Python3+SQLAlchemy+Sqlite3实现ORM教程(2)-木庄网络博客

sqlacodegen安装操作如下：

# 如果网络通，直接pip安装
pip install sqlacodegen

# 如果网络不通，先在网络通的机器上使用pip下载sqlacodegen及期依赖包
pip download sqlacodegen
# 上传到真正要安装的机器后再用pip安装，依赖包也会自动安装。版本可能会变化改成自己具体的包名
pip install sqlacodegen-2.1.0-py2.py3-none-any.whl

sqlacodegen生成model操作如下：

# linux应该被安装在/usr/local/bin/sqlacodegen
# mysql+pymysql示例
# 可使用--tables指定要生成model的表，不指定时为所有表都生成model
# 可使用--outfile指定代码输出到的文件，不指定时输出到stdout
# 注意只有当表有主键时sqlacodegen才生成如下的class，不然会使用旧的生成Table()类实例的形式
# 更多说明可使用-h参看
sqlacodegen mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname [--tables table_name1,table_name2] [--outfile model.py]

如我的一个示例操作如下，成功为指定表生成model：

2.5 建立会话

增查改删（CRUD）操作需要使用session进行操作

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# engine是2.2中创建的连接
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 创建Session类实例
session = Session()

2.6 增（向users表中插入记录）

# 创建User类实例
ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')

# 将该实例插入到users表
session.add(ed_user)

# 一次插入多条记录形式
session.add_all(
  [User(name='wendy', fullname='Wendy Williams', password='foobar'),
  User(name='mary', fullname='Mary Contrary', password='xxg527'),
  User(name='fred', fullname='Fred Flinstone', password='blah')]
)

# 当前更改只是在session中，需要使用commit确认更改才会写入数据库
session.commit()

2.7 查（查询users表中的记录）

2.7.1 查实现

query将转成select xxx from xxx部分，filter/filter_by将转成where部分，limit/order by/group by分别对应limit()/order_by()/group_by()方法。这句话非常的重要，理解后你将大量减少sql这么写那在sqlalchemy该怎么写的疑惑。

filter_by相当于where部分，外另可用filter。他们的区别是filter_by参数写法类似sql形式，filter参数为python形式。

更多匹配写法见：https://docs.sqlalchemy.org/en/13/orm/tutorial.html#common-filter-operators

our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()

our_user

# 比较ed_user与查询到的our_user是否为同一条记录
ed_user is our_user

# 只获取指定字段
# 但要注意如果只获取部分字段，那么返回的就是元组而不是对象了
# session.query(User.name).filter_by(name='ed').all()
# like查询
# session.query(User).filter(User.name.like("ed%")).all()
# 正则查询
# session.query(User).filter(User.name.op("regexp")("^ed")).all()
# 统计数量
# session.query(User).filter(User.name.like("ed%")).count()
# 调用数据库内置函数
# 以count()为例，都是直接func.func_name()这种格式，func_name与数据库内的写法保持一致
# from sqlalchemy import func
# session.query(func.count(User3.name)).one()
# 字段名为字符串形式
# column_name = "name"
# session.query(User).filter(User3.__table__.columns[column_name].like("ed%")).all()
# 获取执行的sql语句
# 获取记录数的方法有all()/one()/first()等几个方法，如果没加这些方法，得到的只是一个将要执行的sql对象，并没真正提交执行
# from sqlalchemy.dialects import mysql
# sql_obj = session.query(User).filter_by(name='ed')
# sql_command = sql_obj.statement.compile(dialect=mysql.dialect(), compile_kwargs={"literal_binds": True})
# sql_result = sql_obj.all()

另外要注意该链接Common Filter Operators节中形如equals的query.filter(User.name == 'ed')，在真正使用时都得改成session.query(User).filter(User.name == 'ed')形式，不然只后看到报错“NameError: name 'query' is not defined”。

2.7.2 参数传递问题

我们上边的sql直接是our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()形式，但到实际中时User部分和name=‘ed'这部分是通过参数传过来的，使用参数传递时就要注意以下两个问题。

首先，是参数不要使用引号括起来。比如如下形式是错误的（使用引号），将报错sqlalchemy.exc.OperationalError: (sqlite3.OperationalError) no such column

table_and_column_name = "User"
filter = "name='ed'"

our_user = session.query(table_and_column_name).filter_by(filter).first()

其次，对于有等号参数需要变换形式。如下去掉了引号，对table_and_column_name没问题，但filter = (name='ed')这种写法在python是不允许的

table_and_column_name = User
# 下面这条语句不符合语法
filter = (name='ed')

our_user = session.query(table_and_column_name).filter_by(filter).first()

对参数中带等号的这种形式，现在能想到的只有使用filter代替filter_by，即将sql语句中的=号转变为python语句中的==。正确写法如下：

table_and_column_name = User
filter = (User.name=='ed')

our_user = session.query(table_and_column_name).filter(filter).first()

2.8 改（修改users表中的记录）

# 要修改需要先将记录查出来
mod_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()

# 将ed用户的密码修改为modify_paswd
mod_user.password = 'modify_passwd'

# 确认修改
session.commit()

# 但是上边的操作，先查询再修改相当于执行了两条语句，和我们印象中的update不一致
# 可直接使用下边的写法，传给服务端的就是update语句
# session.query(User).filter_by(name='ed').update({User.password: 'modify_passwd'})
# session.commit()
# 以同schema的一张表更新另一张表的写法
# 在跨表的update/delete等函数中synchronize_session=False一定要有不然报错
# session.query(User).filter_by(User.name=User1.name).update({User.password: User2.password}, synchronize_session=False)
# 以一schema的表更新另一schema的表的写法
# 写法与同一schema的一样，只是定义model时需要使用__table_args__ = {'schema': 'test_database'}等形式指定表对应的schema

2.9 删（删除users表中的记录）

# 要删除需要先将记录查出来
del_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()

# 打印一下，确认未删除前记录存在
del_user

# 将ed用户记录删除
session.delete(del_user)

# 确认删除
session.commit()

# 遍历查看，已无ed用户记录
for user in session.query(User):
  print(user)

# 但上边的写法，先查询再删除，相当于给mysql服务端发了两条语句，和我们印象中的delete语句不一致
# 可直接使用下边的写法，传给服务端的就是delete语句
# session.query(User).filter_by(name='ed').first().delete()

2.10 直接执行SQL语句

虽然使用框架规定形式可以在一定程度上解决各数据库的SQL差异，比如获取前两条记录各数据库形式如下。

# mssql/access
select top 2 * from table_name;

# mysql
select * from table_name limit 2;

# oracle
select * from table_name where rownum <= 2;

但框架存消除各数据库SQL差异的同时会引入各框架CRUD的差异，而开发人员往往就有一定的SQL基础，如果一个框架强制用户只能使用其规定的CRUD形式那反而增加用户的学习成本，这个框架注定不能成为成功的框架。直接地执行SQL而不是使用框架设定的CRUD虽然不是一种被鼓励的操作但也不应被视为一种见不得人的行为。

# 正常的SQL语句
sql = "select * from users"

# sqlalchemy使用execute方法直接执行SQL
records = session.execute(sql)

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