SQLAlchemy 是一个强大的 Python SQL 工具包和对象关系映射(ORM)库,广泛用于处理数据库操作。它提供了低级别的 SQL 表达式语言和高级别的 ORM。使用 SQLAlchemy ORM 可以让你以面向对象的方式与数据库进行交互,而不需要直接编写 SQL 语句。
首先,需要安装 SQLAlchemy:
pip install sqlalchemy
如果你需要与 MySQL 或 PostgreSQL 交互,还需要安装相应的数据库驱动,例如:
pip install pymysql # MySQL
pip install psycopg2 # PostgreSQL
下面我们将展示如何使用 SQLAlchemy ORM 创建一个简单的数据库模型,并进行常见的数据库操作。
SQLAlchemy 支持多种数据库,可以通过 create_engine
函数连接到不同的数据库。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base
# 连接 SQLite 数据库
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# 如果使用 MySQL
# engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/database')
# 如果使用 PostgreSQL
# engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost:5432/database')
# 创建基类,用于继承
Base = declarative_base()
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
在 SQLAlchemy 中,模型类是 Python 类,用于表示数据库中的表。每个类的实例对应表中的一行数据。
from sqlalchemy import Column, Integer, String
class User(Base):
__tablename__ = 'users' # 定义表名
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50), nullable=False)
age = Column(Integer, nullable=False)
def __repr__(self):
return f"<User(name={self.name}, age={self.age})>"
定义好模型后,需要将其转换为数据库中的表。
Base.metadata.create_all(engine) # 在数据库中创建所有定义的表
向表中插入数据,可以创建模型类的实例,并将其添加到会话中。
# 创建新用户
new_user = User(name='Alice', age=25)
# 添加到会话
session.add(new_user)
# 提交会话,将数据保存到数据库
session.commit()
通过会话对象查询数据,可以使用 query
方法。
# 查询所有用户
users = session.query(User).all()
for user in users:
print(user)
# 查询特定用户
alice = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
print(alice)
要更新数据库中的数据,首先需要查询并修改对象,然后提交会话。
# 查询用户
user_to_update = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
# 更新用户数据
if user_to_update:
user_to_update.age = 26
session.commit()
删除数据与更新类似,查询到对象后删除它并提交会话。
# 查询用户
user_to_delete = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
# 删除用户
if user_to_delete:
session.delete(user_to_delete)
session.commit()
操作完成后,记得关闭会话和连接。
session.close()
除了基本的 CRUD(创建、读取、更新、删除)操作,SQLAlchemy ORM 还提供了许多高级特性,如:
举个例子,假设我们有两个表:User
和 Address
,一个用户可以有多个地址。可以定义一对多的关系。
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
class Address(Base):
__tablename__ = 'addresses'
id = Column(Integer, primary_key=True)
email_address = Column(String(100), nullable=False)
user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
user = relationship("User", back_populates="addresses")
User.addresses = relationship("Address", order_by=Address.id, back_populates="user")
现在你可以轻松地使用 user.addresses
来访问某个用户的所有地址。
SQLAlchemy 的查询功能非常强大,支持联接(join)、聚合(aggregate)、子查询(subquery)等。
# 查询带有特定 email 地址的用户
query = session.query(User).join(Address).filter(Address.email_address == 'alice@example.com')
result = query.all()
for user in result:
print(user)
SQLAlchemy ORM 是一个功能强大且灵活的工具,适用于各种规模的项目。它将数据库操作抽象为 Python 对象和方法,让你能够以更加自然的方式进行数据库交互。通过掌握基本的模型定义、会话管理和查询操作,你可以在 Python 中轻松处理复杂的数据库任务。