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转自:数据管道
作者:言淦,一枚喜欢淦代码的码农,"言淦说"主理人
其实一开始用的是pymysql
,但是发现维护比较麻烦,还存在代码注入的风险,所以就干脆直接用ORM框架。
ORM即Object Relational Mapper
,可以简单理解为数据库表和Python类之间的映射,通过操作Python类,可以间接操作数据库。
Python的ORM框架比较出名的是SQLAlchemy
和Peewee
,这里不做比较,只是单纯讲解个人对SQLAlchemy的一些使用,希望能给各位朋友带来帮助。
sqlalchemy版本: 1.3.15
pymysql版本: 0.9.3
mysql版本: 5.7
一般使用ORM框架,都会有一些初始化工作,比如数据库连接,定义基础映射等。
以MySQL为例,创建数据库连接只需要传入DSN字符串即可。其中echo
表示是否输出对应的sql语句,对调试比较有帮助。
- from sqlalchemy import create_engine
-
- engine = create_engine('mysql+pymysql://$user:$password@$host:$port/$db?charset=utf8mb4', echo=True)
对于我个人而言,引进ORM框架时,我的项目会参考MVC模式做以下设计。其中model
存储的是一些数据库模型,即数据库表映射的Python类;model_op
存储的是每个模型对应的操作,即增删查改;调用方(如main.py)执行数据库操作时,只需要调用model_op层,并不用关心model层,从而实现解耦。
- ├── main.py
- ├── model
- │ ├── __init__.py
- │ ├── base_model.py
- │ ├── ddl.sql
- │ └── py_orm_model.py
- └── model_op
- ├── __init__.py
- └── py_orm_model_op.py
举个栗子,如果我们有这样一张测试表
- create table py_orm (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一id',
- `name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
- `attr` JSON NOT NULL COMMENT '属性',
- `ct` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
- `ut` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON update CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
- PRIMARY KEY(`id`)
- )ENGINE=InnoDB COMMENT '测试表';
在ORM框架中,映射的结果就是下文这个Python类
- # py_orm_model.py
- from .base_model import Base
- from sqlalchemy import Column, Integer, String, TIMESTAMP, text, JSON
-
-
- class PyOrmModel(Base):
- __tablename__ = 'py_orm'
-
- id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True, comment='唯一id')
- name = Column(String(255), nullable=False, default='', comment='名称')
- attr = Column(JSON, nullable=False, comment='属性')
- ct = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'), comment='创建时间')
- ut = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP'), comment='更新时间')
首先,我们可以看到PyOrmModel继承了Base类,该类是sqlalchemy
提供的一个基类,会对我们声明的Python类做一些检查,我将其放在base_model中。
- # base_model.py
- # 一般base_model做的都是一些初始化的工作
-
- from sqlalchemy import create_engine
- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
-
- Base = declarative_base()
-
- engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:33306/orm_test?charset=utf8mb4", echo=False)
其次,每个Python类都必须包含__tablename__
属性,不然无法找到对应的表。
第三,关于数据表的创建有两种方式,第一种当然是手动在MySQL中创建,只要你的Python类定义没有问题,就可以正常操作;第二种是通过orm框架创建,比如下面
- # main.py
- # 注意这里的导入路径,Base创建表时会寻找继承它的子类,如果路径不对,则无法创建成功
-
- from sqlachlemy_lab import Base, engine
-
-
- if __name__ == '__main__':
- Base.metadata.create_all(engine)
创建效果:
- ...
- 2020-04-04 10:12:53,974 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine
- CREATE TABLE py_orm (
- id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
- attr JSON NOT NULL COMMENT '属性',
- ct TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
- ut TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
- PRIMARY KEY (id)
- )
第四,关于字段属性
1.primary_key和autoincrement比较好理解,就是MySQL的主键和递增属性。
2.如果是int类型,不需要指定长度,而如果是varchar类型,则必须指定。
3.nullable对应的就是MySQL中的NULL
和 NOT NULL
4.关于default
和server_default
: default代表的是ORM框架层面的默认值,即插入的时候如果该字段未赋值,则会使用我们定义的默认值;server_default代表的是数据库层面的默认值,即DDL语句中的default关键字。
在SQLAlchemy的文档中提到,数据库的增删查改是通过session来执行的。
- >>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
- >>> Session = sessionmaker(bind=engine)
-
- >>> session = Session()
-
- >>> orm = PyOrmModel(id=1, name='test', attr={})
- >>> session.add(orm)
-
- >>> session.commit()
-
- >>> session.close()
如上,我们可以看到,对于每一次操作,我们都需要对session进行获取,提交和释放。这样未免过于冗余和麻烦,所以我们一般会进行一层封装。
1.采用上下文管理器的方式,处理session的异常回滚和关闭,这部分与所参考的文章是几乎一致的。
- # base_model.py
- from contextlib import contextmanager
- from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
-
- def _get_session():
- """获取session"""
- return scoped_session(sessionmaker(bind=engine, expire_on_commit=False))()
-
-
- # 在这里对session进行统一管理,包括获取,提交,回滚和关闭
- @contextmanager
- def db_session(commit=True):
- session = _get_session()
- try:
- yield session
- if commit:
- session.commit()
- except Exception as e:
- session.rollback()
- raise e
- finally:
- if session:
- session.close()
2.在PyOrmModel中增加两个方法,用于model和dict之间的转换
- class PyOrmModel(Base):
- ...
-
- @staticmethod
- def fields():
- return ['id', 'name', 'attr']
-
- @staticmethod
- def to_json(model):
- fields = PyOrmModel.fields()
- json_data = {}
- for field in fields:
- json_data[field] = model.__getattribute__(field)
- return json_data
-
- @staticmethod
- def from_json(data: dict):
- fields = PyOrmModel.fields()
-
- model = PyOrmModel()
- for field in fields:
- if field in data:
- model.__setattr__(field, data[field])
- return model
3.数据库操作的封装,与参考的文章不同,我是直接调用了session,从而使调用方不需要关注model层,减少耦合。
- # py_orm_model_op.py
- from sqlachlemy_lab.model import db_session
- from sqlachlemy_lab.model import PyOrmModel
-
-
- class PyOrmModelOp:
- def __init__(self):
- pass
-
- @staticmethod
- def save_data(data: dict):
- with db_session() as session:
- model = PyOrmModel.from_json(data)
- session.add(model)
-
- # 查询操作,不需要commit
- @staticmethod
- def query_data(pid: int):
- data_list = []
- with db_session(commit=False) as session:
- data = session.query(PyOrmModel).filter(PyOrmModel.id == pid)
- for d in data:
- data_list.append(PyOrmModel.to_json(d))
-
- return data_list
4.调用方
- # main.py
- from sqlachlemy_lab.model_op import PyOrmModelOp
-
-
- if __name__ == '__main__':
- PyOrmModelOp.save_data({'id': 1, 'name': 'test', 'attr': {}})
完整代码请参见:
https://github.com/yangancode/python_lab/tree/master/sqlachlemy_lab
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