SQLAlchemy 是python 操作数据库的一个库。能够进行ORM映射
SQLAlchemy采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型
本文在实例的基础上加上注释来解释如何利用SQLAlchemy的ORM模型像操作类一样实现对数据库的操作。
#coding:utf-8__author__ = 'itzhoulin'from sqlalchemy import Integer, String, BIGINT, DateTime, VARCHAR, and_, Table, Sequencefrom sqlalchemy import create_engine, MetaData, Columnfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()#首先设置数据库连接，更多数据库连接设置方式参考官网手册：#http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/core/engines.html#database-urlsdb_url = 'postgresql://testdb:123456@192.168.14.78/testdbdb'#创建一个Engine实例，指向通过db_url设置的数据库，这仅仅表示到数据库的接口已经建立，# 但是并没有连接到数据库，仅仅当执行Engine.execute() 或者 Engine.connect()时才真正建立连接。engine = create_engine(db_url)#当使用ORM模式的时候，需要为每一个Table建立一个以Base为基类的类，class host(Base):#这个类必不可少的一项就是tablename和至少一个Column(设置 为primary_key) __tablename__ = 'gci_server_orm' id = Column(Integer, primary_key = True) hostname = Column(String(30), nullable = False) ip = Column(String(16), nullable = False) fsid = Column(String(60), nullable = False) type = Column(String(10),nullable = False)#定义__repr__函数是为了显示该类，可以自定义，是可选的def __repr__(self): return "" % (\ self.hostname,self.ip,self.fsid,self.type)##Additionally, Firebird and Oracle require sequences to generate new primary key identifiers,# and SQLAlchemy doesn’t generate or assume these without being instructed.# For that, you use the Sequence construct:#对于postgresql而言，会自动新建，这里指定是为了设定自增起始值，关于Sequence的详细说明请看# http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/defaults.html#sqlalchemy.schema.Sequenceclass fsuser(Base): __tablename__ = 'fsusers_orm' id = Column(BIGINT, Sequence('fsuser_aid_seq', start=5000, increment=1), primary_key=True) user_name = Column(VARCHAR(50),nullable=False) user_pwd = Column(VARCHAR(500),nullable=False) fsid = Column(String(60),nullable=False) # mount_point = Column(VARCHAR(50)) # uuid = Column(VARCHAR(50)) # flag = Column(VARCHAR(1))def __repr__(self): return "" % (\ self.user_name,self.user_pwd,self.fsid)#可以输出看一下定义的类，这里需要注意的是，这里的String和VARCHAR都定义了长度的，# 对于sqlite和postgresql不定义长度也是可以的，但是其他数据就不行，##Users familiar with the syntax of CREATE TABLE may notice that the VARCHAR columns were generated# without a length; on SQLite and Postgresql, this is a valid datatype, but on others, it’s not allowed.# So if running this tutorial on one of those databases, and you wish to use SQLAlchemy to issue CREATE TABLE,# a “length” may be provided to the String type as below:# Column(String(50))print host.__table__#定义一个Metadata，它是一个容器对象，能够描述一个数据库或者多个数据库的很多不同特性。#Table对象是被连接到Metadata的，Table是由诸多Column组成的，#Base类包含有.metadata方法，因此新建Table方法如下，跟不使用ORM的时候一样Base.metadata.reflect(engine)# 清除上面定义的两个类对应的Table# Base.metadata.drop_all(engine)# 新建上面定义的两个Table，Base.metadata.create_all(engine)#上面drop和create是通过Base类来实现对其上下文定义的所有Table进行操作的# ##新建类的实例，Base类定义有__init__方法，会接收值并赋给Table中设置的Columnhost1=host(hostname='host4.test.com',ip='10.1.35.27',fsid='1qazxsw23edcvfr4',type='s3')print host1.hostname#这里实际还没有写入数据库，只是生成一个跟数据库mappered的类的实例，# 因此主键id并没有实际值，但是引用也不会报错，返回Noneprint host1.id#连接数据库，ORM模式下跟数据库的实际连接是通过SessionSession = sessionmaker(bind=engine)## 如果新建Session的时候还没有生成engion，可以通过下面的两步先后设置#Session = sessionmaker()#Session.configure(bind=engine)##这样每当需要跟数据库进行操作的时候实例化Session就行session = Session()#这里新建了实例session，但是也并没有打开跟数据库的连接，仅当第一次开始试用时才建立连接，# 而且仅当women提交所有的变更或者手动关闭session的时候才断开连接# #插入一条记录，以上问的host1为例：session.add(host1)##能够修改其中的某一个记录，同时session知道我们修改了这个数据host1.fsid = 'abcdefghijklmnopqresuvmxyz'#通过dirty来判定session里面的数据是否有修改session.dirty# #Out[40]: IdentitySet([])## #或者添加多条记录session.add_all([ fsuser(user_name='user1',user_pwd='123456',fsid='abcdefghijklmnopqresuvmxyz'), fsuser(user_name='user3',user_pwd='123456',fsid='abcdefghijklmnopqresuvmxyz'), host(hostname='host2.test.com',ip='10.1.35.24',fsid='1qazxsw23edcvfr4',type='samba') ])# #此时通过session的new方法获取新加的记录session.new# #Out[43]: IdentitySet([# # ,# # ,# # ])##===注意：此时并没有实际写入数据库=======user1 = fsuser(user_name='user7',user_pwd='zhoulin',fsid='abcdefghijklmnopqresuvmxyz')session.add(user1)#仅仅当执行commit之后才会实际写入数据库session.commit()##数据项修改，需要先查询以获得前面定义的Table的实例##all()获取所有符合条件的数据项，返回结果是一个列表，and_用于定义多个查找匹配项for user2 in session.query(fsuser).filter(and_(fsuser.user_name=='user7',\ fsuser.user_pwd=='itzhoulin',fsuser.fsid=='abcdefghijklmnopqresuvmxyz')).all():# for user2 in session.query(fsuser).filter(fsuser.user_name=='user7').all(): print user2print user2.user_pwd# #将前面的修改提交到数据库print user2user2.user_pwd='yifangzhoulin'print user2session.commit()#session的回滚功能，比较赞host1.hostname='host1-2.test.com'#修改后查询一下session.query(host).filter(host.ip=='192.168.35.23').all()# Out[52]: []#回滚后再查询一下：session.rollback()session.query(host).filter(host.ip=='192.168.35.23').get(1)# Out[60]: ### ###查询的方法很多，一看就能明白，选择合适的#下面result的值即位一个string类型的，实际为ip的值，由此可见all()返回列表，取一条记录中的某一个值直接点号result= session.query(host).filter(and_(host.fsid=='1qazxsw23edcvfr4',host.hostname=='host3')).all()[0].ipfor instance in session.query(fsuser).order_by(fsuser.id): print instance.name, instance.fullname#for name, fullname in session.query(fsuser.user_name, fsuser.fullname): print name, fullname#for row in session.query(fsuser, fsuser.user_name).all(): print row.User, row.name##关于label还是很清楚，我的理解就是给某一项一个别名for row in session.query(fsuser.user_name.label('name_label')).all(): print(row.name_label)##这里的aliased就是专门给Table设置别名的from sqlalchemy.orm import aliaseduser_alias = aliased(fsuser, name='user_alias')for row in session.query(user_alias, user_alias.name).all(): print row.user_alias#query返回的是列表，这个比较好理解，查询返回排序for u in session.query(fsuser).order_by(fsuser.id)[1:3]: print u##这里需要注意的就是filter_by和filter两者的区别，for name, in session.query(fsuser.user_name).filter_by(fullname='Ed Jones'): print namefor name, in session.query(fsuser.user_name).filter(fsuser.fullname=='Ed Jones'): print name#for user in session.query(fsuser).filter(fsuser.user_name=='ed').filter(fsuser.fullname=='Ed Jones'): print user##删除，一样的首先需要query查询获得一个实例host1 = session.query(host).filter(and_(host.hostname=='host3',host.fsid == '1qazxsw23edcvfr4')).first()session.delete(host1)session.commit()
原文地址：python的ORM模型SQLAlchemy, 感谢原作者分享。 旁观者的姓名永远爬不到比赛的计分板上。
