环境:Ubuntu 15.10 64-bit
SQLAlchemy 是 Python 的 ORM 框架,它的理念是:数据库的量级和性能重要于对象集合,而对象集合的抽象又重要于表和行。
安装
直接通过 pip 安装:
$ pip install sqlalchemy
打开 Python,测试是否安装成功:
>>> import sqlalchemy
>>> sqlalchemy.__version__
'1.0.9'
创建引擎
SQLite
首先以 SQLite 为例,因为它比较简单。
from sqlalchemy import create_engine, MetaData
engine = create_engine('sqlite:///foo.db', echo=True)
metadata = MetaData(engine)
参数 sqlite:///foo.db
解释为:
sqlite://<nohostname>/<path>
其中foo.db是相对路径。也可写成:
sqlite:///./foo.db
SQLAlchemy 缺省使用 Python 内建的 sqlite3 模块来连接或创建 SQLite 数据库。执行完 create_engine
后,可以发现当前目录多了 foo.db 文件,不妨用 sqlite 打开看看。
$ sqlite3 foo.db
SQLite version 3.8.11.1 2015-07-29 20:00:57
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .tables
注意这里用的是 sqlite3 而非 sqlite,因为 foo.db 是经由 Python 内建的 sqlite3 模块创建的。
MySQL
再来看看连接 MySQL 时怎么创建引擎。
本文后续示例全部基于 MySQL,这是与官方文档不同的地方。
先在MySQL里创建一个测试数据库:sa_test,后续示例都将基于这个数据库。
mysql> CREATE DATABASE sa_test DEFAULT CHARACTER SET UTF8;
from sqlalchemy import create_engine, MetaData
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:******@localhost/sa_test', echo=True)
metadata = MetaData(engine)
这里的参数看上去就比较复杂了,完整的格式为:
dialect+driver://username:password@host:port/database
这里 driver 用了 mysqldb,详见:MySQLdb:Python 操作 MySQL 数据库
引擎配置的详细信息可参考官方文档:Engine Configuration
MetaData
前面在创建 MetaData 时绑定了引擎:
metadata = MetaData(engine)
当然也可以不绑定。绑定的好处是,后续很多调用 (比如 MetaData.create_all(),Table.create(),等等)就不用指定引擎了。
创建表
创建两张表,user
和 address
,address
表里有一个 user id
的外键。
注意:表名没有像官方文档及很多人推荐的那样使用复数形式,个人偏好而已,详细讨论请见 StackOverflow 的这个问题:Table Naming Dilemma: Singular vs. Plural Names (中文版)
from sqlalchemy import create_engine, MetaData,\
Table, Column, Integer, String, ForeignKey
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:******@localhost/sa_test', echo=True)
metadata = MetaData(engine)
user_table = Table('user', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(50)),
Column('fullname', String(100))
)
address_table = Table('address', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('user_id', None, ForeignKey('user.id')),
Column('email', String(128), nullable=False)
)
metadata.create_all()
执行完 metadata.create_all()
这一句,两张表就创建好了,可以在 MySQL 里立即查看。
MetaData.create_all()
可以多次调用,不会报错,它在内部会检查表是否已经创建。
因为 MetaData
创建时已经绑定了引擎,所以此处 create_all()
就不必再指定了,否则得写成:
metadata.create_all(engine)
创建引擎时,echo
参数为 True
,程序运行时便有很多调试信息打印出来。在这些调试信息中,可以看到如下两条 MySQL的CREATE TABLE
语句:
CREATE TABLE user (
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
fullname VARCHAR(100),
PRIMARY KEY (id)
)
CREATE TABLE address (
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
user_id INTEGER,
email VARCHAR(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES user (id)
)
除了 metadata.create_all()
,Table
自己也有 create
方法:
create(bind=None, checkfirst=False)
参数 bind
一般就是指引擎。
参数 checkfirst
表示是否检查表已经存在。为 True
时,若表已经存在,不报错,只是什么也不做;为False
时,若表已经存在,则将引发异常。
使用这个方法来创建这两张表:
user_table.create(checkfirst=True)
address_table.create(checkfirst=True)
这里忽略了 bind
参数,因为创建 MetaData
对象时已经绑定了引擎,而创建表对象时又传入了 metadata
,所以顺藤摸瓜,表自己是知道引擎的。
如果调整一下表的创建顺序,就会报错,因为 address
表里有一个 user
表的外键,而这时候 user
表还没创建呢。所以,还是建议使用 MetaData.create_all()
吧,毕竟它也会检查表是否已经存在。
表的反射(Table Reflection)
表创建好了,一般也就不动了。所以实际应用时,往往表都已经存在,并不需要创建,只需把它们”导入”进来即可,这时就得使用 autoload
参数。
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:******@localhost/sa_test', echo=False)
metadata = MetaData(engine)
user_table = Table('user', metadata, autoload=True)
print 'user' in metadata.tables
print [c.name for c in user_table.columns]
address_table = Table('address', metadata, autoload=True)
print 'address' in metadata.tables
输出:
True
['id', 'name', 'fullname']
True
如果 MetaData
没有绑定引擎,则另需指定 autoload_with
参数:
user_table = Table('user', metadata, autoload=True, autoload_with=engine)
如果被反射的表外键引用了另一个表,那么被引用的表也会一并被反射。比如只反射 address
表,user
表也一并被反射了。
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:******@localhost/sa_test', echo=False)
metadata = MetaData(engine)
address_table = Table('address', metadata, autoload=True)
print 'user' in metadata.tables
print 'address' in metadata.tables
输出:
True
True
插入数据
插入数据之前,必须要有表对象,不管是新创建的,还是通过反射导入的。
Insert 对象
要往表里插数据,先创建一个 Insert
对象:
ins = user_table.insert()
print ins
打印这个 Insert
对象,可以看到它所对应的 SQL 语句:
INSERT INTO user (id, name, fullname) VALUES (%s, %s, %s)
如果连接的数据库不是 MySQL 而是 SQLite,那输出可能就是下面这样:
INSERT INTO user (id, name, fullname) VALUES (?, ?, ?)
可见 SQLAlchemy 帮我们封装了不同数据库之间语法的差异。
如果 MetaData
创建时没有绑定引擎,那么输出会略有不同:
INSERT INTO "user" (id, name, fullname) VALUES (:id, :name, :fullname)
这时 SQLAlchemy 还不知道具体的数据库语法,表名加了引号("user"
),列名也改用为:id之类一般性的格式。
此外,这条INSERT语句列出了 user
表里的每一列,而id在插入时一般是不需要指定的,可以通过Insert.values()
方法加以限制:
ins = ins.values(name='adam', fullname='Adam Gu')
print ins
限制后,id
列已经没有了:
INSERT INTO user (name, fullname) VALUES (%s, %s)
可见 values()
方法限制了 INSERT
语句所包含的列。但是我们指定的 name
和 fullname
的值并没有打印出来,这两个值保存在 Insert
对象里,只有等到执行时才会用到。
执行
我们一直在说的引擎,可以理解成一个数据库连接对象的仓库,通过连接对象可以往数据库发送具体的 SQL 语句。调用引擎的 connect()
方法可以获取一个连接:
conn = engine.connect()
现在把前面的 Insert
对象丢给它来执行:
result = conn.execute(ins)
由调试信息可见具体的 INSERT
语句:
INSERT INTO user (name, fullname) VALUES (%s, %s)
('adam', 'Adam Gu')
COMMIT
返回值 result
是一个 ResultProxy
对象,ResultProxy
是对 DB-API 中 cursor 的封装。插入语句的结果并不常用,但是查询语句肯定是要用到它的。
不妨在 MySQL 里看一下刚插入的数据。
mysql> select * from user;
+----+------+----------+
| id | name | fullname |
+----+------+----------+
| 1 | adam | Adam Gu |
+----+------+----------+
1 row in set (0.00 sec)
执行多条语句
还记得前面的 Insert
对象使用 values()
方法来限制列吗?
ins = ins.values(name='adam', fullname='Adam Gu')
这种方式其实不利于 Insert
对象的复用,更好的做法是把参数通过 execute()
方法传进去:
ins = user_table.insert()
conn.execute(ins, name='adam', fullname='Adam Gu')
Insert
对象本身还是会包含所有列,最终 INSERT
语句里的列由 execute()
的参数决定。由调试信息可见具体的 INSERT
语句:
INSERT INTO user (name, fullname) VALUES (%s, %s)
('adam', 'Adam Gu')
COMMIT
一次插入多条记录也很简单,只要传一个字典列表(每个字典的键必须一致)给 execute()
即可。
conn.execute(address_table.insert(), [
{ 'user_id': 1, 'email': 'sprinfall@gmail.com' },
{ 'user_id': 1, 'email': 'sprinfall@hotmail.com' },
])
调试信息里具体的 INSERT
语句:
INSERT INTO address (user_id, email) VALUES (%s, %s)
((1, 'sprinfall@gmail.com'), (1, 'sprinfall@hotmail.com'))
COMMIT
在 MySQL 里看一下插入的地址:
mysql> select * from address;
+----+---------+-----------------------+
| id | user_id | email |
+----+---------+-----------------------+
| 1 | 1 | sprinfall@gmail.com |
| 2 | 1 | sprinfall@hotmail.com |
+----+---------+-----------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
第一部分到此结束。
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