Python-SQLALchemy
对于一个数据库开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《Python-SQLALchemy》,主要介绍了MySQL、python、sqlalchemy,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
Initialization
from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relationship Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) addresses = relationship("Address", backref="user") class Address(Base): __tablename__ = 'address' id = Column(Integer, primary_key=True) email = Column(String) user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
The above configuration establishes a collection of Address objects on User called
rom sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relationship Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) addresses = relationship("Address", back_populates="user") class Address(Base): __tablename__ = 'address' id = Column(Integer, primary_key=True) email = Column(String) user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id')) user = relationship("User", back_populates="addresses")
Above, we add a .user relationship to Address explicitly. On both relationships, the
>>> u1 = User() >>> a1 = Address() >>> u1.addresses [] >>> print(a1.user) None
However, once the Address is appended to the u1.addresses collection, both the collection and the scalar attribute have been populated:
>>> u1.addresses.append(a1) >>> u1.addresses [<__main__.address object at>] >>> a1.user <__main__.user object at></__main__.user></__main__.address>
This behavior of course works in reverse for removal operations as well, as well as for equivalent operations on both sides. Such as when .user is set again to None, the Address object is removed from the reverse collection:
>>> a1.user = None >>> u1.addresses []
The manipulation of the .addresses collection and the .user attribute occurs entirely in Python without any interaction with the SQL database. Without this behavior, the proper state would be apparent on both sides once the data has been flushed to the database, and later reloaded after a commit or expiration operation occurs. The backref/back_populates behavior has the advantage that common bidirectional operations can reflect the correct state without requiring a database round trip.
Remember, when the backref keyword is used on a single relationship, it’s exactly the same as if the above two relationships were created individually using back_populates on each.
mysql操作
检验一下我们上面的成果以及
from sqlalchemy import Column, String, Integer, create_engine, SmallInteger from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base DB_URI = 'sqlite:///user.db' Base = declarative_base() engine = create_engine(DB_URI) Base.metadata.bind = engine Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session()
class User(Base): __tablename__ = 'live_user' id = Column(Integer, unique=True, primary_key=True, autoincrement=True) speaker_id = Column(String(40), index=True, unique=True) name = Column(String(40), index=True, nullable=False) gender = Column(SmallInteger, default=2) headline = Column(String(200)) avatar_url = Column(String(100), nullable=False) bio = Column(String(200)) description = Column(String()) @classmethod def add(cls, **kwargs): speaker_id = kwargs.get('speaker_id', None) if id is not None: r = session.query(cls).filter_by(speaker_id=speaker_id).first() if r: return r try: r = cls(**kwargs) session.add(r) session.commit() except: session.rollback() raise else: return r
Base.metadata.create_all()
接口分为2种:
elasticsearch-dsl-py相比elasticsearch-py做了各种封装,DSL也支持用类代表一个doc_type(类似数据库中的Table),实现ORM的效果。我们就用它来写Live模型:
from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Integer, Text, Float, Boolean from elasticsearch_dsl.connections import connections from elasticsearch_dsl.query import SF, Q from config import SEARCH_FIELDS from .speaker import User, session connections.create_connection(hosts=['localhost'])
In : from elasticsearch_dsl.query import Q In : Q('multi_match', subject='python').to_dict() Out: {'multi_match': {'subject': 'python'}}
In : from elasticsearch import Elasticsearch In : from elasticsearch_dsl import Search, Q In : s = Search(using=client, index='live') In : s = s.query('match', subject='python').query(~Q('match', description='量化')) In : s.execute() Out: <response:>]></response:>
上述例子表示从live这个索引(类似数据库中的Database)中找到subject字典包含python,但是description字段不包含量化的Live。
今天带大家了解了MySQL、python、sqlalchemy的相关知识,希望对你有所帮助;关于数据库的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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- 细节满满,已加入收藏夹了,感谢up主的这篇文章内容,我会继续支持!
- 2023-03-08 17:33:28
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- 激情的玫瑰
- 这篇文章内容太及时了,好细啊,很好,码住,关注师傅了!希望师傅能多写数据库相关的文章。
- 2023-03-06 02:02:02
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- 舒适的电脑
- 很有用,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,帮助很大,总算是懂了,感谢作者大大分享博文!
- 2023-02-24 22:23:52
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