python資料庫操作之pymysql模組和sqlalchemy模組(專案必備)
阿新 • • 發佈：2019-01-11
pymysql
pymsql是Python中操作MySQL的模組，其使用方法和MySQLdb幾乎相同。
1、下載安裝
pip3 install pymysql
2、操作資料庫
（1）、執行sql
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql # 建立連線 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') # 建立遊標 cursor = conn.cursor() # 執行SQL，並返回收影響行數 effect_row= cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2'") # 執行SQL，並返回受影響行數 #effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,)) # 執行SQL，並返回受影響行數 #effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)]) # 提交，不然無法儲存新建或者修改的資料 conn.commit() # 關閉遊標 cursor.close() # 關閉連線 conn.close()
（2）、獲取新建立資料自增ID
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') cursor = conn.cursor() cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)]) conn.commit() cursor.close() conn.close() # 獲取最新自增ID new_id= cursor.lastrowid
（3）、獲取查詢資料
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from hosts") # 獲取第一行資料 row_1 = cursor.fetchone() # 獲取前n行資料 # row_2 = cursor.fetchmany(3) # 獲取所有資料 # row_3 = cursor.fetchall() conn.commit() cursor.close() conn.close()
注：在fetch資料時按照順序進行，可以使用cursor.scroll(num,mode)來移動遊標位置，如：
- cursor.scroll(1,mode='relative') # 相對當前位置移動
- cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相對絕對位置移動
（4）、fetch資料型別
關於預設獲取的資料是元祖型別，如果想要或者字典型別的資料，即：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1') # 遊標設定為字典型別 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) r = cursor.execute("call p1()") result = cursor.fetchone() conn.commit() cursor.close() conn.close()
sqlalchemy簡介
SQLAlchemy是Python程式語言下的一款開源軟體。提供了SQL工具包及物件關係對映（ORM）工具，使用MIT許可證發行。
SQLAlchemy“採用簡單的Python語言，為高效和高效能的資料庫訪問設計，實現了完整的企業級持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL資料庫的量級和效能重要於物件集合；而物件集合的抽象又重要於表和行。因此，SQLAlchmey採用了類似於Java裡Hibernate的資料對映模型，而不是其他ORM框架採用的Active Record模型。不過，Elixir和declarative等可選外掛可以讓使用者使用宣告語法。
SQLAlchemy與資料庫關係圖如下：
sqlalchemy基本操作
一、安裝sqlalchemy
- 本文采用的是mysql案例，所以需要一臺有安裝mysql資料庫的機器
- 使用python的pip3安裝 pip3 install sqlalchemy
安裝完後檢視版本資訊
import sqlalchemy
sqlalchemy.__version__
二、連線資料庫
在sqlalchemy中，session用於建立程式與資料庫之間的會話。所有物件的載入和儲存都需要通過session物件。
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 連結資料庫採用pymysq模組做對映，後面引數是最大連線數5 ENGINE=create_engine("mysql+pymysql://[email protected]:3306/digchouti?charset=utf8", max_overflow=5) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session()
三、建立對映(建立表)
一個對映對應著一個Python類，用來表示一個表的結構。下面建立一個person表，包括id和name兩個欄位。也就是說建立表就是用python的的類來實現
import sqlalchemy from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker ENGINE=create_engine("mysql+pymysql://[email protected]:3306/digchouti?charset=utf8", max_overflow=5) #生成一個SQLORM基類，建立表必須繼承他，別問我啥意思就是這麼規定的 Base = declarative_base() class Person(Base): __tablename__ = 'userinfo' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) def __repr__(self): return "<Person(name='%s')>" % self.name
此程式碼是建立了一個名字叫userinfo的表，表裡有兩列，一列是id，一列是name。
四、新增資料
當然我們建立了表，肯定也要新增資料,程式碼如下：
#建立一個person物件 person = Person(name='張巖林') #新增person物件，但是仍然沒有提交到資料庫 session.add(person) #提交資料庫 session.commit()
當然還能新增多條資料：
session.add_all([ Person(name='張巖林'), Person(name='aylin') ]) session.commit()
五、查詢資料
在sqlalchemy模組中，查詢資料給提供了query()的方法 下面我就把能用到的給列舉一下：
#獲取所有資料 session.query(Person).all() #獲取name=‘張巖林’的那行資料 session.query(Person).filter(Person.name=='張巖林').one() #獲取返回資料的第一行 session.query(Person).first() #查詢id大於1的所有資料 session.query(Person.name).filter(Person.id>1).all() #limit索引取出第一二行資料 session.query(Person).all()[1:3] #order by,按照id從大到小排列 session.query(Person).ordre_by(Person.id) #equal/like/in query = session.query(Person) query.filter(Person.id==1).all() query.filter(Person.id!=1).all() query.filter(Person.name.like('%ay%')).all() query.filter(Person.id.in_([1,2,3])).all() query.filter(~Person.id.in_([1,2,3])).all() query.filter(Person.name==None).all() #and or from sqlalchemy import and_ from sqlalchemy import or_ query.filter(and_(Person.id==1, Person.name=='張巖林')).all() query.filter(Person.id==1, Person.name=='張巖林').all() query.filter(Person.id==1).filter(Person.name=='張巖林').all() query.filter(or_(Person.id==1, Person.id==2)).all() # count計算個數 session.query(Person).count() # 修改update session.query(Person).filter(id > 2).update({'name' : '張巖林'})
# 萬用字元 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all() ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all() # 限制 ret = session.query(Users)[1:2] # 排序 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all() ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all() # 分組 from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all() ret = session.query( func.max(Users.id), func.sum(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all() # 連表 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all() ret = session.query(Person).join(Favor).all() ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all() # 組合 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union(q2).all() q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2) q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2) ret = q1.union_all(q2).all()
查詢這塊比較多，可能寫的不全還望各位見諒，剩下我相信大家都能擴充套件起來
上面的介紹完了，可能各位還不能吧融合到一塊去，下面我給大家融合寫在一塊吧：
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column from sqlalchemy import Integer, String, TIMESTAMP from sqlalchemy import ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine ENGINE=create_engine("mysql+pymysql://[email protected]:3306/digchouti?charset=utf8", max_overflow=5) Base = declarative_base() class Person(Base): __tablename__ = 'userinfo' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32)) def __repr__(self): return "<Person(name='%s')>" % self.name #建立連線資料庫以供提交用，至此表會建立完成，可以去資料庫裡面檢視 Base.metadata.create_all(ENGINE) Session = sessionmaker(bind=engine) # 往裡面插入多條資料 session = Session() session.add_all([ Person(name='張巖林'), Person(name='很帥') ]) session.commit()
sqlalchemy表關係之高階用法
上面闡述的是對於一張表的操作，下面將說的是表關係的一對多，多對多，瞭解資料庫的都知道外來鍵，也就是表關係建立。
1、一對多外來鍵(1)
第一種方法我們只用到普通的操作，這個方式相對於好理解，在第一張表建立完，插入資料然後要記得提交資料，然後往第二章表建立資料的時候，可以直接拿第一張相關聯的資料，程式碼如下：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,String from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship from sqlalchemy import create_engine engine=create_engine('mysql+pymysql://[email protected]:3306/db1') Base = declarative_base() class Son(Base): __tablename__ = 'son' id = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(32)) age = Column(String(32)) # 建立外來鍵，對應父親那張表的id項 father_id = Column(Integer,ForeignKey('father.id')) class Father(Base): __tablename__ = 'father' id = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(32)) age = Column(String(32)) Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() f1 = Father(name = 'zhangyanlin',age = '18') session.add(f1) session.commit() w1 = Son(name = 'xiaozhang1',age = 3,father_id = 1) w2 = Son(name = 'xiaozhang2',age = 3,father_id = 1) session.add_all([w1,w2]) session.commit()
2、一對多外來鍵(2)relationship
第二種方法和第一種一樣，只是這裡改用了relationship來做外來鍵關係，程式碼如下：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer,ForeignKey,UniqueConstraint,Index,String from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://[email protected]:3306/db1') Base = declarative_base() class Son(Base): __tablename__ = 'son' id = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(32)) age = Column(String(32)) father_id = Column(Integer,ForeignKey('father.id')) class Father(Base): __tablename__ = 'father' id = Column(Integer,primary_key=True) name = Column(String(32)) age = Column(String(32)) son = relationship('Son') Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() f1 = Father(name = 'zhangyanlin',age = '18') w1 = Son(name = 'xiaozhang1',age = '3') w2 = Son(name = 'xiaozhang2',age = '4') # 重點是這裡繫結關係 f1.son = [w1,w2] # 只需要把父親給傳進去，兒子的自然就上傳進去啦 session.add(f1) session.commit()