python實現sqlalchemy的使用概述
sqlAlchemy解讀: https://www.jb51.net/article/174565.htm
sqlAlchemy解讀：https://www.jb51.net/article/173950.htm
特點是操縱Python對象而不是SQL查詢，也就是在代碼層面考慮的是對象，而不是SQL，體現的是一種程序化思維，這樣使得Python程序更加簡潔易懂。
具體的實現方式是將數據庫表轉換為Python類，其中數據列作為屬性，數據庫操作作為方法。
abstract # 輔助sqlAlchemy實現類的繼承，自動繼承屬性，省去super() SQLAlchemy定義的ORM，在繼承父級ORM時候，Foreign Key外鍵是不能繼承的，它強制要求在子類中重新定義。使用概述在使用sqlalchemy訪問數據庫的時候，以類的形式表示表格，因此在使用之前，需要先定義類。
類的定義有三種：基類BASE、父類、子類
基類是sqlalchemy底層的；當需要一份數據切分為多個子表的時候，或多個表的字段一致時，可以使用一個父類定義字段的類型，多個子表繼承父類的屬性。
一、創建引擎和會話通過創建引擎、綁定引擎來創建會話，實現數據庫的訪問。
from sqlalchemy import create_engine # 引擎from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 創建orm的會話池，orm和sql均可以管理對象關系型數據庫，需要綁定引擎才可以使用會話，# 創建連接engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234;@127.0.0.1/test', # 需要安裝mysql和pymysql的模塊，用戶名:密碼@ip地址/某個數據庫 #echo=True, # 打印操作對應的SQL語句 pool_size=8, # 連接個數 pool_recycle=60*30 # 不使用時斷開 )# 創建sessionDbSession = sessionmaker(bind=engine) # 會話工廠，與引擎綁定。session = DbSession() # 實例化session.close() # 關閉會話二、定義類來表示虛擬表格
在使用sqlalchemy訪問數據庫的時候，以類的形式表示表格，因此在使用之前，需要先定義類。使用類的名稱而不是tablename實現之后的增刪改查。
# 導入定義類需要的模塊from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 調用sqlalchemy的基類from sqlalchemy import Column, Index, distinct, update# 指定字段屬性，索引、唯一、DMLfrom sqlalchemy.types import *# 所有字段類型
1. 直接建立一個可調用的表格
需要先繼承基類，在定義__init__函數，設置輸入參數。
# 創建庫表類型Base = declarative_base() # 調用sqlalchemy的基類class Users(Base): ’’’繼承基類’’’ __tablename__ = 'users' # 數據表的名字 __table_args__ = {’extend_existing’: True} # 當數據庫中已經有該表時，或內存中已聲明該表，可以用此語句重新覆蓋聲明。 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(64), unique=True) #email = Column(String(64)) def __init__(self, name, email):self.name = nameself.email = email # 聲明需要調用的特征，可以只聲明數據庫中表格列的子集Base.metadata.create_all(engine)# 表生效：將所有定義的類，使用引擎創建，此時可以在數據庫中看到這些表。
2. 創建多個相同列屬性的表格 先建立一個表格的父類，指定列的屬性，再通過繼承父類
不同的表
# 創建庫表類型Base = declarative_base() # 調用sqlalchemy的基類class model_data(BASE): ’’’創建數據庫表類：模型所需的基本字段’’’ __abstract__ = True # 輔助sqlAlchemy實現類的繼承，自動繼承屬性，省去super() __table_args__ = {’extend_existing’: True} # 若表的聲明在內存中已存在，則重新聲明表的名稱，不然會報錯 ai_xdr_id = Column(BigInteger(), primary_key=True, unique=True, autoincrement= True) ai_sdk_id = Column(BigInteger())class TrainData(model_data): # 訓練集表 ’’’繼承model_data的屬性，并將表的名字定義為：’xxx_train_data’存入數據庫 ’’’ __tablename__ = ’xxx_train_data’ class DevData(model_data): # 開發集表 ’’’表的名字定義為：’xxx_dev_data’ ’’’ __tablename__ = ’xxx_dev_data’class TestData(model_data): # 測試集表 __tablename__ = ’xxx_test_data’Base.metadata.create_all(engine)# 表生效：將所有定義的類，使用引擎創建，此時可以在數據庫中看到這些表。三、增刪改查
因為是會話操作，當某個語句，例如增加數據時，不成功的時候需要回滾。
增加數據
# 增加數據add_user = Users('test3', 'test123@qq.com')session.add(add_user)session.commit()# add_users = Users(('test', 'test123@qq.com'),(’a’,’b’)))# session.add(add_users)# session.commit()# 當上述語句出現執行錯誤時，需要執行回滾語句，才能繼續操作session.rollback()
刪除數據
delete_users = session.query(Users).filter(Users.name == 'test').first()if delete_users: session.delete(delete_users) session.commit() session.query(Users).filter(Users.name == 'test').delete()session.commit()
更改數據
# 改session.query(Users).filter_by(id=1).update({’name’: 'Jack'})users = session.query(Users).filter_by(name='Jack').first()users.name = 'test'
查找數據
users = session.query(Users).filter_by(id=5).all()for item in users: print(item.name) print(item.email) # 若未在類中聲明，則無法訪問數據庫中該表的屬性。四、進階技能
1. 將DataFrame格式的數據導入數據庫
class DataAccessLayer:# 數據連接層、定義了連接和關閉。 ’’’數據連接層、定義了連接和關閉。’’’ def __init__(self):self.ENGINE = None # 引擎self.SESSION = None# 會話self.conn_string = 'mysql+pymysql://root:1234;@127.0.0.1/test' ## 需要安裝mysql和pymysql的模塊，用戶名:密碼@ip地址/某個數據庫 def connect(self):’’’連接時建立引擎和會話。’’’self.ENGINE = create_engine(self.conn_string, encoding=’utf-8’,isolation_level='AUTOCOMMIT', connect_args={’connect_timeout’: 7200})# self.ENGINE = create_engine(self.conn_string, encoding=’utf-8’,connect_args={’connect_timeout’: 7200})self.SESSION = sessionmaker(bind=self.ENGINE)() def disconnect(self):’’’斷開時，關閉引擎。’’’self.ENGINE.close()def df_save_db(df,tablename): ’’’將數據集DataFrame保存到數據庫’’’ db_ac = DataAccessLayer() db_ac.connect() conn = db_ac.ENGINE.connect() df.to_sql(name=tablename, con=conn, if_exists=’append’, index=False) conn.close() print(’%s updated.’%tablename)df = pd.read_csv(’traindata_jiangsu_donghai.csv’)df_save_db(df,’traindata_jiangsu_donghai’)
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