Python使用sqlalchemy模塊連接數(shù)據(jù)庫操作示例

更新時(shí)間：2019年03月13日 11:17:15 作者：xuejianbest

這篇文章主要介紹了Python使用sqlalchemy模塊連接數(shù)據(jù)庫操作,結(jié)合實(shí)例形式分析了sqlalchemy模塊的安裝及連接、調(diào)用數(shù)據(jù)庫相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python使用sqlalchemy模塊連接數(shù)據(jù)庫操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

安裝：

pip install sqlalchemy
# 安裝數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)：
pip install pymysql
pip install cx_oracle

舉例：（在url后面加入?charset=utf8可以防止亂碼）

from sqlalchemy import create_engine
engine=create_engine('mysql+pymysql://username:password@hostname:port/dbname', echo=True) #echo=True 打印sql語句信息

create_engine接受一個(gè)url，格式為：

# '數(shù)據(jù)庫類型+數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)名稱://用戶名:口令@機(jī)器地址:端口號(hào)/數(shù)據(jù)庫名'
# 常用的
engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)   # sqlite內(nèi)存
engine = create_engine('sqlite:///./cnblogblog.db',echo=True) # sqlite文件
engine = create_engine("mysql+pymysql://username:password@hostname:port/dbname",echo=True) # mysql+pymysql
engine = create_engine('mssql+pymssql://username:password@hostname:port/dbname',echo=True) # mssql+pymssql
engine = create_engine('postgresql://scott:tiger@hostname:5432/dbname') # postgresql示例
engine = create_engine('oracle://scott:tiger@hostname:1521/sidname') # oracle
engine = create_engine('oracle+cx_oracle://scott:tiger@tnsname') #pdb就可以用tns連接

簡(jiǎn)單demo：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base 
engine = create_engine('oracle://spark:a@orclpdb',echo=True) #echo要求打印sql語句等調(diào)試信息
session_maker = sessionmaker(bind=engine)
session = session_maker()
Base = declarative_base()
#對(duì)應(yīng)一張表
class Student(Base): 
  __tablename__ = 'STUDENT'
  id = Column('STUID', Integer, primary_key=True)
  name = Column('STUNAME', String(32), nullable=False)
  age = Column('STUAGE', Integer)
  def __repr__(self):
    return '<Student(id:%s, name:%s, age:%s)>' % (self.id, self.name, self.age)
Base.metadata.create_all(engine) #若存在STUDENT表則不做，不存在則創(chuàng)建。
queryObject = session.query(Student).order_by(Student.id.desc())
for ins in queryObject:
  print(ins.id, ins.name, ins.age)
'''
4 hey 24
3 lwtxxs 27
2 gyb 89
1 ns 23
'''

將查詢結(jié)果映射為DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.read_sql(session.query(Student).filter(Student.id > 1).statement, engine) 
print(df)
'''
  STUID STUNAME STUAGE
0   4   hey   24
1   2   gyb   89
2   3 lwtxxs   27
'''

查詢：

session的query方法除了可以接受Base子類對(duì)象作為參數(shù)外，還可以是字段，如：

query = session.query(Student.name, Student.age) # query為一個(gè)sqlalchemy.orm.query.Query對(duì)象
for stu_name, stu_age in query:
  print(stu_name, stu_age)

查詢條件filter：

# = / like
query.filter(Student.name == 'wendy')
query.filter(Student.name.like('%ed%'))
# in
query.filter(Student.name.in_(['wendy', 'jack']))
query.filter(Student.name.in_(
    session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))
))
# not in
query.filter(~Student.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
# is null / is not null
query.filter(Student.name == None)
query.filter(Student.name.is_(None))
query.filter(Student.name != None)
query.filter(Student.name.isnot(None))
# and
from sqlalchemy import and_, or_
query.filter(and_(Student.name == 'ed', Student.age != 23))
query.filter(Student.name == 'ed', Student.age != 23)
query.filter(Student.name == 'ed').filter(Student.age != 23)
# or
query.filter(or_(Student.name == 'ed', Student.name == 'wendy'))
# match
query.filter(Student.name.match('wendy'))

Query的方法：

all()方法以列表形式返回結(jié)果集：

from sqlalchemy import or_, and_
queryObject = session.query(Student).filter(or_(Student.id == 1, Student.id == 2))
print(queryObject.all())  # [<Student(id:1, name:ns, age:23)>, <Student(id:2, name:gyb, age:89)>]
queryObject = session.query(Student.name).filter(or_(Student.id == 1, Student.id == 2))
print(queryObject.all())  # [('ns',), ('gyb',)]

first()方法返回單個(gè)結(jié)果。（若結(jié)果集為空則返回None）

print(queryObject.first()) 　#　('ns',)

one()方法返回單個(gè)結(jié)果，與first()方法不同的是：當(dāng)結(jié)果集中沒有元素或有多于一個(gè)元素會(huì)拋出異常。
one_or_none()方法同one()一樣，不同是結(jié)果集為空則返回None，為多個(gè)拋出異常。

查詢數(shù)量：

from sqlalchemy import func
session.query(func.count(Student.id)).scalar()　# SELECT count("STUDENT"."STUID") AS count_1 FROM "STUDENT"

分組：

session.query(func.count(Student.id), Student.name).group_by(Student.name).all()

嵌套SQL語句：

from sqlalchemy import text
query = session.query(Student.id, Student.name).filter(text('stuid>2'))
query = session.query('stuid', 'stuname', 'stuage').from_statement(\
text("select * from student where stuname=:stuname")).params(stuname='hey').all()  #[(4, 'hey', 24)]

更多關(guān)于Python相關(guān)內(nèi)容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python常見數(shù)據(jù)庫操作技巧匯總》、《Python數(shù)學(xué)運(yùn)算技巧總結(jié)》、《Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法教程》、《Python函數(shù)使用技巧總結(jié)》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進(jìn)階經(jīng)典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》

希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

您可能感興趣的文章: