Python ORM框架SQLAlchemy学习笔记之关系映射实例

什么是ORM框架

ORM (Object Relational Mapping) 即对象关系映射，是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将面向对象语言程序中的对象自动持久化到关系型数据库中。

ORM框架的优点：

• ORM框架能够消除常见的 SQL 注入问题，提高代码的安全性。
• ORM框架主要支持多种非常流行的数据库，包括MySQL, PostgreSQL等，具有很强的兼容性。
• ORM框架能够使程序的可维护性和可重用性更高，程序员更注重开发业务逻辑而非SQL查询。

SQLAlchemy概述

SQLAlchemy是Python语言的开源ORM框架之一，使用Apache License 2.0发行。它实现了大部分的SQL92标准，包括如何声明关系、联结、执行原始SQL语句等。

SQLAlchemy提供两个主要的工具：SQLAlchemy Core和SQLAlchemy ORM，其中SQLAlchemy Core为SQLAlchemy提供了一些底层的SQL执行工具，而SQLAlchemy ORM则提供了一个通过关系映射为面向对象程序设计的QLAPI。

至于为什么要使用SQLAlchemy ORM，以下几点原因：

• 抽象数据库操作以及 Model 层，风格类似 Django ORM 但不限于 django 的使用范围；
• 持有一个 SQL 核心，提供了一个直接使用原生 SQL 语句的实现方式；
• 提供更加可控的事务会话，避免除了自己业务意愿之外引入多余的事务阻塞等。

SQLALchemy与ORM花式查询

SQLAlchemy提供了两种主要方式来进行查询：

• 通过SQLAlchemy Core；
• 通过SQLAlchemy ORM。

这里我们选择通过SQLAlchemy ORM的方式来进行查询。SQLAlchemy ORM的查询方式可以分为基础查询和高级查询两种方式。

基础查询

基础查询通过select()函数来构建查询语句，常用的过滤器方法包括：

• filter()：通过指定条件来选择性返回结果；
• filter_by()：通过指定字段和值来选择性返回结果；
• first()：返回第一条记录；
• one()：返回第一条且保证只有一条记录，否则抛出异常。

示例：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/test?charset=utf8', 
                       echo=True, encoding='utf-8')

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'user'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    age = Column(Integer)

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DBSession = sessionmaker(bind=engine)

session = DBSession()

# 基础查询示例
result = session.query(User).first()
print(type(result))
print(result.name)

高级查询

高级查询可以通过filter()、filter_by()等方法和运算符操作来实现复杂的查询，SQLAlchemy ORM还提供了类似原生SQL语句的查询方式。常用的方法包括：

• group_by()：对查询结果进行分组；
• having()：对查询结果进行过滤；
• order_by()：对查询结果进行排序；
• limit()和offset()：用于分页。

示例：

# 高级查询示例1
result = session.query(User).filter(User.name == 'aaron').filter(User.age == 20).all()

# 高级查询示例2
from sqlalchemy import func
result = session.query(User.name, func.count('*').label('count')).group_by(User.name).all()

# 高级查询示例3
from sqlalchemy.orm import aliased
a1 = aliased(User)
a2 = aliased(User)
result = session.query(a1.name, a2.name).filter(a1.age > a2.age).all()

示例1表示查询名字为aaron，并且年龄为20岁的所有用户；示例2表示查询用户按名字分组，并统计每组用户数量；示例3表示查询年龄比自己小的用户，并将这些结果按照名字进行聚合。在示例3中，我们使用了一个新的技术：Aliased对象来生成一个User表的副本，并用副本来实现查询比当前用户年龄小的用户。

总结

本文介绍了Python ORM框架SQLAlchemy的查询方式，并提供了基础查询和高级查询两种具体示例。如果你是Python开发者，想要借助一个强大、灵活且兼容多种数据库的ORM框架来完成你的数据库开发，那么SQLAlchemy肯定是一个不错的选择。