Python與資料庫的新人手冊 -- MySQL

摘要： Python支援的資料庫有很多， MySQL 作為主流資料庫之一，我們不妨瞭解下它們之間的 小故事 Python操作MySQL的庫有三個， python-MySQL（MySQLdb） ， PyMySQL 跟 SQLAlchemy 。 python-MySQL（MySQLdb） PyMy...

Python支援的資料庫有很多， MySQL 作為主流資料庫之一，我們不妨瞭解下它們之間的 小故事 Python操作MySQL的庫有三個， python-MySQL（MySQLdb） ， PyMySQL 跟 SQLAlchemy 。

python-MySQL（MySQLdb）
PyMySQL
SQLAlchemy

本文將主要拿 SQLAlchemy 來進行了解學習。

安裝工具

首先安裝基本的資料庫驅動 pymysql

pip3 install pymysql
複製程式碼

然後安裝ORM框架 SQLAlchemy

pip3 install sqlalchemy
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日常工作中，如果不想每次通過命令列來檢視資料的話。推薦安裝 Navicat for MySQL ，通過這個圖形化工具能夠方便快捷地操作資料庫，實時查詢資料。

初始化資料庫

安裝好必要工具後，我們開始嘗試建立個使用者資料 user 表來。 首先，使用 SQLAlchemy 連線資料庫並定義表結構初始化DBSession。

# 匯入SQLAlchemy
from sqlalchemy import Column, BIGINT, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

# 建立基類
Base = declarative_base()

# 初始化資料庫連線:
# '資料庫型別+資料庫驅動名稱://使用者名稱:密碼@資料庫地址:埠號/資料庫名'
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123123@mysql:3306/test')

# 建立DBSession型別:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
# 建立session物件:
session = DBSession()

# 資料庫操作方法
# 初始化資料庫
def init_db():
Base.metadata.create_all(engine)
# 刪除資料庫
def drop_db():
Base.metadata.drop_all(engine)
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建立 user 資料表模型：

# 定義user類
class User(Base):
# 表名
__tablename__ = "user"

# 表的結構
# 設定id為主鍵 並自增長
id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
gender = Column(String(2))

# 正式初始化資料庫，如果沒有user表的話，這裡將自動建立
init_db()
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這裡有個需要注意的地方就是在初始化資料庫之前需要先定義 user 資料表模型，否則的話無法正常建立 user 資料表。 session (會話)，可以看成一個管理資料庫持久連線的物件，後面的操作都將基於 session 物件進行。

如果使用INT自增型別，那麼當一張表的記錄數超過2147483647（約21億）時，會達到上限而出錯。使用BIGINT自增型別則可以最多約922億億條記錄。

增刪改查操作

增

初始化ORM物件後，我們插入一條記錄試試。

# 建立新User物件:
new_user = User(name='mrlizi', gender='man')
# 新增到session:
session.add(new_user)
# 批量新增
session.add_all([
User(name='子非魚', gender='M'),
User(name='虞姬', gender='F'),
User(name='花木蘭', gender='F')
])
# 提交即儲存到資料庫:
session.commit()
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結果：

查

Session 的 query 函式會返回一個Query物件。query函式可以接受多種引數型別。

# query: 輸出所有的使用者名稱
result = session.query(User.name)
# order: 按倒序輸出所有使用者
result = session.query(User).order_by(User.id.desc())
result = session.query(User).order_by(-User.id)
# label: 自定義欄位名,查詢結果可通過item.my_name來獲取使用者名稱
for item in session.query(User.name.label('my_name')).all()
# filter和filter_by: 篩選使用者名稱為'mrlizi'的使用者
result = session.query(User).filter(User.name=='mrlizi').one()
result = session.query(User).filter_by(name='mrlizi').one()
# offset和limit：組合起來可做分頁查詢(通過python的切片其實也一樣)，下面的兩種語句的查詢結果是相同的
result = session.query(User).offset(2).limit(1).all()
result = session.query(User)[1:3]

# AND: 與查詢
result = session.query(User).filter(and_(User.name=='mrlizi', User.gender=='M')).all()
result = session.query(User).filter(User.name=='mrlizi', User.gender=='M')
result = session.query(User).filter(User.name=='mrlizi').filter(User.gender=='M').all()
# OR: 或查詢
result = session.query(User).filter(or_(User.name == '子非魚', User.name == '花木蘭'))
# 模糊查詢
result = session.query(User).filter(User.name.like('子%')).all()
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基本日常用到的查詢方法就是這些，面向物件操作的用法都比較靈活多變，大家可以根據不同才場景自由組合。

改

相比去查詢來講，修改就顯得簡單很多，找到命中的記錄，然後通過 update 方法來進行修改。 update 方法的 synchronize_session 引數用於在更新資料後是否對當前的session進行更新， synchronize_session = False 不同步更新當前session synchronize_session = 'fetch' 更新之前從資料庫中拉取實時資料，更新到session物件 synchronize_session = 'evaluate' 更新之前先記錄符合的物件，更新完後對記錄的物件進行刪除。（意思是不與資料庫進行同步更新，僅更新當前的session記錄）

# 方法一
session.query(User).filter(User.name == 'mrlizi').update({'name': '李白'})
# 方法二
user = session.query(User).filter(User.name == '李白').first()
user.name = '鎧'
# 操作方式
result = session.query(User).filter(User.name == '虞姬').update({User.name: '孫尚香'}, synchronize_session='fetch')
# 提交
session.commit()
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刪

刪除的話，無非就是 查詢 到目標記錄，然後進行刪除。

# 使用查詢語句，filter是where條件，最後呼叫delete()進行刪除記錄:
session.query(User).filter_by(name="鎧").delete()
session.commit()
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關聯表查詢

MySQL 作為關係型資料庫，可以通過設定外來鍵來進行多個表互相關聯查詢。相應的， SQLAlchemy 也提供了物件之間的一對一、一對多、多對多關聯功能。

一對多

在 SQLAlchemy 的一對多關係中，使用 ForeignKey() 來表示表的外來鍵， relationship() 表示表與表之間關聯的屬性。

def one_to_many():
# 定義user類
class User(Base):
# 表名
__tablename__ = "user"

# 表的結構
# 設定id為主鍵 並自增長
id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
# 定義使用者關注的公眾號屬性，指明兩者的關係
account = relationship('Account', back_populates="user")

class Account(Base):
__tablename__ = 'account'

id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
# 設定外來鍵關聯到user表的:
user_id = Column(BIGINT, ForeignKey('user.id'))
# 定義 Account 的 user 屬性，指明兩者關係
user = relationship("User", back_populates="account")

# 清空資料庫並重新初始化
drop_db()
init_db()

mrlizi = User(name='mrlizi')
mrlizi.account = [
Account(name='攻城獅峽谷'),
Account(name='zone7')
]
session.add(mrlizi)

result = session.query(User).filter(User.name == 'mrlizi').one()
for item in result.account:
print(item.name)

result = session.query(Account).filter(Account.name == '攻城獅峽谷').one()
print(result.user.name)

session.commit()

one_to_many()
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上面程式碼的實現過程：

user
user
account

一對一

一對一其實就是兩個表互相關聯，我們只需要在 一對多 關係基礎上的父表中使用 uselist 引數來表示。實現程式碼如下：

def one_to_one():
# 定義user類
class User(Base):
__tablename__ = "user"

id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
account = relationship('Account', uselist=False, back_populates="user")

# 公眾號類
class Account(Base):
__tablename__ = 'account'

id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
# 設定外來鍵關聯到user表的:
user_id = Column(BIGINT, ForeignKey('user.id'))
# 定義 Account 的 user 屬性，指明兩者關係
user = relationship("User", back_populates="account")

# 清空資料庫並重新初始化
drop_db()
init_db()

# 新增記錄
user = User(name='子非魚')
user.account = Account(name='攻城獅峽谷')
session.add(user)
session.commit()

# 查詢
result = session.query(User).filter(User.name == '子非魚').one()
print(result.account.name)
# 輸出：
# 攻城獅峽谷

one_to_one()
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多對多

多對多是通過兩個表之間增加一個關聯的表來實現，這個關聯表使用 MetaData 物件來與兩個表關聯，並用 ForeignKey 引數指定連結來定位到兩個不同的表，兩個不同的表則在 relationship() 方法中通過 secondary 引數來指定關聯表。

def many_to_many():
# 關聯表
association_table = Table('association', Base.metadata,
Column('user_id', BIGINT, ForeignKey('user.id')),
Column('account_id', BIGINT, ForeignKey('account.id'))
)

class User(Base):
__tablename__ = "user"

id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
accounts = relationship('Account', secondary=association_table, back_populates="users")

class Account(Base):
__tablename__ = 'account'

id = Column(BIGINT, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(20))
users = relationship("User", secondary=association_table, back_populates="accounts")

# 清空資料庫並重新初始化
drop_db()
init_db()

# 建立記錄
user1 = User(name='子非魚')
user2 = User(name='zone')
user3 = User(name='mrlizi')
account1 = Account(name='攻城獅峽谷')
account2 = Account(name='zone7')

# 關聯記錄
user1.accounts = [account1]
user2.accounts = [account1, account2]
user3.accounts = [account2]

# 新增並儲存
session.add(user1)
session.add(user2)
session.add(user3)
session.commit()

# 雙向查詢
result1 = session.query(User).filter(User.name == 'zone').one()
for item in result1.accounts:
print(item.name)
result2 = session.query(Account).filter(Account.name == '攻城獅峽谷').one()
for item in result2.users:
print(item.name)

many_to_many()
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總結

MySQL作為主流的資料庫之一，我們不一定說要多深入去研究它的使用，但起碼的瞭解還是要有的。而且python中使用MySQL還是挺簡單的，程式碼敲著敲著就會了。