【Peewee】Python使用Peewee創建數據庫

Peewee簡介

Peewee是一個簡單小巧的Python ORM（對象關系映射 Object Relational Mapping，簡稱ORM），支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等數據庫，本文主講前兩者。

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創建MySQL數據庫

1. 去官網下載MySQL並啟動mysql服務；
2. 打開MySQL Workbench配置好數據庫，如密碼等；
3. 在PyCharm中用Peewee創建數據庫，如db_model.py；

from peewee import *

# test為數據庫名，並需安裝mysql庫
db = MySQLDatabase("test", **{'charset': 'utf8', 'use_unicode': True, 'host': 'localhost', 'user': 'root', 'password': '***'})

# 基類
class BaseModel(Model):
    class Meta:
        database = db

# 表類
class Test(BaseModel):
    id = IntegerField(primary_key=True)
    name = CharField()
    gender = CharField()

    class Meta:
    	# 表名
        table_name = 'Test'

# 創建表
def create_table(table):
    if not table.table_exists():
        table.create_table()

# 刪除表
def drop_table(table):
    if table.table_exists():
        table.drop_table()

# 創建一張Test表
create_table(Test)

4. 再打開MySQL Workbench就可以看到剛剛創建的Test數據庫和Test表；

創建SQLite數據庫

1. SQLite數據庫可以直接由Peewee創建，與上db_model.py類似，修改創建語句即可；

#  數據庫文件路徑
db_path = "../database/test.db"
db = SqliteDatabase(db_path)
# PostgreSQL數據庫則調用PostgresqlDatabase方法即可
# db = PostgresqlDatabase('test', user='postgres')

創建完畢可以通過PyCharm自帶的Database查看數據庫，也可以使用其它軟件查看

2. 本想通過DBeaver打開db文件（包括連接MySQL數據庫），方便后續操作，嘗試半天發現可以連接但是怎么都無法顯示，不知道是否與版本問題有關（這里嘗試的是21.0.3版本），后來使用了JetBrains DataGrip（據說很好用），成功打開db文件（也可以使用SQLite Studio）

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Peewee操作數據庫

列舉常用操作，即增刪改查，其它操作后續慢慢補充

新增

t = Tset(name="test", gender="男")
t.save()
# 或者
t = Test()
t.name = "test"
t.gender = "男"
t.save()

# insert() 只插入數據，不返回對象實例
Test.insert(name="test", gender="男").excute()
# insert_many() 插入多行，rows為元組或字典列表，fields為需要插入的字段名list列表
rows = [
	{"name": "test1", "gender": "男"},
	{"name": "test2", "gender": "女"}
]
insert_many(rows, fields=None).execute()
# 或
rows = [
	{"test1", "男"},
	{"test2", "女"}
]
fields = ["name", "gender"]
insert_many(rows, fields=fields).execute()

刪除

# where()是條件，execute()是執行
Test.delete().where(Test.name == "test").execute()

# 已經實例化的數據, 使用delete_instance()
t = Tset(name="test", gender="男").save()
t.delete_instance()

查詢

找到了會返回model實例，未找到會拋出異常DoesNotExist

# 查詢單條數據，多條件用逗號或邏輯運算符隔開，也支持其它比較符（大於小於等）
t = Test.get(Test.name == "test")

# 使用where().get()查詢
t = Test.select().where(Test.name == "test").get()

# 查詢多條數據
tests = Test.select().where(Test.gender == "男")
# 迭代結果
for t in tests:
    t.save()

# in操作
tests = Test.select().where(Test.gender.in_(["男"]))

# 通過id獲取
t = Test.get_by_id(1)

# 嘗試獲取，不存在則創建，t為實例，created為是否創建
# 參數name為自定義查詢條件，dafaults並非查詢條件，而是創建字段
t, created = Test.get_or_create(name="test", defaults={"gender": "男"})
# {"gender": "男"}也可以寫作dict(gender="男")

# 查詢結果轉字典dicts
t = Test.select().dicts()

# 只返回元組迭代器tuples
t = Test.select().tuples()

查詢條件支持的比較符和運算符

符號	含義
&	與
|	或
~	非
==	等於
<	小於
<=	小於等於
>	大於
>=	大於等於
!=	不等於
<<	x in y，其中 y 是列表或查詢
>>	x is y，其中 y 可以是 None
%	x like y，where(Test.name % "a*")區分大小寫
**	x like y，where(Test.name ** "a%")不區分大小寫

其它查詢條件，如

tests = Test.select().where(Test.name.contains("t"))

.in_(value) IN查找（與相同<<）。
.not_in(value) 不在查詢中。
.is_null(is_null) 是NULL還是IS NOT NULL。接受布爾參數。
.contains(substr) 通配符搜索子字符串。
.startswith(prefix) 搜索以開頭的值prefix。
.endswith(suffix) 搜索以結尾的值suffix。
.between(low, high) 在low和之間搜索值high。
.regexp(exp) 正則表達式匹配（區分大小寫）。
.iregexp(exp) 正則表達式匹配（不區分大小寫）。
.bin_and(value) 二進制AND。
.bin_or(value) 二進制或。
.concat(other) 使用串聯兩個字符串或對象||。
.distinct() 標記列以進行DISTINCT選擇。
.collate(collation) 用給定的排序規則指定列。
.cast(type) 將列的值強制轉換為給定的類型。

修改

# 已經實例化的數據，直接修改對象屬性並save()
t = Tset(name="test", gender="男").save()
t.gender = "女"
t.save()

# 查詢后並用update()更新
t = Tset.update({Tset.gender: "女"}).where(Person.name == "test")
t.execute()

# 查詢出對象並修改屬性
t = Test.get(Test.name == 'test')
t.gender = "女"
t.save()

其它

# 使用order_by()進行排序，多個字段用分號隔開
tests = Test.select().order_by(Test.id)
# 升序（默認）
tests = Test.select().order_by(Test.id.asc())
tests = Test.select().order_by(+Test.id)
# 降序
tests = Test.select().order_by(Test.id.desc())
tests = Test.select().order_by(-Test.id)

# 使用count()進行統計
n = Test.select().count()

# 執行原生語句
name = "test"
gender = "男"
Test.raw('SELECT * FROM test WHERE name= %s and gender = %s', name, gender)

# fn操作
# 1.Avg 平均值
# 2.Sum 和
# 3.Max 最大值
# 4.Min 最小值
# 5.Count 合計
# 6.Substr 切片
t= Test.select(fn.MAX(Test.id))

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補充

創建表格時的常用類型

AutoField：integer
JsonField: 8字節
MediumJSONField: 16字節
UUIDField：varchar(40)
CharField：varchar
IntegerField：integer
DecimalField：numeric
TextField：text
DateTimeField：datetime
DateField：date
TimeField：time
FixedCharField：char
BigAutoField：bigint
BigIntegerField：bigint
SmallIntegerField：smallint
IdentityField：not supported
FloatField：real
DoubleField：double precision
BlobField：blob
BitField：bigint
BigBitField：blob
BinaryUUIDField：varbinary(16)
TimestampField：integer
IPField：bigint
BooleanField：bool
BareField：not supported
ForeignKeyField：integer
ManyToManyField：無

創建表格時的常用字段

null = False 是否允許空字符串。
index = False 是否創建普通索引。
unique = False 是否創建唯一索引。
column_name = None 在數據庫中指定列的名稱，一般不設置會使用定義model時的變量名作為列名。
default = None 設置默認值。
primary_key = False 是否為主鍵。
constraints = None 增加約束，如果增加，該值是一個列表。
collation = None 用於排序字段或索引的排序規則。
choices = None 設置可選的枚舉選項，值是一個元組，元素也是一個元組，例如((1,‘女’),(2,‘男’))。
help_text = None 設置備注或注釋文本。
verbose_name = None 設置一個可讀性良好的名稱，例如 name = CharField(verbose_name = ‘用戶名’)。
index_type = None 指定索引類型，不常用，一般默認即可。