1.初始化連接
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql://pass@localhost/test'echo=True)
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()
ret=session.execute('desc user')
print ret
# print ret.fetchall()
print ret.first()
mysql://root:pass/test
root是用戶名 pass密碼 test數據庫
session相當於MySQLdb里面的游標
first 相當於fetchone
echo=True 會輸出所有的sql
2.創建表
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy.types import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
BaseModel = declarative_base()
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('mysql://root:Hs2BitqLYKoruZJbT8SV@localhost/test')
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user1' # 表名
user_name = Column(CHAR(30), primary_key=True)
pwd = Column(VARCHAR(20), default='aaa', nullable=False)
age = Column(SMALLINT(), server_default='12')
accout = Column(INT())
birthday = Column(TIMESTAMP())
article = Column(TEXT())
height = Column(FLOAT())
def init_db():
'''
初始化數據庫
:return:
'''
BaseModel.metadata.create_all(engine)
def drop_db():
'''
刪除所有數據表
:return:
'''
BaseModel.metadata.drop_all(engine)
drop_db()
init_db()
和django的 ORM一樣 一旦表被創建了,修改User類不能改變數據庫結構,只能用sql語句或刪除表再創建來修改數據庫結構
sqlalchemy.types里面有所有的數據字段類型,等於sql類型的大寫
default參數是插入數據的時候,sqlalchemy自己處理的,server_default才是讓mysql處理的
3.添加記錄
user1=User(user_name='lujianxing',accout=1245678)
session.add(user1)
session.commit()
要commit才能起作用
4.更新記錄
1.更新單條記錄
query = session.query(User)
user = query.get('lujianxing11')
print user.accout
user.accout='987'
session.flush()
2.更新多條記錄
query = session.query(User)
query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({User.age: '15'})
query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({'age': '16'})
query.filter(User.pwd=='aaa').update({'age': '17'})
5.刪除記錄
query = session.query(User)
user = query.get('lujianxing11')
session.delete(user)
session.flush()
6.查詢
query = session.query(User)
print query # 只顯示sql語句,不會執行查詢
print query[0] # 執行查詢
print query.all() # 執行查詢
print query.first() # 執行查詢
for user in query: # 執行查詢
print user.user_name
如果字段的類型是數字型,查詢出來的type也是數字型的,不是字符串
高級一點的查詢:
# 篩選
user = query.get(1) # 根據主鍵獲取
print query.filter(User.user_name == 2) # 只顯示sql語句,不會執行查詢
print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').all() # 執行查詢
print query.filter(User.user_name == 'lujianxing', User.accout == 1245678, User.age > 10).all() # 執行查詢
print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').filter(User.accout == 1245678).all()
print query.filter("user_name = 'lujianxing'").all() # 執行查詢
print query.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").all() # 執行查詢
query2 = session.query(User.user_name) # 返回的結果不是User的實例,而是元組
print query2.all() # 執行查詢
print query2.offset(1).limit(1).all() # 等於 limit 1,1
# 排序
print query2.order_by(User.user_name).all()
print query2.order_by('user_name').all()
print query2.order_by(User.user_name.desc()).all()
print query2.order_by(User.user_name, User.accout.desc()).all()
print query2.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").count()
# 聚合查詢
print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()
print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User,因此不需要指定表
print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回數
print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函數名,只要該數據庫支持
print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
參考文章
英文文檔
Engine Configuration
中文
Python SQLAlchemy基本操作和常用技巧