQLdb 或者 mysqlclient

再額外補(bǔ)充其他的URL格式：

# MySQL-Python:
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname>

# pymysql:
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>:<port>/<dbname>?<options>

# MySQL-Connector:
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname>

# cx_Oracle:
oracle+cx_oracle://<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname>?key=value&key=value...

2.2 sessionmaker（創(chuàng)建session）

用于創(chuàng)建一個(gè) Session 類(lèi)，該類(lèi)用于執(zhí)行 ORM（對(duì)象關(guān)系映射）操作

主要作用是創(chuàng)建一個(gè)會(huì)話工廠，通過(guò)工廠可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)話對(duì)象，用于在代碼中執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作

# 創(chuàng)建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

其中sessionmaker的參數(shù)如下：

• bind：要綁定到的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，通常是一個(gè) create_engine 函數(shù)返回的 Engine 對(duì)象
• class_：可選參數(shù)，指定要?jiǎng)?chuàng)建的會(huì)話類(lèi)，默認(rèn)為 Session 類(lèi)
• autocommit：是否自動(dòng)提交事務(wù)，默認(rèn)為 False
• autoflush：是否自動(dòng)刷新會(huì)話，默認(rèn)為 True
• expire_on_commit：在提交事務(wù)時(shí)是否自動(dòng)使對(duì)象過(guò)期，默認(rèn)為 True
• info：一個(gè)字典，用于指定會(huì)話的其他配置信息

具體示例如下：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 創(chuàng)建引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')

# 創(chuàng)建會(huì)話工廠
Session = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False, autoflush=True)

# 創(chuàng)建會(huì)話對(duì)象
session = Session()

需要注意的點(diǎn)如下：

• 在使用會(huì)話對(duì)象執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作后，一般需要調(diào)用 commit 方法提交事務(wù)，或者調(diào)用 rollback 方法回滾事務(wù)。
• 在會(huì)話對(duì)象的作用域結(jié)束時(shí)，通常需要調(diào)用 close 方法關(guān)閉會(huì)話，釋放數(shù)據(jù)庫(kù)連接資源。

2.3 declarative_base（定義映射類(lèi)）

使用 ORM 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作的核心部分之一，涉及到將數(shù)據(jù)庫(kù)中的表映射到 Python 中的類(lèi)，以及定義類(lèi)屬性來(lái)表示表的列

一、映射類(lèi)的定義：

通過(guò)創(chuàng)建Python 類(lèi)來(lái)表示數(shù)據(jù)庫(kù)中的表
該類(lèi)通常繼承自 SQLAlchemy 的 Base 類(lèi)，而 Base 類(lèi)是使用 declarative_base() 函數(shù)創(chuàng)建的

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

二、表的映射：

在映射類(lèi)中定義 __tablename__ 屬性，指定該類(lèi)所映射的數(shù)據(jù)庫(kù)表的名稱(chēng)

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

三、列的映射：

在映射類(lèi)中定義類(lèi)屬性，來(lái)表示表中的列

每個(gè)類(lèi)屬性通常都會(huì)被定義為 Column 對(duì)象，并指定其數(shù)據(jù)類(lèi)型以及其他屬性

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    age = Column(Integer)

對(duì)應(yīng)的屬性如下：

屬性的含義：

• Column：表示一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表的列
• Integer、String 等數(shù)據(jù)類(lèi)型：表示列的數(shù)據(jù)類(lèi)型
• primary_key=True：指定該列為主鍵

其他參數(shù)：例如長(zhǎng)度、唯一性等，用于進(jìn)一步定義列的屬性

2.4 SQL與ORM差異

一、基于 SQL 的查詢：

特點(diǎn)：

原始的 SQL 查詢語(yǔ)句，手動(dòng)編寫(xiě) SQL 語(yǔ)句來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作。于執(zhí)行復(fù)雜的查詢、跨表查詢或性能要求較高的場(chǎng)景

示例代碼：

from sqlalchemy import create_engine, text

# 創(chuàng)建引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/easy-admin')

# 執(zhí)行 SQL 查詢
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text("SELECT * FROM manong WHERE age > :age"), {'age': 18})
    for row in result:
        print(row)

截圖如下：

二、基于ORM查詢：

• 操作對(duì)象來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，而不需要編寫(xiě)原始的 SQL 語(yǔ)句
• 提供了更加 Pythonic 和面向?qū)ο蟮慕涌冢沟么a更加清晰和易于維護(hù)

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 創(chuàng)建引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/easy-admin')

# 創(chuàng)建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 定義映射類(lèi)
Base = declarative_base()


class User(Base):
    __tablename__ = 'manong'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))  # 在這里指定了 name 列的長(zhǎng)度為 255
    age = Column(Integer)

result = session.query(User).filter(User.age > 18).all()
for user in result:
    print(user.name, user.age)

區(qū)別的方式在于：

• 實(shí)現(xiàn)方式：基于 SQL 的查詢直接使用原始的 SQL 語(yǔ)句，而基于 ORM 的查詢則是通過(guò) ORM 工具來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作
• 編寫(xiě)方式：基于 SQL 的查詢需要開(kāi)發(fā)者手動(dòng)編寫(xiě) SQL 語(yǔ)句，而基于 ORM 的查詢則是通過(guò)操作對(duì)象來(lái)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，不需要編寫(xiě)原始的 SQL 語(yǔ)句
• 靈活性：基于 SQL 的查詢更加靈活，可以執(zhí)行復(fù)雜的原始 SQL 查詢，而基于 ORM 的查詢提供了更加 Pythonic 和面向?qū)ο蟮慕涌?，使得代碼更加清晰和易于維護(hù)

3. ORM CRUD

對(duì)于基本的SQL查詢，需要編寫(xiě)SQL語(yǔ)句，此處偏向?qū)崙?zhàn)類(lèi)，所以詳細(xì)補(bǔ)充ORM CRUD的的基本知識(shí)

前半部分代碼如下：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 創(chuàng)建引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/easy-admin')

# 創(chuàng)建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 定義映射類(lèi)
Base = declarative_base()


class User(Base):
    __tablename__ = 'manong'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))  # 在這里指定了 name 列的長(zhǎng)度為 255
    age = Column(Integer)

# 創(chuàng)建表
Base.metadata.create_all(engine)

3.1 增加（C）

• 添加單個(gè)對(duì)象：將新對(duì)象添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中

user = User(name='AA', age=30)
session.add(user)
session.commit()

• 添加多個(gè)對(duì)象：將多個(gè)新對(duì)象批量添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中

users = [User(name='BB', age=30), User(name='CC', age=25)]
session.add_all(users)
session.commit()

3.2 查找（R）

查詢所有對(duì)象：從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索所有對(duì)象

all_users = session.query(User).all()

根據(jù)條件查詢：根據(jù)指定條件過(guò)濾對(duì)象

# # 查詢數(shù)據(jù)
result = session.query(User).filter(User.age > 18).all()
for user in result:
    print(user.name, user.age)

查詢單個(gè)對(duì)象：從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索滿足條件的單個(gè)對(duì)象

user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()

3.3 更新（U）

更新單個(gè)對(duì)象：修改數(shù)據(jù)庫(kù)中的現(xiàn)有對(duì)象

user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
user.age = 35
session.commit()

批量更新：使用 update() 方法批量更新滿足條件的對(duì)象

session.query(User).filter(User.age < 30).update({'age': 30})
session.commit()

3.4 刪除（D）

刪除單個(gè)對(duì)象：從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除指定的對(duì)象

user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
session.delete(user)
session.commit()

批量刪除：使用 delete() 方法批量刪除滿足條件的對(duì)象

session.query(User).filter(User.age > 30).delete()
session.commit()

4. 彩蛋

4.1 建表Bug

建表的過(guò)程中如果語(yǔ)句如下：

class Manong(Base):
    __tablename__ = 'manong'

    id = Column(Integer)
    name = Column(String)

報(bào)錯(cuò)信息如下： sqlalchemy.exc.CompileError: (in table 'manong', column 'name'): VARCHAR requires a length on dialect mysql

主要問(wèn)題如下：
在 MySQL 中，VARCHAR 類(lèi)型的列必須指定長(zhǎng)度，即字符的最大數(shù)量。
需要為表中的 VARCHAR 類(lèi)型的列指定長(zhǎng)度

將其代碼修改為：

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Manong(Base):
    __tablename__ = 'manong'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))  # 在這里指定了 name 列的長(zhǎng)度為 255

# 繼續(xù)定義其他列和表結(jié)構(gòu)

如果不是建表，可以省略字段長(zhǎng)度

4.2 filter 和 filter_by

• filter 方法使用類(lèi)名和屬性名來(lái)構(gòu)建查詢條件，比較通常使用 ==，也可以使用其他比較操作符如 >, <, >=, <= 等
• filter_by 方法直接使用屬性名和相應(yīng)的值來(lái)構(gòu)建查詢條件，比較通常使用 =

以下為簡(jiǎn)易Demo，方便理解：

# 使用 filter 方法
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 查詢名字為 Alice 的記錄
alice_records = session.query(User).filter(User.name == 'Alice').all()

# 查詢年齡大于等于 25 歲的記錄
older_users = session.query(User).filter(User.age >= 25).all()

# 使用 filter_by 方法
# 查詢名字為 Alice 的記錄
alice_records = session.query(User).filter_by(name='Alice').all()

filter 的組合查詢： （這個(gè)在實(shí)戰(zhàn)中比較常用！?。。?/p>

通過(guò)連續(xù)調(diào)用來(lái)實(shí)現(xiàn)多個(gè)條件的組合查詢，或者使用AND 條件連接多個(gè)條件

# 使用 filter 連續(xù)添加條件查詢
# 查詢名字為 Alice 且年齡大于等于 25 歲的記錄
alice_older_records = session.query(User).filter(User.name == 'Alice').filter(User.age >= 25).all()

或者如下：

from sqlalchemy import and_

# 使用 and_ 函數(shù)連接兩個(gè)條件
alice_older_records = session.query(User).filter(and_(User.name == 'Alice', User.age >= 25)).all()

以上就是Python中SQLAlchemy庫(kù)的使用方法分析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python SQLAlchemy庫(kù)使用的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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