SQLAlchemy映射表结构和对数据的CRUD

ORM模型映射到数据库中

用declarative_base根据engine创建一个ORM基类

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
engine = create_engine(DB_URI)
Base = declarative_base(engine)

用这个Base类作为基类来写自己的ORM类。要定义__tablename__类属性，来指定这个模型映射到数据库中的表名

class Person(Base):
  __tablename__ ='t_person'

创建属性来映射到表中的字段，所有需要映射到表中的属性都应该为Column类型

class Person(Base):
  __tablename__ ='t_person'
  # 在这个ORM模型中创建一些属性，来跟表中的字段进行一一映射。
  # 这些属性必须是sqlalchemy给我们提供好的数据类型
  id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
  name = Column(String(50))
  age = Column(Integer)
  country = Column(String(50))

使用Base.metadata.create_all()来将模型映射到数据库中

Base.metadata.create_all()

注意

一旦使用Base.metadata.create_all()将模型映射到数据库中后，即使改变了模型的字段，也不会重新映射了

构建session对象

所有和数据库的ORM操作都必须通过一个叫做session的会话对象来实现，通过以下代码来获取会话对象

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine(DB_URI)
Base = declarative_base(engine)
session = sessionmaker(engine)()

1. from sqlalchemy.orm import sessionmaker: 这行代码导入了sessionmaker，它是用于创建会话（session）的工厂函数。
   
2. engine = create_engine(DB_URI): 这行代码使用了之前构建的数据库连接字符串（DB_URI）来创建了一个数据库引擎（engine）。
   
3. Base = declarative_base(engine): 这行代码使用了declarative_base函数来创建了一个基类（Base）。然而，请注意，在declarative_base函数中传递了一个参数engine，这将指定此基类使用的数据库引擎。
   
4. session = sessionmaker(engine)(): 这行代码创建了一个会话（session）对象（session）。sessionmaker函数接受一个引擎作为参数，用于创建会话。注意后面的额外的一对括号()，它们实际上调用了sessionmaker返回的函数，以创建一个实际的会话对象。
   

添加对象

def create_data_one():
  with Session() as session:
    p1 = Person(name = '春秋',age = 6 , country='北京')
    session.add(p1)
    session.commit()
def create_data_many():
  with Session() as session:
    p2 = Person(name = '吕布',age = 19 , country='北京')
    p3 = Person(name = '貂蝉',age = 18 , country='北京')
    session.add_all([p2,p3])
    session.commit()

create_data_one() 函数：

• 这个函数使用了一个上下文管理器(with Session() as session)，它创建了一个会话对象 session。
  
• 在这个函数中，创建了一个名为 p1 的 Person 对象，该对象具有名字、年龄和国家信息。
  
• 然后将 p1 添加到了会话中 (session.add(p1))。
  
• 最后调用 session.commit() 来提交这个
  

• 会话，将数据保存到数据库中。
  

1. create_data_many()函数：

• 同样地，这个函数也使用了上下文管理器来
  

• 创建一个会话对象 session。
  
• 在这个函数中，创建了两个名为 p2 和 p3 的 Person 对象，分别代表了两个不同的人员信息。
  
• 使用 session.add_all([p2, p3]) 一次性将这两
  

• 个对象添加到会话中。
  
• 最后调用 session.commit() 来提交这个会话，将数据保存到数据库中。
  

查找对象

def query_data_all():
  with Session() as session:
    all_person = session.query(Person).all()
    for p in all_person:
      print(p.name)
def query_data_one():
  with Session() as session:
    p1 = session.query(Person).first()
    print(p1.name)
def query_data_by_params():
  with Session() as session:
    # p1 = session.query(Person).filter_by(name='吕布').first()
    p1 = session.query(Person).filter(Person.name == '吕布').first()
    print(p1.age)

query_data_all() 函数：

• 使用上下文管理器创建了一个会话对象 session。
  
• 使用 session.query(Person).all() 查询了所有的 Person 对象，并将它们以列表的形式返回给变量 all_person。
  
• 然后通过一个循环遍历了所有
  

• 的人员，并打印了他们的名字。
  

1. query_data_one()函数：

• 同样地，使用上下文管理器创建了一个会话对象 session。
  

• 使用 session.query(Person).first() 查询了第一个 Person 对象，并将其赋给了变量 p1。
  
• 最后打印了 p1 对象的名字。
  

2. query_data_by_params() 函数：
   

• 这个函数演示了如何通过特定的条件来查询数据。
  
• 使用了上下文管理器创建了一个会话对象 session。
  
• 通过 session.query(Person).filter(Person.name == '吕布').first() 查询了名字为 '吕布' 的第一个 Person 对
  

• 象，并将其赋给了变量 p1。
  
• 最后打印了 p1 对象的年龄。
  

 

修改对象

def delete_data():
  with Session() as session:
    p1 = session.query(Person).filter(Person.name == '貂蝉').first()
    session.delete(p1)
    session.commit()

1.使用上下文管理器创建了一个会话对象 session。

2.使用 session.query(Person).filter(Person.name == '貂蝉').first() 查询了名字为 '貂蝉' 的第一个 Person 对象，并将其赋给了变量 p1。

3.使用 session.delete(p1) 删除了 p1 对象，即删除了名字为 '貂蝉' 的人员信息。

4.最后，通过 session.commit() 提交了事务，将删除操作保存到数据库中。