前言
说到面向对象，大家都不陌生。关系型数据库也是后端日常用来存储数据的，但数据库是关系型的，因此，ORM 通过对象模型和数据库的关系模型之间建立映射，我们就能像操作对象一样来操作数据库。ORM 的优点主要是面向对象编程，不需写原生 SQL，用操作对象的方式访问数据。当然，缺点就是当遇到复杂的操作时，ORM 就不那么好写了，还有就是加了一层映射，执行效率低于原生 sql。不过，对于大部分项目来说，这些缺点都是可以接受的。牺牲的性能可以接受；有复杂操作时，实现就用原生 SQL，ORM 执行罢了。
flask sqlalchemy 的配置使用
在 python 中，常用的 ORM 工具就是 sqlalchemy 了。下面就以一个简单的 flask 例子来说明吧。
首先，写一个最简单的 flask 项目，代码如下：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')def orm_test(): return "hello"
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接下来我们导入 ORM 配置，添加如下代码：
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
def orm_config(): url = "mysql+mysqlconnector://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db_name}?charset=utf8" orm_conf = { 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': url } return orm_conf
# ORM 设置app.config.from_mapping(orm_config)db = SQLAlchemy(app)
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这样我们就将 ORM 配置 OK 了。
然后我们新增一个表 table1 的 model
# model表名class Table1(db.Model): # 表名 __tablename__ = "table1"
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')
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以上配置这是在数据源只有一个库的时候，但很多时候我们还需要访问别的库，这时需要在 ORM 配置和 model 上做一些设置。
ORM 配置中需要用到SQLALCHEMY_BINDS来添加数据库， model 中__bind_key__来指定数据库了。具体修改如下：
3.1 修改 ORM 配置：
def orm_config(): url = "mysql+mysqlconnector://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db_name}?charset=utf8" # 指定的别库 other_url = "mysql+mysqlconnector://{user1}:{pwd1}@{host1}:{port1}/{db_name1}?charset=utf8" orm_conf = { 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': url, # 添加别库 "SQLALCHEMY_BINDS":{ "other_db":other_url }, } return orm_conf
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3.2 表 model 指定库：
class Table2(db.Model): # 指定别库 __bind_key__ = 'other_db' __tablename__ = "table2" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')
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最后，我们在接口中使用下 ORM。
@app.route('/')def orm_test(): # 查询table1数据 rows = Table1.query.filter(Table1.id<5) res = [] for row in rows: dict = { "id": row.id, "col": row.col } res.append(dict) return "hhh"
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当我们遇到复杂操作，不知道 ORM 语法该怎么写时，还可以直接用原生 sql + ORM session execute 的方式执行，示例如下：
sql = "select count(*) as cnt from table1 group by col"rows = db.session.execute(sql)
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以上例子我们是查询 table1 表的 id<5 的数据。完整代码如下：
from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
def orm_config(): url = "mysql+mysqlconnector://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db_name}?charset=utf8" other_url = "mysql+mysqlconnector://{user1}:{pwd1}@{host1}:{port1}/{db_name1}?charset=utf8" orm_conf = { 'SQLALCHEMY_DATABASE_URI': url, "SQLALCHEMY_BINDS":{ "other_db":other_url }, } return orm_conf
# ORM 设置app.config.from_mapping(orm_config)db = SQLAlchemy(app)
# model表名class Table1(db.Model): # 表名 __tablename__ = "table1"
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义') class Table2(db.Model): # 指定库 __bind_key__ = 'other_db' __tablename__ = "table2" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) col = db.Column(db.String(64), nullable=False, unique=True, comment='字段释义')
@app.route('/')def orm_test(): # 查询table1数据 rows = Table1.query.filter(Table1.id<5) res = [] for row in rows: dict = { "id": row.id, "col": row.col } res.append(dict) return "hhh"
if __name__ =="__main__": app.run()
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sqlalchemy 的增删改查
刚开始接触 sqlalchemy 时，对于语法不熟悉，写代码也是比较痛苦的。这里总结下 sqlalchemy 常用的语法吧。
查询数据
# 查询id<5的数据q = Table1.query.filter(Table1.id<5)# 查询过滤用 and、orfrom sqlalchemy import and_, or_q = Table1.query.filter(and_(Table1.id<5, Table1.col=='掘金'))q = Table1.query.filter(or_(Table1.id<5, Table1.col=='掘金'))# 查询过滤用in(语法：model.{字段名}.in_({列表}))q = Table1.query.filter(Table1.id.in_([1,2,3]))# 连表查询q = Table1.query.join(Table2, Table2.id==Table1.id) \ .filter(Table1.id<5) # 解析数据res = {'data': [dict(i) for i in q]}# 查询数据countcount = q.count()
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增加数据
row = Table1(id=1, col='掘金')db.session.add(row)db.seesion.commit()
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修改数据
row = Table1.query.filter(Table1.id<5) update_data = {"col": "掘金"} row.update(update_data) db.session.commit()
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删除数据
row = Table1.query.filter(Table1.id<5)row.delete()db.session.commit()
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备注： 增删改都要 commit()
总结
以上就是对 sqlalchemy 的简单使用及常用操作了。我们在工程代码中使用 sqlalchemy 时，在配置时记得根据实际情况添加相关配置参数，比如连接池的数量、自动回收连接的秒数等等。
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