教大家使用Python SqlAlchemy

本文執行個體解析Python SqlAlchemy的使用方法，分享給大家供大家參考，具體內容如下

1.初始化串連

from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = 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是使用者名稱 pass密碼 test資料庫
session相當於MySQLdb裡面的遊標
first 相當於fetchone
echo=True 會輸出所有的sql

2.建立表

from sqlalchemy import Columnfrom sqlalchemy.types import *from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBaseModel = declarative_base()from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = 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():  '''  初始化資料庫  :return:  '''  BaseModel.metadata.create_all(engine)def drop_db():  '''  刪除所有資料表  :return:  '''  BaseModel.metadata.drop_all(engine)drop_db()init_db()

和django的 ORM一樣 一旦表被建立了，修改User類不能改變資料庫結構，只能用sql語句或刪除表再建立來修改資料庫結構
sqlalchemy.types裡面有所有的資料欄位類型，等於sql類型的大寫
default參數是插入資料的時候，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.accoutuser.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

如果欄位的類型是數字型，查詢出來的type也是數字型的，不是字串
進階一點的查詢：

# 篩選user = query.get(1) # 根據主鍵擷取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的執行個體，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()# 彙總查詢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 後可以跟任意函數名，只要該資料庫支援print session.query(func.current_timestamp()).scalar()print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()

以上就是關於Python SqlAlchemy的使用方法介紹，希望對大家的學習有所協助。

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