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ORM 框架

ORM框架的底层原理可以概括为以下几个方面：

1. 数据库表到对象的映射：ORM框架通过分析数据库表结构，将表的列映射为对象的属性，将表的记录映射为对象的实例。这样，应用程序可以直接操作对象，而无需关心底层数据库的操作。
2. 对象到数据库表的映射：ORM框架可以通过反向工程或配置文件，将对象的属性映射为数据库表的列，将对象的实例映射为表的记录。这样，应用程序对对象的修改可以自动反映到数据库中。
3. SQL生成和执行：ORM框架可以根据对象操作，自动生成对应的SQL语句，如插入、更新、删除和查询等。这些SQL语句可以通过底层的数据库连接，被执行到数据库中。
4. 缓存和性能优化：ORM框架通常会提供缓存机制，将数据库查询结果缓存在内存中，以提高查询性能。
5. 事务管理：ORM框架通常提供事务管理机制，应用程序可以通过框架提供的接口进行事务的提交、回滚和回滚点的设置，以保证数据的一致性和可靠性。

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SQLAlchemy 简介

SQLAlchemy是一个Python的SQL工具包和对象关系映射（ORM）框架，它为应用程序开发者提供了全套的企业级持久性模型。

SQLAlchemy提供了完整的ORM实现，包括对象定义、关系定义、以及查询语言；

SQLAlchemy提供了多种数据库系统的交互，包括PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle、Microsoft SQL Server、Sybase等；

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SQLAlchemy 作用

1. ORM（对象关系映射）：SQLAlchemy允许开发者使用Python类来定义数据库表，这些类中的对象实例代表表中的行。这使得开发者可以用面向对象的方式处理数据库，而无需直接编写SQL语句。
2. SQL表达式语言：除了ORM，SQLAlchemy还提供了一个SQL表达式语言，允许开发者直接编写SQL语句。这使得开发者可以在需要的时候灵活地使用SQL，而不仅仅是依赖于ORM。
3. 事务管理：SQLAlchemy提供了强大的事务管理功能，包括自动提交、回滚、保存点等。
4. 数据库抽象：SQLAlchemy对数据库进行了抽象，开发者可以在不更改Python代码的情况下更换数据库引擎。
5. 连接池：SQLAlchemy提供了数据库连接池，可以有效地管理数据库连接，提高应用程序的性能。

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SQLAlchemy 原理

SQLAlchemy是python中常用的ORM层框架；

它的位置处于Dialect和web应用之间，自身并不包含连接数据库的功能，需要配合数据库驱动(Dialect)使用；

SQLAlchemy 的核心功能是将 Python 类映射到数据库表（或者相反），并提供了一种方便的方式来查询和操作这些表；

为了实现与数据库的交互，SQLAlchemy 需要一个数据库驱动（dialect）；

这些驱动是与特定数据库系统（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）通信的桥梁。

在 SQLAlchemy 中，可以使用 pymysql作为 MySQL 的 Dialect，以便 SQLAlchemy 能够与 MySQL 数据库进行通信。

除了DBAPI之外，SQLAlchemy 还需要一个数据库连接池（Pool），用于管理数据库连接。

SQLAlchemy的工作流程：

• Dialect： 是SQLAlchemy与特定数据库交互的接口，不同的数据库有不同的SQL方言和特性，Dialect就是用来处理这些差异的；
• Engine： 是SQLAlchemy的核心部分，它通过Dialect获取数据库连接，负责处理数据库的所有交互，包括执行SQL语句、提交事务等；
• Connection Pool： 是Engine的一部分，用于管理数据库连接。它负责创建、使用和回收数据库连接，以提高性能和资源利用率。
• Metadata：保存数据库中schema信息的集合
• **Table：数据库表的对象；**可以自己定义，或者通过engine从数据库中已经存在的表中反射；当然同时也有Column作为列的对象。
• Mapped Class：映射模型类，把数据库表映射成类。
• Session：构建一个绑定到engine的session会话，是最终用来进行各种数据库操作的接口。

这个工作流程的目的是让开发者能够更简洁、更高效地与数据库进行交互，同时隐藏了底层的复杂性和差异性。

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SQLAlchemy 使用流程

创建引擎(Engine)：

• 引擎是SQLAlchemy的核心，它负责和数据库建立连接，并提供了一个接口来执行SQL语句。
• 创建引擎时，需要指定数据库驱动（Dialect）和数据库连接信息（如数据库地址、用户名、密码等）。

定义模型类(ORM)：

• 在SQLAlchemy中，模型类通常通过继承Base类（来自SQLAlchemy的声明性基类）来定义。
• 在模型类中，使用SQLAlchemy提供的字段类型来定义属性，这些属性将映射到数据库表的列。
• 可以通过在模型类上定义关系，如relationship来建立表与表之间的关联，实现ORM的一对多、多对多等关系。

创建会话(Session)：

• 会话是SQLAlchemy ORM中用于与数据库交互的主要接口。
• 会话提供了一个上下文环境，在这个环境中进行的所有数据库操作（如添加、更新、删除数据）都会被记录，并可以在事务结束时一起提交到数据库。
• 通过会话，可以查询数据库中的对象，也可以将对象保存到数据库中。

执行操作(Operation)：

• 通过Base对象，可以执行数据库的表操作，如：创建表，删除表等；
• 通过会话对象，可以执行各种数据库操作，如：新增、查询、修改、删除、事物提交、事物回滚等；

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数据库驱动配置

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关系型数据库配置

数据库	依赖	连接字符串
MySQL	pymysql	mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/database_name
PostgreSQL	psycopg2	postgresql://username:password@localhost:5432/database_name
SQLite	不需要	sqlite:///example.db
Oracle	cx_Oracle	oracle://username:password@localhost:1521/orcl

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NoSQL数据库配置

数据库	依赖	连接字符串
MongoDB	pymongo	mongodb://username:password@localhost:27017/database_name
CouchDB	couchdb	couchdb://username:password@localhost:5984/database_name
Redis	redis	redis://localhost:6379/0

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创建引擎(Engine)

create_engine是 SQLAlchemy 中用于创建数据库引擎的函数；

这个引擎是 SQLAlchemy 与数据库之间的桥梁，它负责处理与数据库的所有通信，包括执行 SQL 语句、提交事务等；

create_engine 方法接受多个参数，这些参数用于配置如何连接到数据库以及如何处理与数据库的交互。

以下是 create_engine 方法的一些常用参数及其说明：

1. url：
   连接到数据库所需的所有信息；
2. echo:
   一个布尔值或文件对象，用于控制 SQL 语句的输出；
   如果设置为 True，所有发送给数据库的 SQL 语句将会被打印到标准输出。
   如果设置为一个文件对象，则 SQL 语句将被写入该文件。这对于调试非常有用。
3. echo_pool:
   一个布尔值，用于控制连接池相关操作的输出；
   如果设置为 True，与连接池相关的日志信息将被打印到标准输出。
4. pool_size:
   连接池的大小；
   这决定了可以同时保持打开状态的数据库连接的最大数量。
5. pool_recycle:
   连接在被回收之前可以保持空闲的最长时间（以秒为单位）；
   这对于处理某些数据库连接的问题（例如连接断开或过期）非常有用。
6. max_overflow:
   连接池中可以超出 pool_size 设置的最大连接数的数量；
   当连接需求超过 pool_size 时，额外的连接将被创建，直到达到 pool_size + max_overflow 的限制。
7. convert_unicode:
   一个布尔值，决定是否将所有传递给数据库的参数转换为 Unicode；
   在 Python 2 中，这可能是有用的，因为数据库可能需要 Unicode 字符串。
   在 Python 3 中，这通常不是必需的，因为字符串默认就是 Unicode。
8. encoding:
   用于设置发送到数据库的字符串的编码方式。
9. isolation_level:
   设置事务的隔离级别；
   这可以是一个字符串（如 'READ_COMMITTED'）或一个 SQLAlchemy 定义的常量。
10. echo_json:
    一个布尔值，当设置为 True 时，输出的 SQL 语句将以 JSON 格式打印。
11. connect_args:
    一个字典，包含传递给数据库驱动程序的额外连接参数；
    这些参数取决于所使用的特定数据库和驱动程序。
12. strategy:
    一个字符串，用于指定连接池使用的策略；
    这可以是 'plain', 'threadlocal', 'multi' 或其他由数据库驱动程序支持的策略。

from sqlalchemy import create_engineSQLALCHEMY_DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:root@10.211.55.3:3306/testdb?charset=utf8"engine = create_engine(url=SQLALCHEMY_DATABASE_URL,echo=True,  # 是否打印SQLpool_size=10,  # 连接池的大小，指定同时在连接池中保持的数据库连接数，默认:5max_overflow=20,  # 超出连接池大小的连接数，超过这个数量的连接将被丢弃,默认: 5
)

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定义模型类(ORM)

在 SQLAlchemy 中，Column 类是用于定义表结构中的列的对象；

Column 类接受多个参数来配置该列的各种属性；

以下是一些常用的 Column 参数及其含义：

1. name:

   一个字符串，表示列的名称；

   在大多数情况下，你可以通过简单地给 Column 构造函数提供一个参数来隐式地设置这个值，但如果你需要更明确的控制，你可以使用 name 参数来明确指定列名。

2. type_:

   一个 SQLAlchemy 数据类型对象，定义了该列中数据的类型和约束；

   例如，Integer、String、Date 等。

   这是 Column 构造函数必需的参数，因为它定义了列中数据的类型。

3. primary_key:

   这是一个布尔值，用于标记该列是否为主键；

   如果设置为 True，则这列将自动成为表的主键。

4. nullable:

   这是一个布尔值，用于指定该列是否允许存储 NULL 值；

   如果设置为 False，则这列将不允许存储 NULL 值。

5. default:

   可以是一个值、一个 SQL 表达式或者一个可调用的对象；用于指定列的默认值；

   当插入新记录时没有为该列提供值时，将使用此默认值。

6. server_default:

   是一个 SQL 表达式，用于在数据库级别上设置列的默认值；

   这通常用于数据库自动生成的值，如自增 ID、当前时间戳等。

7. unique:

   一个布尔值，用于指定该列的值是否必须唯一；

   如果设置为 True，则这列的值将不允许重复。

8. index:

   一个布尔值或者一个 Index 对象，用于指示是否应该为该列创建索引；

   索引可以提高查询性能，但会增加数据库存储空间的开销。

9. autoincrement:

   一个布尔值，用于指定是否应该自动递增该列的值；

   如果设置为 True，则每次插入新记录时，该列的值将自动递增。

10. comment:

一个字符串，用于为该列添加注释；

这些注释通常用于文档化数据库架构。

11. doc:

    一个字符串，用于为该列添加文档字符串；

    它通常用于存储有关列用途或限制的信息。

12. info:

    一个字典，用于存储与列相关的任意附加信息；

    这些信息对于应用程序来说是私有的，并且不会发送到数据库。

13. key:

    用于指定在 Python 对象中代表该列的属性名称；

    在 SQLAlchemy 的 ORM 中，这通常用于映射表列到对象的属性。

14. quote:

    这是一个布尔值，用于指定是否应该在 SQL 语句中引用列名；

    这在列名与 SQL 关键字冲突时非常有用。

15. onupdate:

    一个 SQL 表达式，用于指定当列的值被更新时应该执行的操作；

    这通常用于实现“触发器”或“自动更新”逻辑。

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数据类型对照	对象	数据库
整数型	Boolean()	TINYINT
	Integer()	INT
	SMALLINT()	SMALLINT
	BIGINT()	BIGINT
浮点型	DECIMAL()	DECIMAL
	Float()	FLOAT
	REAL()	DOUBLE
字符型	String()	VARCHAR
	CHAR()	CHAR
日期型	DATETIME()	DATETIME
	DATE()	DATE
	TIMESTAMP()	TIMESTAMP
备注型	Text()	TEXT
	Unicode Text()	TINYTEXT
枚举型	Eunm()	EUNM

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from sqlalchemy import Column, Integer, String, Enum, Date, UniqueConstraint
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base# 先建立基本映射类，后边真正的模型映射类都要继承它
Base = declarative_base()# 定义模型映射类Student，让其继承上一步创建的基本映射类Base
class Student(Base):  # 自定义类，功能生成一张表，参数必须继承SQLORM基类__tablename__ = 'student'  # 指定本类映射到student表，变量名__tablename__是固定写法# 创建字段：字段名称（与数据库字段对应） = Column(字段类型，字段属性...)# 指定sno映射到sno字段; sno字段为整型、为主键、为自增sno = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment="学生学号")# sname字段为字符串类型、为普通索引sname = Column(String(10), index=True, comment="学生姓名")# sidcard字段为字符串类型、为唯一索引sidcard = Column(String(18), unique=True, comment="学生身份证号码")# ssex字段为枚举值类型，默认“男”ssex = Column(Enum("男", "女"), default="男", comment="学生性别")# sphone字段为字符串类型sphone = Column(String(11), comment="学生手机号码")# sphone字段为日期类型sbirthday = Column(Date, comment="学生生日")# sphone字段为字符串类型sclass = Column(String(10), comment="学生班级编号")# 创建身份证号码和手机号码联合唯一约束__table_args__ = (# UniqueConstraint('字段','字段',name='索引名称') 创建唯一组合索引UniqueConstraint('sidcard', 'sphone', name='unique_idcard_phone'))# object  基类也存在该方法，这里重写该方法# __repr__方法默认返回该对象实现类的“类名+object at +内存地址”值def __repr__(self):return f"<Student(sname='{self.sname}', sidcard='{self.sidcard}', ssex='{self.ssex}', sphone='{self.sphone}', sbirthday='{self.sbirthday}', sclass='{self.sclass}')>"

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创建会话(Session)

sessionmaker 是 SQLAlchemy 中用于创建会话（Session）类的工厂函数。

session是 SQLAlchemy 的核心组件之一，它提供了与数据库交互的接口，包括添加、删除、查询和更新对象。

sessionmaker 函数接受一系列参数，用于配置创建的会话的行为。

以下是一些常用的 sessionmaker 参数及其含义：

1. bind:
   这是一个可选的参数，可以是一个数据库引擎（Engine）实例或者是一个数据库连接（Connection）实例。如果提供了这个参数，那么创建的会话将默认使用这个绑定进行数据库操作。
2. class_:
   这是一个可选参数，用于指定会话的类。通常不需要指定，因为 sessionmaker 会创建一个默认的会话类。但是，如果需要自定义会话的行为，可以传递一个自定义的类。
3. autocommit:
   一个布尔值，指定会话是否自动提交事务。如果设置为 True，则每次执行查询或修改操作后，事务都会自动提交。这通常用于那些不需要复杂事务管理的场景。
4. autoflush:
   一个布尔值，指定在查询之前是否自动刷新（flush）挂起的更改。当设置为 True 时，会话会在执行查询之前将所有挂起的对象更改应用到数据库中。这有助于确保查询返回的是最新的数据。
5. expire_on_commit:
   一个布尔值，指定在事务提交后是否使所有对象过期。如果设置为 True，则提交事务后，所有从会话中加载的对象都将被标记为过期，下次访问这些对象时，它们将从数据库中重新加载。
6. query_cls:
   用于指定会话中使用的查询类的类对象。这允许您自定义查询的行为。
7. extension:
   一个可选参数，用于添加会话扩展。会话扩展可以用来修改或增强会话的行为。可以传递一个扩展实例或扩展类。
8. info:
   一个字典，用于存储与会话相关的任意信息。这可以用来在应用程序的不同部分之间传递数据。
9. kwargs:
   其他关键字参数，这些参数将被传递给底层的 Session 构造函数。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 在SQLAlchemy中，CRUD都是通过会话Session进行的，所以我们必须要先创建会话;
# 每一个SessionLocal实例就是一个数据库的session
# flush 是指发送数据库语句到数据库，但数据库不一定执行写入磁盘；
# commit 是指提交事物，将变更保存到数据库文件
SessionLocal = sessionmaker(bind=engine,  # 绑定创建的引擎autoflush=False,  # 不要自动刷新autocommit=False,  # 不要自动提交expire_on_commit=True
)

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创建数据库表

Base.metadata.create_all() 是 SQLAlchemy 中用于创建所有映射到 Base 的表的方法。

这里的 Base 通常是一个继承自 declarative_base() 的类，它充当所有模型类的基类。

metadata 是一个 MetaData 对象，它包含了所有与 Base 相关的表元数据。

create_all() 方法接受一些参数来定制表创建的过程。以下是该方法的常用参数及其含义：

1. bind:

   一个 Engine 或 Connection 对象，指定了应该在哪个数据库上创建表；

   如果未指定，则使用 MetaData 对象关联的默认引擎。

2. tables:

   表对象列表，表示应该创建哪些表；

   如果未指定，则创建所有与 MetaData 对象关联的表。

3. checkfirst:

   一个布尔值，默认为 False；

   如果设置为 True，则 create_all() 会在尝试创建表之前检查表是否已经存在；

   如果表已存在，则不会执行任何操作。

4. indexes:

   一个布尔值，默认为 True；

   如果设置为 False，则不会创建索引。

5. uniques:

   一个布尔值，默认为 True；

   如果设置为 False，则不会创建唯一约束。

6. foreign_keys:

   一个布尔值，默认为 True；

   如果设置为 False，则不会创建外键约束。

7. primary_keys:

   一个布尔值，默认为 True；

   如果设置为 False，则不会创建主键约束。

8. schema:

   一个字符串，指定了表应该被创建在哪个 schema 下；

   这通常用于支持多 schema 的数据库。

9. ddl_runner:

   这是一个可选的参数，用于指定一个自定义的 DDL 运行器；

   默认情况下，SQLAlchemy 使用其内部的 DDL 运行器。

10. kwargs:

其他关键字参数，这些参数将传递给底层的 DDL 创建函数。

# 使用实例化的基本映射类，调用create_all方法向指定数据库创建模型表
Base.metadata.create_all(bind=engine) #向数据库创建指定表# 创建成功后，控制台打印出：
# 2024-03-12 20:52:24,840 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT DATABASE()
# 2024-03-12 20:52:24,840 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
# 2024-03-12 20:52:24,841 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT @@sql_mode
# 2024-03-12 20:52:24,841 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
# 2024-03-12 20:52:24,842 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT @@lower_case_table_names
# 2024-03-12 20:52:24,842 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
# 2024-03-12 20:52:24,843 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit)
# 2024-03-12 20:52:24,843 INFO sqlalchemy.engine.Engine DESCRIBE `testdb`.`student`
# 2024-03-12 20:52:24,843 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
# 2024-03-12 20:52:24,864 INFO sqlalchemy.engine.Engine 
# CREATE TABLE student (
# 	sno INTEGER NOT NULL COMMENT '学生学号' AUTO_INCREMENT, 
# 	sname VARCHAR(10) COMMENT '学生姓名', 
# 	sidcard VARCHAR(18) COMMENT '学生身份证号码', 
# 	ssex ENUM('男','女') COMMENT '学生性别', 
# 	sphone VARCHAR(11) COMMENT '学生手机号码', 
# 	sbirthday DATE COMMENT '学生生日', 
# 	sclass VARCHAR(10) COMMENT '学生班级编号', 
# 	PRIMARY KEY (sno), 
# 	CONSTRAINT unique_idcard_phone UNIQUE (sidcard, sphone), 
# 	UNIQUE (sidcard)
# )
# 
# 
# 2024-03-12 20:52:24,864 INFO sqlalchemy.engine.Engine [no key 0.00009s] {}
# 2024-03-12 20:52:25,013 INFO sqlalchemy.engine.Engine CREATE INDEX ix_student_sname ON student (sname)
# 2024-03-12 20:52:25,013 INFO sqlalchemy.engine.Engine [no key 0.00013s] {}
# 2024-03-12 20:52:25,050 INFO sqlalchemy.engine.Engine COMMIT

控制台反馈的创建数据库表DDL语句

数据库表属性详情

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删除数据库表

Base.metadata.drop_all(engine)  #向数据库删除指定表

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新增数据

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新增一条数据

add()

• 参数：一个或多个模型实例。
• 含义：将模型实例添加到会话中，但并不会立即执行数据库插入操作。通常需要在调用 commit() 方法后，才会真正将数据插入到数据库中。

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()# 创建Faker对象fake = Faker('zh_CN')id_card = fake.ssn(min_age=18, max_age=60)id_card_date = id_card[6:-4]student1 = Student(sname=fake.name(),sidcard=id_card,sphone=fake.phone_number(),sbirthday=id_card_date,sclass="S95001")session.add(student1)session.commit()

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新增多条数据

add_all()

• 参数：模型实例的列表或集合。
• 含义：一次性添加多个模型实例到会话中，同样需要调用 commit() 方法来执行数据库插入操作。

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()# 创建Faker对象fake = Faker('zh_CN')students = []for i in range(5):id_card = fake.ssn(min_age=18, max_age=60)id_card_date = id_card[6:-4]student = Student(sname=fake.name(),sidcard=id_card,sphone=fake.phone_number(),sbirthday=id_card_date,sclass="S95001")students.append(student)session.add_all(students)session.commit()

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查询数据

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查询一条数据

first()

• 参数：无。
• 含义：执行查询并返回第一条匹配的记录。

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()print(session.query(Student).first())# <Student(sname='何桂花', sidcard='542527198801036507', ssex='男', sphone='13251643334', sbirthday='1988-01-03', sclass='S95001')>

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查询所有数据

all()

• 参数：无。
• 含义：执行查询并返回所有匹配的记录。

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()print(session.query(Student).all())# [<Student(sname='何桂花', sidcard='542527198801036507', ssex='男', sphone='13251643334', sbirthday='1988-01-03', sclass='S95001')>,# <Student(sname='吴瑞', sidcard='450922198611143201', ssex='男', sphone='15555975684', sbirthday='1986-11-14', sclass='S95001')>,# <Student(sname='苑霞', sidcard='620201198211023923', ssex='男', sphone='18701410014', sbirthday='1982-11-02', sclass='S95001')>,# <Student(sname='刘洁', sidcard='640100198106300791', ssex='男', sphone='13579764982', sbirthday='1981-06-30', sclass='S95001')>,# <Student(sname='娄文', sidcard='530923200103272118', ssex='男', sphone='13199326654', sbirthday='2001-03-27', sclass='S95001')>,# <Student(sname='郑东', sidcard='410422198212040446', ssex='男', sphone='18249471034', sbirthday='1982-12-04', sclass='S95001')>]

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查询过滤数据

filter():

• 参数：一个或多个条件表达式。
• 含义：在查询对象上添加过滤条件，用于筛选数据库中的记录。

filter_by()

• 参数：键值对，键为模型类的属性名，值为要匹配的值。
• 含义：根据指定的属性名和值来添加过滤条件。

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()print(session.query(Student).filter_by(sname="刘洁").first())# <Student(sname='刘洁', sidcard='640100198106300791', ssex='男', sphone='13579764982', sbirthday='1981-06-30', sclass='S95001')>print(session.query(Student).filter(Student.sno > 3).all())# [<Student(sname='刘洁', sidcard='640100198106300791', ssex='男', sphone='13579764982', sbirthday='1981-06-30', sclass='S95001')>,# <Student(sname='娄文', sidcard='530923200103272118', ssex='男', sphone='13199326654', sbirthday='2001-03-27', sclass='S95001')>, # <Student(sname='郑东', sidcard='410422198212040446', ssex='男', sphone='18249471034', sbirthday='1982-12-04', sclass='S95001')>]

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比较运算符

print(session.query(Student).filter(Student.sname == "何桂花").all())
print(session.query(Student).filter(Student.sname != "何桂花").all())
print(session.query(Student).filter(Student.sno > 3).all())
print(session.query(Student).filter(Student.sno >= 3).all())
print(session.query(Student).filter(Student.sno < 3).all())
print(session.query(Student).filter(Student.sno >= 3).all())

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成员运算符

# 包含
print(session.query(Student).filter(Student.sname.in_(["何桂花", "郑东"])).all())# 不包含
print(session.query(Student).filter(～Student.sname.in_(["何桂花", "郑东"])).all())

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逻辑运算符

# 与
from sqlalchemy import and_
print(session.query(Student).filter(and_(Student.sname == "何桂花", Student.ssex == "男")).all())# 或
from sqlalchemy import or_
print(session.query(Student).filter(or_(Student.sname == "何桂花", Student.ssex == "男")).all())# 非
from sqlalchemy import not_
print(session.query(Student).filter(not_(Student.sname == "何桂花")).all())

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排序

# order by 查询 DESC倒序
from sqlalchemy import desc
print(session.query(Student).order_by(desc(Student.sno)).all())

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分组

print(session.query(Student).group_by(Student.ssex).all())

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模糊查询

# 区分大小写
print(session.query(Student).filter(Student.sname.like("%ZhangSan%")).all())# 不区分大小写
print(session.query(Student).filter(Student.sname.ilike("%ZhangSan%")).all())

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分页

print(session.query(Student).offset(2).limit(3).all())

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统计

print(session.query(Student).count())
print(session.query(Student).filter(Student.ssex == "女").count())

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更新数据

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()# 查询要更新的对象student = session.query(Student).filter(Student.sno == 1).first()if student:# 如果存在，则更新其字段student.ssex = "女"student.sclass = "S95002"# 提交更改到数据库session.commit()print("更新成功")else:print("对象不存在")

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删除数据

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()delete_students = session.query(Student).filter(Student.sphone.like("%135%")).all()# 标记这些对象为删除状态for stu in delete_students:session.delete(stu)# 提交更改到数据库session.commit()

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执行SQL语句

if __name__ == '__main__':session = SessionLocal()all_student = session.execute(text("select * from student")).all()for stu in all_student:print(stu)# (1, '何桂花', '542527198801036507', '女', '13251643334', datetime.date(1988, 1, 3), 'S95002')# (2, '吴瑞', '450922198611143201', '男', '15555975684', datetime.date(1986, 11, 14), 'S95001')# (3, '苑霞', '620201198211023923', '男', '18701410014', datetime.date(1982, 11, 2), 'S95001')# (5, '娄文', '530923200103272118', '男', '13199326654', datetime.date(2001, 3, 27), 'S95001')# (6, '郑东', '410422198212040446', '男', '18249471034', datetime.date(1982, 12, 4), 'S95001')

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多表联合查询

在使用SQLAlchemy进行多表联合查询时，可以通过多种方式来实现；

包括内连接（INNER JOIN）、外连接（LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN、FULL OUTER JOIN）以及交叉连接（CROSS JOIN）。

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基本设置

首先，定义两个模型User和Address，它们通过外键关联

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship, sessionmakerBase = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)addresses = relationship("Address", back_populates="user")class Address(Base):__tablename__ = 'addresses'id = Column(Integer, primary_key=True)email_address = Column(String, nullable=False)user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))user = relationship("User", back_populates="addresses")

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内连接（INNER JOIN）

内连接返回两个表中匹配的记录

# 创建Session
engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# 内连接查询
result = session.query(User, Address).join(Address).filter(Address.email_address == 'example@example.com').all()
for user, address in result:print(user.name, address.email_address)

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外连接（LEFT OUTER JOIN）

外连接返回左表的所有记录，以及右表中匹配的记录。

如果右表中没有匹配的记录，则结果中这部分的值为NULL。

# 外连接查询
result = session.query(User, Address).outerjoin(Address).all()
for user, address in result:print(user.name, address.email_address if address else 'No Address')

使用select_from()指定JOIN的起始表

当需要明确指定JOIN的起始表时，可以使用select_from()方法。

# 使用select_from明确指定JOIN的起始表
result = session.query(User.name, Address.email_address).select_from(Address).join(User).all()
for name, email_address in result:print(name, email_address)

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使用relationship()进行自动JOIN

如果在模型间定义了relationship()，SQLAlchemy可以自动处理JOIN操作，使查询更简洁。

# 使用relationship自动JOIN
result = session.query(User).join(User.addresses).all()  # 自动JOIN Address
for user in result:print(user.name, [address.email_address for address in user.addresses])

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多表连接

可以同时连接多个表，进行复杂的查询操作。

# 假设还有一个Order模型与User关联
class Order(Base):__tablename__ = 'orders'id = Column(Integer, primary_key=True)user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))total = Column(Integer)user = relationship("User", back_populates="orders")User.orders = relationship("Order", back_populates="user")# 连接User、Address和Order表
result = session.query(User.name, Address.email_address, Order.total).\join(Address).\join(Order).\filter(User.name == 'Alice').\all()for name, email_address, total in result:print(name, email_address, total)

这些示例展示了使用SQLAlchemy进行多表联合查询的不同方法，包括内连接、外连接以及如何利用relationship()进行自动JOIN。

通过这些技巧，可以灵活地构建出复杂的查询逻辑，以满足各种数据检索需求。

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总结

SQLAlchemy，作为Python的ORM（对象关系映射）框架，不仅简化了数据库操作，而且为开发者提供了丰富的查询接口；
它允许开发者以面向对象的方式与数据库进行交互，将数据库表映射为Python类，字段映射为类属性，从而实现了数据的增删改查；
此外，SQLAlchemy还支持多种数据库引擎，确保了代码的可移植性；
通过SQLAlchemy，开发者能够更加高效、安全地管理数据库，从而专注于业务逻辑的实现。