一对多关系
关系
import datetime from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import declarative_base, relationship from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index Base = declarative_base() # Base 当成 models.Model ### 单表 class User(Base): __tablename__ = 'users' # 表名 # 写字段 id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # id 主键 name = Column(String(32), index=True, nullable=False) # name列,索引,不可为空 email = Column(String(32), unique=True) # datetime.datetime.now不能加括号,加了括号,以后永远是当前时间 ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) extra = Column(Text) def __str__(self): return self.name def __repr__(self): return self.name # 一对多 :一个兴趣被多个人喜欢 一个人只喜欢一个兴趣 class Hobby(Base): __tablename__ = 'hobby' id = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='篮球') def __str__(self): return self.caption def __repr__(self): return self.caption class Person(Base): __tablename__ = 'person' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) # hobby指的是tablename而不是类名,uselist=False # 外键关联--》强外键--》物理外键 hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 跟数据库无关,不会新增字段,只用于快速连表操作 # 类名,backref用于反向查询 hobby = relationship('Hobby', backref='pers') def __str__(self): return self.name def __repr__(self): return self.name
操作
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from models import Hobby, Person, User engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy02", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错 pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置) ) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 1 增加 Hobby # hobby = Hobby(caption='足球') # hobby1 = Hobby() # session.add_all([hobby, hobby1]) # session.commit() # 2 增加Person # p1 = Person(name='彭于晏', hobby_id=1) # p2 = Person(name='刘亦菲', hobby_id=2) # session.add_all([p1, p2]) # session.commit() # 3 简便方式增加person---》增加Person,直接新增Hobby # hobby1 = Hobby(caption='乒乓球') # p1 = Person(name='彭于晏', hobby=hobby1) # 前提是必须有relationship # session.add(p1) # session.commit() # # 4 基于对象的跨表查询---正向 # per=session.query(Person).filter_by(name='彭于晏').first() # print(per) # # 正向 # print(per.hobby.caption) # 5 基于对象的跨表查询---正向 hobby=session.query(Hobby).filter_by(caption='篮球').first() print(hobby) # 反向--->拿到多条 print(hobby.pers) print(hobby.pers[0].name) # 列表套对象
多对多关系
关系
import datetime from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import declarative_base, relationship from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index Base = declarative_base() # Base 当成 models.Model ### 单表 class User(Base): __tablename__ = 'users' # 表名 # 写字段 id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # id 主键 name = Column(String(32), index=True, nullable=False) # name列,索引,不可为空 email = Column(String(32), unique=True) # datetime.datetime.now不能加括号,加了括号,以后永远是当前时间 ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) extra = Column(Text) def __str__(self): return self.name def __repr__(self): return self.name # 一对多 :一个兴趣被多个人喜欢 一个人只喜欢一个兴趣 class Hobby(Base): __tablename__ = 'hobby' id = Column(Integer, primary_key=True) caption = Column(String(50), default='篮球') def __str__(self): return self.caption def __repr__(self): return self.caption class Person(Base): __tablename__ = 'person' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(32), index=True, nullable=True) # hobby指的是tablename而不是类名,uselist=False # 外键关联--》强外键--》物理外键 hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 跟数据库无关,不会新增字段,只用于快速连表操作 # 类名,backref用于反向查询 hobby = relationship('Hobby', backref='pers') def __str__(self): return self.name def __repr__(self): return self.name # 多对多 class Boy2Girl(Base): __tablename__ = 'boy2girl' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id')) boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id')) # boy = relationship('Boy', backref='boy') class Girl(Base): __tablename__ = 'girl' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) class Boy(Base): __tablename__ = 'boy' id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = Column(String(64), unique=True, nullable=False) # 与生成表结构无关,仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以--等同于manytomany girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys') if __name__ == '__main__': # 3.1 创建引擎 engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy02", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错 pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置) ) ## 3.2 把表模型同步到数据库中 Base.metadata.create_all(engine) # 3.3 删除表 # Base.metadata.drop_all(engine)
操作
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from models import Hobby, Person, User, Boy, Girl, Boy2Girl engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy02", max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错 pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置) ) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 1 增加 Boy # boy = Boy(name='王小刚') # boy2 = Boy(name='王小明') # boy3 = Boy(name='王小勇') # session.add_all([boy,boy2,boy3]) # session.commit() # 2 增加Girl # girl = Girl(name='张小华') # girl2 = Girl(name='刘小红') # girl3 = Girl(name='李小丽') # session.add_all([girl3, girl2, girl]) # session.commit() # 3 增加Boy2Girl # obj1=Boy2Girl(boy_id=1,girl_id=1) # obj2=Boy2Girl(boy_id=1,girl_id=2) # obj3=Boy2Girl(boy_id=1,girl_id=3) # session.add_all([obj2, obj3, obj1]) # session.commit() # ------ # 3 简便方式增加 # obj2=Girl(name='张亦菲') # obj3=Girl(name='李娜扎') # obj1=Boy(name='张小勇',girls=[obj2,obj3]) # # session.add(obj1) # session.commit() # # 4 基于对象的跨表查询---正向 # boy=session.query(Boy).filter_by(name='张小勇').first() # print(boy.girls[0].name) # 5 基于对象的跨表查询---反向 girl=session.query(Girl).filter_by(name='张亦菲').first() print(girl.boys)
scoped线程安全
# session 对象,集成到flask中去,要把session对象做成全局(大家公用),还是每个视图函数独有一个(每次都要实例化得到这个session对象) # 每个视图函数独有一个---》每次都要实例化---》sqlalchemy提供了一种方式,让咱们使用全局的一个session,但是每个视图函数中使用的都是不同的 request,session都是这种实现机制 # sqlalchemy提供了一种,在不同线程中,虽然使用全局 session,实际上每个线程自己独有一个session
from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import scoped_session from models import Users from threading import local engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy01", max_overflow=0, pool_size=5) Session = sessionmaker(bind=engine) """ # 线程安全,基于本地线程实现每个线程用同一个session # 特殊的:scoped_session中有原来方法的Session中的一下方法: public_methods = ( '__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested', 'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire', 'expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind', 'is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings', 'bulk_update_mappings', 'merge', 'query', 'refresh', 'rollback', 'scalar' ) """ # session=Session() # 不是线程安全---》多线程并发情况下---》用的是同一个,就会出现混乱 #scoped_session类并没有继承Session,但是却又它的所有方法 # 以后在多线程,协程情况下,使用这个session,就没有并发安全的问题 # 原理是什么? 内部使用了threading包下local对象, local.session 在不同线程下执行这个取值或赋值,使用的都是当前线程自己的 # 线程1 local.a=100 后续的操作中--->取local.a--->永远是当时这条线程中放进去的a ,也就是100 # 线程2 local.a=999 --->取local.a--->永远是当时这条线程中放进去的a ,也就是999 #local对象如何实现的线程安全呢? 内部维护了一个字典,字典的key是线程id号,value值是 # l=local() # {} # # 线程1 # l.session=线程1的session # {线程1的id号:{session:新session}} # # # 线程2 # l.session# {线程1的id号:{session:新session},线程2的id号:{session:线程2的session}} # 本质就是,不同线程,使用自己线程的那个session # scoped_session 不是Session类的对象,但是他有 Session类对象的所有方法----》通过装饰器,装进去的 session = scoped_session(Session) # ############# 执行ORM操作 ############# obj1 = Users(name="lqz4",email='[email protected]') session.add(obj1) # 提交事务 session.commit() # 关闭session session.close()
基本增删查改
from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import scoped_session from models import User, Person, Hobby, Boy, Girl, Boy2Girl from sqlalchemy.sql import text engine = create_engine("mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/sqlalchemy02", max_overflow=0, pool_size=5) Session = sessionmaker(bind=engine) session = scoped_session(Session) # 1 添加, add add_all # 2 删除 # 2.1 session.query(Users).filter_by(id=1).delete() # 2.1 session.delete(对象) # user = session.query(User).filter_by(id=1).first() # session.delete(user) # session.commit() # 修改 # 1 方式一: # session.query(Boy).filter_by(id=1).update({'name':'lqz'}) # session.commit() # # 2 方式二 类名.属性名,作为要修改的key # session.query(Boy).filter_by(id=4).update({Boy.name:'lqz1'}) # session.commit() # # id为4的人的名字后+ _nb 类似于django的 F 查询 # session.query(User).filter_by(id=2).update({'name':User.name+'_nb'},synchronize_session=False) # 字符串拼接 # session.query(User).filter_by(id=2).update({'id':User.id+6}, synchronize_session="evaluate") # 数字之间加 # session.commit() # # 3 方式三: # 对象.name='xxx' #session.add(对象) # boy=session.query(Boy).filter_by(id=1).first() # boy.name='xxzzyy' # session.add(boy) # 有id就是修改,没有就是新增 # session.commit() ### 4 查询---》基本查询 # 4.1 filter_by 写条件 # res=session.query(User).filter_by(name='lqz_nb',id=8).first() # res=session.query(User).filter_by(name='lqz').all() # 放在列表中 不是queryset对象 # 4.2 filter 写表达式 # res=session.query(User).filter(User.name=='lqz_nb').first() # res=session.query(User).filter(User.id>=3).all() # res=session.query(User).filter(User.name!='lqz').all() # 4.3 只查表中某几个字段,并重命名 # select name as xx,age from user; # res=session.query(User.name.label('xx'), User.email) # select name,email from user; # res=session.query(User.name, User.email).all() # res=session.query(User) # 4.4 条件可以使用text自己拼凑 # select * from user where id< 224 and name=lqz order by id # res = session.query(User).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='lqz_nb').order_by(User.id).all() # print(res) ## 4.5 直接原生sql # SELECT * FROM users where name=lqz # res = session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='lqz_nb').all() res = session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='张三') print(res)
标签:__,name,Column,days,session,线程,flask08,id From: https://www.cnblogs.com/wzh366/p/18065025