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【ORM框架】Python ORM框架——peewee(详细)_python peewee

python peewee


前言

很多人对这个orm框架有很大的误区 以为会一个orm框架就不用去深入sql语句了 这会导致sql不会写 查询的时候实现困难 适应别的语言的orm框架还得再学一遍。
所以说sql一定一定要学好,这样查询实现的原理就会顺通,学习其他语言的orm框架就会快很多

ORM(Object Relational Mapping,对象关系映射),在Python下⾯有很多这样的类库,如
SQLObject、Storm、peewee和SQLAlchemy。

介绍⼀下Peewee的基本使⽤,因为它⾮常的轻量级,最主要是和Django的ORM 操作很像,如果你学过Django那么很容易上⼿。

一、peewee的安装和入门

peewee官方文档:http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/models.html

安装

pip install peewee
pip install pymysql
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1.字段类型表&Meta类型表&类型属性表

字段类型表

可以看到对应关系 比如IntegerField 在mysql中是integer
在这里插入图片描述

Meta类型表

在这里插入图片描述

类型属性表

在这里插入图片描述

2.设计表结构

import datetime

from peewee import *
import logging

#查看peewee的日志信息
logger = logging.getLogger("peewee")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())

db = MySQLDatabase('peewee', host='127.0.0.1', user='root', passwd='******')


class User(Model):
    #如果没有设置主键,那么自动生成一个id的主键
    username = CharField(primary_key=True, max_length=20)
    age = CharField(default=18, max_length=20, verbose_name="年龄")
    #migrations,

    class Meta: #大写
        database = db


class Tweet(Model):
	#backref反向查询 外键设置了一对多的关系 
	#比如一个用户可以有多个Tweet  我拿到用户怎么查所有的Tweet 这时候backref就起作用了
	#我直接User.tweets就查到了
    user = ForeignKeyField(User, backref='tweets')
    message = TextField()
    #当前时间  注意不要用now()不要实现它
    created_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
    is_published = BooleanField(default=True)

    class Meta:
    	#指明database
        database = db

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防止连接丢失

如果是在项目中,可能会因为一个语句报错而丢失连接 而导致项目崩溃

from playhouse.shortcuts import ReconnectMixin
from playhouse.pool import PooledMySQLDatabase

#实现这个类可以避免崩溃
class ReconnectMySQLDatabase(ReconnectMixin, PooledMySQLDatabase):
    pass


db = ReconnectMySQLDatabase("mxshop_goods_srv", host="localhost", port=3306, user="root", password="123456")
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二、表的设计&操作

0.继承

在设计表的时候可以设计一个BaseModel来继承它

class BaseModel(Model):
    add_time = DateTimeField(default=datetime.datetime.now, verbose_name="添加时间")

    class Meta:
        database = db  # 这里是数据库链接,为了方便建立多个表,可以把这个部分提炼出来形成一个新的类

class Person(BaseModel):
    first = CharField()
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1.添加

生成表

if __name__ == "__main__":
    #1. 生成表结构
    db.connect()
    #这个方法只能建表不能改表结构
    db.create_tables([User, Tweet])
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原生SQL

    query = User.raw('SELECT * FROM new_user WHERE username = %s', "bobby5")
    query = User.select().where(SQL('username = "%s"' % "bobby5"))
    for q in query:
        print(q.username, q.age)
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添加

if __name__ == "__main__":
    # 添加
    huey = User.create(username="huey")
    charlie = User(username="charlie") #update set age=18 where username="charlie"
    rows = charlie.save() #1. save方法既可以完成新建,也可以完成更新的操作(你的对象中主键值是否有设置,你是一个更新的操作)
    if rows == 0:
        print("未更新数据")
    Person.insert({
        'first': 'li3',
        'last': 'bobby3'
    }).execute()
   
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2.查询

    #3. 查询
    #1. get方法 - 1. 返回来的是直接的user对象 2. 这个方法如果查询不到会抛出异常
    try:
        # charlie = User.get(User.username=="charie")
        charlie = User.get_by_id("charie")
        print(charlie.username)
        #这个操作发起的sql请求是什么
    except User.DoesNotExist as e:
        print("查询不到")
    #2. 查询所有
    users = User.select() 
    #1. 没有看到sql查询语句,用于组装sql 2. 对象是ModelSelect 我们对ModelSelect进行for循环和切片的时候才会发起请求
    # print(users.sql())
    print(type(users))
    # user = users[0] users[1:2]
    print(type(user))

    usernames = ["charlie", "huey", "mickey"]
    users = User.select().where(User.username.in_(usernames))
    for user in users:
        print(user.username)
    for user in User.select():
        print(user.username)
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3.更新

charlie = User(username="charlie") #update set xx=xx where username="charlie"
    print(charlie.save())
    # 使用update更新
    print(User.update(age=20).where(User.username=="charlie").execute())
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4.删除

	user = User.get(User.username=="huey")
    user.delete_instance()
    #是不是也不会执行
    # query = User.delete().where(User.username=="charlie").execute()
    # print(query)

    #有少数的方法会直接执行sql语句 get get_by_id
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5.约束

class Person(BaseModel):
    first = CharField()
    last = CharField()

    class Meta:
        primary_key = CompositeKey('first', 'last')


class Pet(BaseModel):
    owner_first = CharField()
    owner_last = CharField()
    pet_name = CharField()

    class Meta:
        constraints = [SQL('FOREIGN KEY(owner_first, owner_last) REFERENCES person(first, last)')]
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6.复合主键

class Blog(BaseModel):
    pass


class Tag(BaseModel):
    pass
    
class BlogToTag(BaseModel):
    """A simple "through" table for many-to-many relationship."""
    blog = ForeignKeyField(Blog)
    tag = ForeignKeyField(Tag)

    class Meta:
        primary_key = CompositeKey('blog', 'tag')
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三、详细操作

1.like&排序&dict

    #like
    query = Person.select().where(Person.first.startswith('bo'))
    #排序
    users = User.select().order_by(-User.age) #兼容了django
    for user in users:
        print(user.username, user.age)
        
    person = Person.select().order_by(Person.id.desc())
    for row in person:
        print(row)
    # 以字典形式输出
    query = Person.select().dicts()
    for row in query:
        print(type(row))
        print(row)
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2.去重&统计


	#distinct去重, count方法统计数量
    query = User.select(User.username).distinct().count()
    print(query)
    for q in query:
        print(q.username)
    print(query)
    # select user.name from user where age=(select max(age) from user)
    """
	何时使用one():
	如果您有一个应该返回 1 个结果的查询,否则会引发异常——即使它返回 0 个结果。换句话说,它不允许 empty results.
	何时使用 scalar():
	如果您有一个返回 1 个结果或没有结果的查询。否则抛出异常。换句话说,它确实允许 empty results.
	"""
    max_age = User.select(fn.MAX(User.age)).scalar()
    users = User.select().where(User.age==max_age)
    for user in users:
        print(user.username)
    sub_query = User.select(fn.MAX(User.age))
    query = User.select(User.username).where(User.age==sub_query)
    for q in query:
        print(q.username)

    query = User.raw('SELECT * FROM new_user WHERE username = %s', "bobby5")

    query = User.select().where(SQL('username = "%s"' % "bobby5"))
    for q in query:
        print(q.username, q.age)
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四、避免n+1查询

# 使用表连接 能减少网络传输
    # query = Tweet.select(Tweet, User.username).join(User).where(User.username=="mickey")
    # for q in query:
    #     print(q.user.username, q.content)

    # query = Tweet.select(Tweet, User.username).join(User, on=(Tweet.user==User.id)).where(User.username=="mickey")
    # for q in query:
    #     print(q.user.username, q.content)

    #反向
    # user = User.get(User.username=="mickey")
    # tweets = Tweet.select().where(Tweet.user==user)
    # for tweet in tweets:
    #     print(user.username, tweet.content)

    #反向2
    # tweets = User.get(User.username == "mickey").tweets
    # # tweets = Tweet.select().where(Tweet.user == user)
    # for tweet in tweets:
    #     print(tweet.content)
    #想得到5个数据, 会发起5次请求 + 1 -> n+1查询
    # for tweet in Tweet.select():
    #     print(tweet.content, tweet.user.username)
    #什么时候sql会发起请求,以及会发起多少次请求, 开发人员来说 很重要 很多sql高手不会喜欢用orm
    query = Tweet.select(Tweet, User.username).join(User).where(User.username == "mickey")
    for q in query:
        print(q.user.username, q.content)
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