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1. 简介2. Python历史3. 安装Python3.1. Python解释器4. 第一个Python程序4.1. 使用文本编辑器4.2. 输入和输出5. Python基础5.1. 数据类型和变量5.2. 字符串和编码5.3. 使用list和tuple5.4. 条件判断5.5. 模式匹配5.6. 循环5.7. 使用dict和set6. 函数6.1. 调用函数6.2. 定义函数6.3. 函数的参数6.4. 递归函数7. 高级特性7.1. 切片7.2. 迭代7.3. 列表生成式7.4. 生成器7.5. 迭代器8. 函数式编程8.1. 高阶函数8.1.1. map/reduce8.1.2. filter8.1.3. sorted8.2. 返回函数8.3. 匿名函数8.4. 装饰器8.5. 偏函数9. 模块9.1. 使用模块9.2. 安装第三方模块10. 面向对象编程10.1. 类和实例10.2. 访问限制10.3. 继承和多态10.4. 获取对象信息10.5. 实例属性和类属性11. 面向对象高级编程11.1. 使用__slots__11.2. 使用@property11.3. 多重继承11.4. 定制类11.5. 使用枚举类11.6. 使用元类12. 错误、调试和测试12.1. 错误处理12.2. 调试12.3. 单元测试12.4. 文档测试13. IO编程13.1. 文件读写13.2. StringIO和BytesIO13.3. 操作文件和目录13.4. 序列化14. 进程和线程14.1. 多进程14.2. 多线程14.3. ThreadLocal14.4. 进程 vs. 线程14.5. 分布式进程15. 正则表达式16. 常用内建模块16.1. datetime16.2. collections16.3. argparse16.4. base6416.5. struct16.6. hashlib16.7. hmac16.8. itertools16.9. contextlib16.10. urllib16.11. XML16.12. HTMLParser16.13. venv17. 常用第三方模块17.1. Pillow17.2. requests17.3. chardet17.4. psutil18. 图形界面18.1. 海龟绘图19. 网络编程19.1. TCP/IP简介19.2. TCP编程19.3. UDP编程20. 电子邮件20.1. SMTP发送邮件20.2. POP3收取邮件21. 访问数据库21.1. 使用SQLite21.2. 使用MySQL21.3. 使用SQLAlchemy22. Web开发22.1. HTTP协议简介22.2. HTML简介22.3. WSGI接口22.4. 使用Web框架22.5. 使用模板23. 异步IO23.1. 协程23.2. 使用asyncio23.3. 使用aiohttp24. FAQ25. 期末总结

21.3. 使用SQLAlchemy

[
    ('1', 'Michael'),
    ('2', 'Bob'),
    ('3', 'Adam')
]

Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。

但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tupleclass实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:

class User(object):
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name

[
    User('1', 'Michael'),
    User('2', 'Bob'),
    User('3', 'Adam')
]

这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单?

但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。

在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。

首先通过pip安装SQLAlchemy:

$ pip install sqlalchemy

然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的user表,用SQLAlchemy来试试:

第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:

# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import declarative_base

# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()

# 定义User对象:
class User(Base):
    # 表的名字:
    __tablename__ = 'user'

    # 表的结构:
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

# 初始化数据库连接:
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)

以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义。如果有多个表,就继续定义其他class,例如School:

class School(Base):
    __tablename__ = 'school'
    id = ...
    name = ...

create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息:

'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'

你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。

下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。

由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个User对象:

# 创建session对象:
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()

可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。DBSession对象可视为当前数据库连接。

如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple,而是User对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下:

# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()

运行结果如下:

type: <class '__main__.User'>
name: Bob

可见,ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换。

由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。

例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # 一对多:
    books = relationship('Book')

class Book(Base):
    __tablename__ = 'book'

    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    # “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
    user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))

当我们查询一个User对象时,该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。

小结

ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。

正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。

参考源码

do_sqlalchemy.py