Python 数据库骚操作

目录

• 前言
• MySQL GUI 工具
• MySQL 遇上 Docker
• 增删改查
• 一对多
• 一对一
• 多对多
• 后记

前言

今天这篇是三大数据库的结尾篇，前面两篇分别是：《[Python 数据库骚操作 – MongoDB])》《[Python 数据库骚操作 – Redis]》，这篇主要介绍 MySQL 的 orm 库 SQLAlchemy 。那什么是 orm 呢？Object Relational Mapper，描述程序中对象和数据库中数据记录之间的映射关系的统称。介绍完了，那就走起呗！

MySQL GUI 工具

首先介绍一款 MySQL 的 GUI 工具 Navicat for MySQL，初学 MySQL 用这个来查看数据真的很爽。可以即时看到数据的增删改查，不用操作命令行来查看。

MySQL 遇上 Docker

继续分享一下 Docker compose 代码片段，用过 docker 之后，我相信你再也不会为了配置各种开发环境而烦恼了。

version: '3'
services:
  mysql_container:
    image: mysql
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - /usr/local/db/mysql:/var/lib/mysql
#      - /root/docker/test-mysql/conf.d:/etc/mysql/conf.d
    environment:
      - MYSQL_DATAbase=dbname
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password

增删改查

首先定义表结构

# 创建单表
class Users(base):
    # 表名
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
    # 定义字段
    name = Column(String(32))
    age = Column(Integer())
# 初始化数据库
def init_db():
    base.metadata.create_all(engine)
# 删除数据库
def drop_db():
    base.metadata.drop_all(engine)

连接

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, BIGINT, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, and_, or_, inspect
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship,contains_eager
# echo 为 True 将会打印 SQL 原生语句
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/db_name',echo=True)
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
base = declarative_base()
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

增加

new_user = Users(name='zone', age=18)
session.add(new_user)
# 批量添加
session.add_all([
    User(name='zone2', age=25),
    User(name='zone3', age=32)
])
# 提交
session.commit()

删除

session.query(User).filter_by(name="zone").delete()
# 提交
session.commit()

修改

session.query(User).filter(User.name == 2).update({"name": "new name"})
session.query(User).filter(User.id >= 3).update({User.name: "关注公众号【zone7】"}, synchronize_session=False)
session.query(User).filter(User.age == 50).update({"age": 123}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()

查找

查找的需求会比较多变，我这边就列出比较常见的查询需求。

result = session.query(User).all()   # 结果为一个列表 
result = session.query(User.id, User.age).all()      
result = session.query(User).filter_by(name='zone').first()    
result = session.query(User).filter_by(name='zone2').all()     
# 与、或  
result = session.query(User).filter_by(and_(name='zone5',age="23")).all()    
result = session.query(User).filter_by(or_(name='zone5',age="23")).all()     
# 模糊查询 
result = session.query(User).filter(User.name.like('zon%')).all()     
# 排序   
result = session.query(User).order_by(User.age.desc()).all()
# 分页查询
result = session.query(User).offset(1).limit(1).all()   

一对多

关系型数据库，少不了各种表与表的关系。back_populates 在一对多的关系中建立双向的关系，这样的话在对方看来这就是一个多对一的关系。

def one_to_many():
    class Parent(base):
 __tablename__ = 'parent'
 id = Column(Integer, primary_key=True)
 children = relationship("Child", back_populates="parent")

    class Child(base):
 __tablename__ = 'child'
 id = Column(Integer, primary_key=True)
 parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
 parent = relationship("Parent", back_populates="children")
 name = Column(String(32))

 # 子表类中附加一个 relationship() 方法
 # 并且在(父)子表类的 relationship() 方法中使用 relationship.back_populates 参数

    drop_db()
    init_db()

    child1 = Child(name="zone1")
    child2 = Child(name="zone2")
    parent = Parent(children=[child1, child2])
    session.add(parent)
    session.commit()
    result = session.query(Parent).join(Child).first()
    print(object_as_dict(result.children[0]))

one_to_many()

运行结果

一对一

back_populates 指定双向关系，uselist=False 只需要在一对多关系基础上的父表中使用 uselist 参数来表示

def one_to_one():
    class Parent(base):
 __tablename__ = 'parent'
 id = Column(Integer, primary_key=True)
 child = relationship("Child", uselist=False, back_populates="parent")

    class Child(base):
 __tablename__ = 'child'
 id = Column(Integer, primary_key=True)
 parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
 parent = relationship("Parent", back_populates="child")
 name = Column(String(32))

    # 清空数据库，并且重新初始化
    drop_db()
    init_db()
    child = Child(name="zone")
    parent = Parent(child=child)
    session.add(parent)
    session.commit()

    result = session.query(Parent).join(Child).first()
    print(object_as_dict(result.child))

one_to_one()

多对多

多对多关系会在两个类之间增加一个关联的表来表示其中的关系。这个关联的表在 relationship() 方法中通过 secondary 参数来表示。通常，这个表会通过 metaData 对象来与声明基类关联。

def many_to_many():
    association_table = Table('association', base.metadata,
  Column('left_id', Integer, ForeignKey('left.id')),
  Column('right_id', Integer, ForeignKey('right.id'))
  )

    class Parent(base):
 __tablename__ = 'left'
 id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
 children = relationship(
     "Child",
     secondary=association_table,
     back_populates="parents")

    class Child(base):
 __tablename__ = 'right'
 id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
 name = Column(String(32))
 parents = relationship(
     "Parent",
     secondary=association_table,
     back_populates="children")

    # 清空数据库，并且重新初始化
    drop_db()
    init_db()

    child1 = Child(name="zone1")
    child2 = Child(name="zone2")
    child3 = Child(name="zone3")

    parent = Parent()
    parent2 = Parent()
    # parent 添加 child
    parent.children.append(child1)
    parent.children.append(child2)
    parent2.children.append(child1)
    parent2.children.append(child2)
    # save
    session.add(parent)
    session.add(parent2)
    session.commit()
    # 查询
    result = session.query(Parent).first()
    print(object_as_dict(result))
    print(object_as_dict(result.children[1]))
    result2 = session.query(Child).first()
    print(object_as_dict(result2))
    print(object_as_dict(result2.parents[1]))
    
many_to_many()

后记

ok，Python 遇上三大数据库都写完了，你有没有好好练习呢？