一.ORM框架简介

　　对象-关系映射(Object/Relation Mapping,简称ORM),是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的。面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法，关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统。对象和关系数据是业务实体的两种表现形式，业务实体在内存中表现为对象，在数据库中表现为关系数据。内存中的对象之间存在关联和继承关系，而在数据库中，关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系。因此，对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式存在，主要实现程序对象到关系数据库数据的映射。本篇参考博客

1、ORM方法论基于三个核心原则

　　- 简单性：以最基本的形式建模数据。

　　- 传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。

　　- 精确性：基于数据模型创建正确标准化了的结构。

　　面向对象是从软件工程基本原则(如耦合、聚合、封装)的基础上发展起来的，而关系数据库则是从数学理论发展而来的，两套理论存在显著的区别。为了解决这个不匹配的现象,对象关系映射技术应运而生。O/R中字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational)。几乎所有的程序里面，都存在对象和关系数据库。在业务逻辑层和用户界面层中，我们是面向对象的。当对象信息发生变化的时候，我们需要把对象的信息保存在关系数据库中。

　　当开发一个应用程序的时候(不使用O/R Mapping),可能会写不少数据访问层的代码，用来从数据库保存，删除，读取对象信息，等等。在DAL中写了很多的方法来读取对象数据，改变状态对象等等任务。而这些代码写起来总是重复的。

　　如果打开你最近的程序，看看DAL代码，肯定会看到很多近似的通用的模式。我们以保存对象的方法为例，传入一个对象，为SqlCommand对象添加SqlParameter，把所有属性和对象对应，设置SqlCommand的CommandText属性为存储过程，然后运行SqlCommand。对于每个对象都要重复的写这些代码。除此之外，还有更好的办法吗？有，引入一个O/R Mapping。实质上，一个O/R Mapping会为你生成DAL。与其自己写DAL代码，不如用O/R Mapping。用O/R Mapping保存，删除，读取对象，O/R Mapping负责生成SQL，你只需要关心对象就好。对象关系映射成功运用在不同的面向对象持久层产品中。

2、一般的ORM包括以下四部分

　　- 一个对持久类对象进行CRUD操作的API；

　　- 一个语言或API用来规定与类和类属性相关的查询；

　　- 一个规定mapping metadata的工具；

　　- 一种技术可以让ORM的实现同事务对象一起进行dirty checking, lazy association fetching以及其他的优化操作；

3.ORM把关系数据库的表结构映射到对象上.

　　数据库中每次查出来的数据都用一个类表示,这个类的属性和数据库中表的字段一一对应.多条数据,就是一个list,每一行数据都是一个类来表示,如下所示:

class User(object):    def __init__(self,id,name):        self.id = id        self.name = name[    User(1,"dog"),    User(2,"cat"),    User(3,"sneak")]

　　当我们需要获取id,或者name的时候,只需要通过循环获取到对象,直接通过user1.id或者user1.name就可以获取id和name的属性.并且使得数据的存取非常的规范,这样ORM架构应运而生.

二.SQLAlchemy介绍

　　Python中最有名的ORM架构就是SQLAlchemy,我们主要来学习SQLAlchemy的使用

1.安装

pip install sqlalchemy

 2.创建数据表

#Object Relation Mapping  Table通过Object去操作数据表#导入官宣基础模型from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base#实例化官宣模型 Base就是ORM模型Base = declarative_base()#当前的这个Object继承了Base也就是代表了Object继承了ORM的模型class User(Base):    #相当于Django 中的Model    #为表创建名称    __tablename__ = "user"    #创建ID数据字段,那么ID是不是一个数据列呢?也就是说创建ID字段=创建ID数据列    from sqlalchemy import Column,Integer,String   #Integer就是int    #id  = Column(数据类型,索引,主键,外键等)     id = Colum(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)    #str=char=string   (长度)    name = Column(String(32),index=True)#去连接数据库,创建数据引擎from sqlalchemy import create_engine#创建的数据库引擎engine = crete_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/lqy?charset=utf8")#mysql+pymysql:指的是哪种数据连接#root:用户名 123456:root用户的密码  127.0.0.1:3306:数据库的ip和端口号 lqy:连接数据库的名字#Base自动检索所有继承Base的ORM对象,并创建所有的数据表Base.metadata.create_all(engine)

3.增删改查操作

　　3.1 添加数据

# insert 为数据表增加数据# insert One 增加一行数据# insert into user(name) values ("张三")# 在ORM中的操作:# 1.首先导入之间做好的ORM 对象 Userfrom my_create_table import User# 2.使用Users ORM模型创建一条数据user1 = User(name="张三")# 数据已经创建完了,但是需要写入到数据库中啊,怎么写入呢?# 3.写入数据库:# 首先打开数据库会话 , 说白了就是创建了一个操纵数据库的窗口# 导入 sqlalchemy.orm 中的 sessionmakerfrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# 导入之前创建好的 create_enginefrom my_create_table import engine# 创建 sessionmaker 会话对象,将数据库引擎 engine 交给 sessionmakerSession = sessionmaker(engine)# 打开会话对象 Sessiondb_session = Session()# 在db_session会话中添加一条 UserORM模型创建的数据db_session.add(user1)# 使用 db_session 会话提交 , 这里的提交是指将db_session中的所有指令一次性提交db_session.commit()db_session.close()   # 关闭会话# 当然也你也可很任性的提交多条数据# 方法一:user2 = User(name="李四")user3 = User(name="王五")db_session.add(user2)db_session.add(user3)db_session.commit()# 之前说过commit是将db_session中的所有指令一次性提交,现在的db_session中至少有两条指令user2和user3db_session.close()# 如果说你觉得方法一很麻烦,那么方法二一定非常非常适合你# 方法二:user_list = [    User(name="小明"),    User(name="小红"),    User(name="小兰")]db_session.add_all(user_list)   # add_all方法中传入可迭代对象，可一次性添加多条数据db_session.commit()db_session.close()

　　3.2查询数据

# ORM操作查询数据# 有了刚才Insert增加数据的经验,那么查询之前的准备工作,就不用再重复了吧# 回想一下刚才Insert时我们的操作from my_create_table import User, enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()# 1. select * from user 查询user表中的所有数据# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 取出全部数据 all()user_all_list = db_session.query(User).all()print(user_all_list)  # [
       
        , ......]# 如何查看user_all_list其中的数据呢? 循环呗for obj in user_all_list:    print(obj.id, obj.name)  # ORM对象 直接使用调用属性的方法 拿出对应字段的值db_session.close()    # 关闭会话# 2. select * from user where id >= 5# 语法是这样的 使用 db_session 会话 执行User表 query(User) 筛选内容User.id >=20 的数据全部取出 all()user_all_list = db_session.query(User).filter(User.id >= 5).all()print(user_all_list)for obj in user_all_list:    print(obj.id, obj.name)db_session.close()     # 关闭会话# 3. 除了取出全部还可以只取出一条，不用循环，直接通过调用属性方法得到字段值user = db_session.query(User).filter(User.id >= 5).first()print(user.id, user.name)db_session.close()   # 关闭会话# 4. 乌龙 之 忘了取出数据......wulong1 = db_session.query(User).filter(User.id >= 5)print(wulong1)# SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name# FROM user# WHERE user.id >= %(id_1)s# 我忘了取出数据了!!!哎? wulong1给我显示了原生SQL语句,因祸得福了wulong2 = db_session.query(User)print(wulong2)# SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name# FROM user# 我又忘了取出数据了!!! 哎? wulong2给我显示了原生SQL语句,因祸得福了db_session.close()    # 关闭会话
       

　　3.3修改数据

# ORM更新数据# 无论是更新还是删除,首先要做的事情,就应该是查询吧# 根据之前原有的经验,接下来是不是要导入ORM对象了,是不是要创建db_session会话了from my_create_table import User,enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()# UPDATE user SET name="NB李四" WHERE id=2 更新一条数据# 语法是这样的 :# 使用 db_session 执行User表 query(User) 筛选 User.id = 2 的数据 filter(User.id == 2)# 将name字段的值改为"NB李四" update({"name":"NB李四"})res = db_session.query(User).filter(User.id == 2).update({"name":"NB李四"})print(res)      # 1 res就是我们当前这句更新语句所更新的行数# 注意注意注意# 这里一定要将db_session中的执行语句进行提交,因为你这是要对数据中的数据进行操作# 数据库中 增 改 删 都是操作,也就是说执行以上三种操作的时候一定要commitdb_session.commit()db_session.close()# 更新多条res = db_session.query(User).filter(User.id <= 3).update({"name":"NB李四"})print(res) # 3    res就是我们当前这句更新语句所更新的行数db_session.commit()db_session.close()

　　3.4删除数据

# ORM 删除一条多条数据# 老规矩# 导入 ORM 创建会话from my_create_table import User,enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()# DELETE FROM `user` WHERE id=2res = db_session.query(User).filter(User.id==2).delete()print(res)    # 1     res表示执行此语句更改的数据行数db_session.commit()    # 删除操作记得commitdb_session.close()    # 关闭会话

　　3.5高级查询数据操作

# 高级版查询操作,厉害了哦# 老规矩from my_create_table import User, enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()# 查询数据表操作# and orfrom sqlalchemy.sql import and_ , or_ret = db_session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == '小红')).all()print(ret)    # [
       
        ]ret = db_session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == '小红')).all()print(ret)   # [
        
         ]# 查询数据 指定查询数据列 加入别名映射   name  as  usernamer2 = db_session.query(User.name.label('username'), User.id).first()print(r2.id, r2.username)   # 这里要写别名"username"了# 表达式筛选条件r3 = db_session.query(User).filter(User.name == "小兰").all()print(r3)   # [
         
          ]# 原生SQL筛选条件r4 = db_session.query(User).filter_by(name='王五').all()r5 = db_session.query(User).filter_by(name='王五').first()print(r4)  # [
          
           ] print(r5)  # 
           
            # 字符串匹配方式筛选条件 并使用 order_by进行排序from sqlalchemy.sql import textr6 = db_session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=10, name='小红').order_by(User.id).all()print(r6)    # [
            
             ]#原生SQL查询r7 = db_session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM User where name=:name")).params(name='DragonFire').all()print(r7) # [
             
              ]# 筛选查询列# query的时候我们不再使用User ORM对象,而是使用User.name来对内容进行选取user_list = db_session.query(User.name).all()print(user_list)# [('NB李四',), ('何炅',), ('孙红雷',), ('小兰',), ('小红',), ......]for row in user_list: print(row.name)# 排序 :user_list = db_session.query(User).order_by(User.id).all() # 默认升序 # 也可以使用 asc() 方法升序user_list = db_session.query(User).order_by(User.id.desc()).all() # 根据id降序for row in user_list: print(row.name,row.id)# 其他查询条件"""ret = session.query(User).filter_by(name='DragonFire').all()ret = session.query(User).filter(User.id > 1, User.name == 'DragonFire').all()ret = session.query(User).filter(User.id.between(1, 3), User.name == 'DragonFire').all() # between 大于1小于3的ret = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all() # in_([1,3,4]) 只查询id等于1,3,4的ret = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all() # ~xxxx.in_([1,3,4]) 查询不等于1,3,4的ret = session.query(User).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='DragonFire'))).all() 子查询from sqlalchemy import and_, or_ret = session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'DragonFire')).all()ret = session.query(User).filter(or_(User.id < 2, User.name == 'DragonFire')).all()ret = session.query(User).filter( or_( User.id < 2, and_(User.name == 'eric', User.id > 3), User.extra != "" )).all()# select * from User where id<2 or (name="eric" and id>3) or extra != "" # 通配符ret = db_session.query(User).filter(User.name.like('e%')).all()ret = db_session.query(User).filter(~User.name.like('e%')).all()# 限制ret = db_session.query(User)[1:2]# 排序ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()ret = db_session.query(User).order_by(User.name.desc(), User.id.asc()).all()# 分组from sqlalchemy.sql import funcret = db_session.query(User).group_by(User.extra).all()ret = db_session.query( func.max(User.id), func.sum(User.id), func.min(User.id)).group_by(User.name).all()ret = db_session.query( func.max(User.id), func.sum(User.id), func.min(User.id)).group_by(User.name).having(func.min(User.id) >2).all()"""db_session.close() # 关闭连接orm_select_more.py
             
            
           
          
         
        
       

　　3.6高级修改数据操作

#高级版更新操作from my_create_table import User,enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)db_session = Session()#直接修改db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"name" : "099"})#在原有值基础上添加 - 1db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + "099"}, synchronize_session=False)#在原有值基础上添加 - 2db_session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")db_session.commit()orm_update_more.py

4.一对多的操作:ForeignKey

　　4.1创建数据表及关系relationship

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()# 这次我们要多导入一个 ForeignKey 字段了,外键关联对了from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey# 还要从orm 中导入一个 relationship 关系映射from sqlalchemy.orm import relationshipclass ClassTable(Base):    __tablename__="classtable"    id = Column(Integer, primary_key=True)    name = Column(String(32), index=True)class Student(Base):    __tablename__="student"    id = Column(Integer, primary_key=True)    name = Column(String(32), index=True)    # 关联字段,让class_id 与 class 的 id 进行关联,主外键关系(这里的ForeignKey一定要是表名.id不是对象名)    class_id = Column(Integer, ForeignKey("classtable.id"))    # 将student 与 classtable 创建关系 这个不是字段,只是关系,backref是反向关联的关键字    stu2class = relationship("ClassTable", backref="class2stu")from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wll?charset=utf8")Base.metadata.create_all(engine)my_ForeignKey.py

　　4.2基于relationship添加数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable, engine# 创建连接from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建数据表操作对象 sessionmakerDB_session = sessionmaker(engine)db_session = DB_session()# 增加数据# 1.简单增加数据# 添加两个班级:db_session.add_all([     ClassTable(name="OldBoyS1"),     ClassTable(name="OldBoyS2")])db_session.commit()# 添加一个学生 "孙红雷"   班级是 OldBoyS1# 查询要添加到的班级class_obj = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name == "OldBoyS1").first()# 创建学生stu = Student(name="孙红雷",class_id = class_obj.id)db_session.add(stu)db_session.commit()# 2. relationship版 正向添加数据# 通过关系列 stu2class 可以做到两件事# 第一件事 在ClassTable表中添加一条数据# 第二件事 在Student表中添加一条数据并将刚刚添加的ClassTable的数据id填写在Student的class_id中stu_cla = Student(name="黄渤", stu2class=ClassTable(name="OldBoyS3"))db_session.add(stu_cla)db_session.commit()# 3.relationship版 反向添加数据# 首先建立ClassTable数据class_obj = ClassTable(name="OldBoyS4")# 通过class_obj中的反向关联字段backref - class2stu# 向 Student 数据表中添加 2条数据 并将 2条数据的class_id 写成 class_obj的idclass_obj.class2stu = [Student(name="BMW"),Student(name="Audi")]db_session.add(class_obj)db_session.commit()db_session.close()    # 关闭连接orm_ForeignKey_insert.py

　　4.3基于relationship

from my_ForeignKey import Student, ClassTable, enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerDB_session = sessionmaker(engine)db_session = DB_session()# 1.查询所有数据,并显示班级名称,连表查询student_list = db_session.query(Student).all()for stu in student_list:    # stu.stu2class.name 通过Student对象中的关系字段relationship stu2class 获取关联 ClassTable中的name    print(stu.name, stu.stu2class.name, stu.class_id)# 孙红雷 OldBoyS1 1# 黄渤 OldBoyS3 3# BMW OldBoyS4 4# Audi OldBoyS4 4# 2.反向查询class_list = db_session.query(ClassTable).all()for cla in class_list:    for stu in cla.class2stu:        print(cla.name, stu.name)# cla.class2stu 通过 backref 中的 class2stu 反向关联到 Student 表中根据ID获取name# OldBoyS1 孙红雷# OldBoyS3 黄渤# OldBoyS4 BMW# OldBoyS4 Audidb_session.close()orm_ForeignKey_select.py

　　4.4更新数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable, enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerDB_session = sessionmaker(engine)db_session = DB_session()# 更新class_obj = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_obj.id).update({"name":"孙雷雷"})db_session.commit()db_session.close()orm_ForeignKey_update.py

　　4.5删除数据

from my_ForeignKey import Student, ClassTable,enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerDB_session = sessionmaker(engine)db_session = DB_session()# 删除class_obj = db_session.query(ClassTable).filter(ClassTable.name=="OldBoyS1").first()db_session.query(Student).filter(Student.class_id == class_obj.id).delete()db_session.commit()db_session.close()orm_ForeignKey_delete.py

　　

5.多对多的操作:ManyToMany

　　5.1创建表及关系

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKeyfrom sqlalchemy.orm import relationshipclass Girl(Base):    __tablename__="girl"    id = Column(Integer, primary_key=True)    name = Column(String(32), index=True)    # 创建关系   girl2boy = relationship("Boy", secondary="hotel", backref="boy2girl")class Boy(Base):    __tablename__="boy"    id = Column(Integer, primary_key=True)    name = Column(String(32), index=True)class Hotel(Base):    __tablename__="hotel"    id = Column(Integer, primary_key=True)    girl_id = Column(Integer, ForeignKey("girl.id"))    boy_id = Column(Integer, ForeignKey("boy.id"))from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/wll?charset=utf8")Base.metadata.create_all(engine)my_M2M.py

　　5.2基于relationship添加数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine# 创建连接from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建数据表操作对象 sessionmakerDB_session = sessionmaker(engine)db_session = DB_session()# 1.通过Boy添加Girl和Hotel数据  反向boy_obj = Boy(name="DragonFire")boy_obj.boy2girl = [Girl(name="赵丽颖"),Girl(name="Angelababy")]db_session.add(boy_obj)db_session.commit()db_session.close()# 2.通过Girl添加Boy和Hotel数据  正向girl_obj = Girl(name="珊珊", girl2boy=[Boy(name="钢蛋儿"), Boy(name="粪球儿")])db_session.add(girl_obj)db_session.commit()db_session.close()orm_M2M_insert.py

　　5.3基于relationship查询数据

from my_M2M import Girl,Boy,Hotel,engine# 创建连接from sqlalchemy.orm import sessionmaker# 创建数据表操作对象 sessionmakerDB_session = sessionmaker(engine)db_session = DB_session()# 1.通过Boy查询约会过的所有Girlboys = db_session.query(Boy).all()for boy in boys:    for girl in boy.boy2girl:        print(boy.name, girl.name)# 2.通过Girl查询约会过的所有Boygirls = db_session.query(Girl).all()for girl in girls:    for boy in girl.girl2boy:        print(girl.name, boy.name)orm_M2M_select.py