python ORM框架:SqlAlchemy

摘要:
ORM,对象关系映射,是ObjectRelational Mapping的缩写。通过ORM框架,映射了编程语言中的对象模型和数据库的关系模型。这样做的目的是简化SQL语言操作数据库的繁琐过程(编写和拼接本地SQL等),并直接使用对象模型来操作数据库,而不是第一部分,SqlAlchemy本身不能直接操作数据库,它是基于第三方数据库API(如Python中的Pymysql库)构建的。应用程序调用

  ORM,对象关系映射,即Object Relational Mapping的简称,通过ORM框架将编程语言中的对象模型与数据库的关系模型建立映射关系,这样做的目的:简化sql语言操作数据库的繁琐过程(原生sql的编写及拼接等),转而直接使用对象模型来操作数据库做替代

第一部分

      SqlAlchemy本身无法直接操作数据库,它是建立在第三方数据库API(如python 中的pymysql库)之上,应用程序调用对象模型进行增删改查等操作时,将对象转化成sql语句,然后再通过API调用执行已经转换好的sql语句

安装

  pip install sqlalchemy
  pip install pymysql #这里笔者使用的数据API是pymysql

应用

- 配置及创建数据库引擎

      SqlAlchemy 支持间接调用多种数据库API,根据不能的配置文件调用不同的数据库API

#常见配置文件:即database url,创建数据库引擎需要
MySQL-Python:mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

pymysql:mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

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

cx_Oracle:oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
- 创建数据库引擎

      * 注意 *:带上charset=utf8参数,防止中文乱码

#初始化数据库连接
from sqlalchemy import create_engine
url="mysql+pymysql://[账号]:[密码]@[主机]:[端口]/[数据库]?charset=utf8" #这里笔者使用的mysql数据库,pymysql API与数据库交互,添加的charset可防止中文乱码
engine=create_engine(url,echo=False,encoding="utf-8")  #url为配置文件,echo调试参数,值为为true打印整个sql执行过程
- 创建会话(session)

      通过sessionmaker工厂方法,我们得到一个类,默认返回Session类,也可以自定义Session类
方法:
sessionmaker( bind=None, class_=Session, autoflush=True,autocommit=False,expire_on_commit=True,info=None, **kw)

#示例1:直接调用sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
SessionClass=sessionmaker(bind=engine)#利用工厂模式获取SessionClass
session_obj=SessionClass() #创建session对象,此时已绑定数据库引擎,但是未关联任何的对象模型
#示例1:使用scoped_session
from sqlalchemy.orm import scoped_session
SessionClass=scoped_session(sessionmaker(bind=engine))#利用工厂模式获取SessionClass
session_obj=SessionClass() #创建session对象,此时已绑定数据库引擎,但是未关联任何的对象模型

scoped_session VS Session
      Session:多次创建的Session对象是不同的
      scoped_session:首先通过sessionmaker工厂创建Session对象,然后对Session对象进行相应的管理(先在Registry中找之前是否创建过Session,若没有,则创建并注册,有,则直接返回),这样的目的:同一个线程维护一个session对象,保证了线程的安全性

- 与数据库交互

    常用操作:与sql语言一致,主要是增删改查,接下来就简要概述这4大类

******* 增 *******

session.add(object) #在数据库中增加一个对象实例
session.add_all([object]) #在数据库中增加多个对象实例,参数为列表形式
session.commit() #提交,否则未入口

******* 查 *******

#备注:以下均已object代表对象模型,object.prop代表对象object的prop属性
session.query(object) #查询object对应的关系表,相当于select * from tables
session.query(object).first() #查询结果取第一条,没有返回none
session.query(object).filter(object.prop) #条件查询,filter相当于where
session.query(object).order_by(object.prop) #排序,默认升序,降序用desc
session.query(object).order_by(object.prop.desc()).limit(10) #降序,及限制10条
session.query(object.prop.label("别名")).filter(object.prop.like("%同同mony")) #模糊查询及给字段取别名
#使用聚合函数,sum、count等
from sqlalchemy import func
session.query(func.sum(object.prop).label("别名")

******* 改 *******

session.query(object).filter(object.prop>20).update({"prop1": 'values'})#批量更新,若没有过滤条件,这更新表中所有记录
myuser = Session.query(object).filter(object.prop>20).first()
object.prop2= 'value2' #单条更新,可直接修改对象
session.commit()

******* 删 *******

res = session.query(object).filter(object.prop>20).delete() 
session.commit()  

第二部分

   掌握了基本概念和使用,为了更高效、更快捷将关系表转化成对象,不得不提sqlacodegen工具
a.安装
    pip install sqlacodegen
b.使用
  sqlacodegen url [opts]
    这里的url就是sqlalchemy中create_engine使用的参数,但是当账号密码含有特殊字符时,同样的url,在sqlacodegen命令中会报错,识别不出账号、密码、端口等信息,此时可通过给账号和密码加引号解决
    opts:
       --tables TABLES 指定表,默认将所有表转化成对象
       --noindexes 忽略索引
       --noviews 忽略视图
       --noclasses 不生成类,仅生成表
       --outfile OUTFILE 输出文件
示例:
sqlacodegen --noviews --noconstraints --noclasses --noindexes --outfile 对应py文件路径 url【同create engine处使用的】
注意 :当账号和密码包含特殊字符时,需要用引号,否则自动识别不出账号、密码、端口等信息

示例1:

#不使用 `--noclasses`导出的对象
from sqlalchemy import BIGINT, Column, DateTime, Float, String, text
from sqlalchemy.dialects.mysql.types import TINYINT
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata

class TDeviceActivate(Base):
    __tablename__ = 't_device_activate'

    id = Column(BIGINT(10), nullable=False)
    user_id = Column(BIGINT(10), nullable=False)
    device_id = Column(String(32), primary_key=True, nullable=False)
    mac = Column(String(30))
    uuid = Column(String(32))
    firmware_type = Column(String(16), primary_key=True, nullable=False)
    activate_time = Column(DateTime, nullable=False)
    create_date = Column(DateTime, nullable=False)
    ip_address = Column(String(50))
    longitude = Column(Float(10))
    latitude = Column(Float(10))
    expires_time = Column(DateTime)
    type = Column(TINYINT(10), server_default=text("'1'"))

示例2

#使用 `--noclasses`参数导出的对象
from sqlalchemy import BIGINT, Column, DateTime, Float, MetaData, String, Table, text
from sqlalchemy.dialects.mysql.types import TINYINT

metadata = MetaData()


t_t_device_activate = Table(
    't_device_activate', metadata,
    Column('id', BIGINT(10), nullable=False),
    Column('user_id', BIGINT(10), nullable=False),
    Column('device_id', String(32), primary_key=True, nullable=False),
    Column('mac', String(30)),
    Column('uuid', String(32)),
    Column('firmware_type', String(16), primary_key=True, nullable=False),
    Column('activate_time', DateTime, nullable=False),
    Column('create_date', DateTime, nullable=False),
    Column('ip_address', String(50)),
    Column('longitude', Float(10)),
    Column('latitude', Float(10)),
    Column('expires_time', DateTime),
    Column('type', TINYINT(10), server_default=text("'1'"))
)

总结

     在UI回归测试脚本中,通常涉及到与数据库打交道,开始时候主要使用pymysql API 与数据交互,但是随着使用频率的增加,直接书写sql变得繁琐,便尝试使用orm的方式

 


转载来自:
作者:小蜗牛的成长
链接:https://www.jianshu.com/p/84986de8a903
来源:简书

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