1.ORM

在服务器后台，数据是要存储在数据库的，但是如果项目在开发和部署的时候，是使用的不同的数据库，该怎么办呢？是不是需要把所有的 SQL 语句都再重新写一遍呢？

        

ORM

ORM全称 Object Relational Mapping对象关系映射

通过 ORM 可以不用关心后台是使用的哪种数据库，只需要按照 ORM 所提供的语法规则去书写相应的代码， ORM 就会自动的转换成对应对应数据库的 SQL 语句

2. SQLAlchemy连接数据库

第一步：安装

安装： mysql

安装python包： pymysql、sqlalchemy

pip安装 python 包

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pymysql

pip install -i https://pypi.douban.com/simple sqlalchemy 这里是使用国内的源

创建/data目录，在下面创建connect.py文件

from sqlalchemy import create_engine  #第二步：导入模块 #第三步：数据库数据USERNAME = 'admin'PASSWORD = 'Root110qwe'HOST = '127.0.0.1'PORT = 3306DATABASE = 'mydb'Db_url = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(   #第四步：数据连接 URL

USERNAME,    PASSWORD,    HOST,    PORT,    DATABASE)engine = create_engine(Db_url) #第五步：连接数据库

if __name__ == '__main__':    #第六步：测试连接

connection = engine.connect() #定义游标    result = connection.execute('select 1')    print(result.fetchone())

3.创建Module

第一步：创建 Module 的 Base 类

在connect.py文件中生成Base类

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base(engine) #数据库建模使用继承来建立

对象关系型映射，数据库中的表与python中的类相对应，创建的类必须继承自 sqlalchemy 中的基类。

使用 declarative 方法定义的映射类依据一个基类，这个基类是维系类和数据表关系的目录。

应用通常只需要有一个 Base 的实例。我们通过 declarative_base() 功能创建一个基类。

第二步：创建 Module

新增user_modules.py文件

#这个文件是用来建立模型from connect import Basefrom sqlalchemy import Column,Integer,String,DateTime,Booleanfrom datetime import datetimeclass User(Base):    '''    建立一个User模型，建立一张user表    '''    __tablename__ = 'user'    id = Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)    username = Column(String(20))    password = Column(String(20))    create_time = Column(DateTime,default=datetime.now())    _locked = Column(Boolean,default=False,nullable=False) #当前用户是否已经登录，是否还能登录

#第三步：创建 Module

if __name__ == '__main__':    Base.metadata.create_all() #创建表格

再次强调，我们用类来表示数据库里面的表！！！

这些表的类都继承于我们的Base基类。

在类里面我们定义一些属性，这个属性通过映射，就对应表里面的字段

Module

__tablename__： 数据库中的表名

Column： 用来创建表中的字段的一个方法

Integer： 整形，映射到数据库中的int类型

String： 字符类型，映射到数据库中的varchar类型，使用时，需要提供一个字符长度

DateTime： 时间类型

4. 数据的增删改查

第一步：创建会话

在connect.py中添加

from  sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(engine)  #生成一个会话类，用来操作数据session = Session()

在对表数据进行增删改查之前，先需要建立会话，建立会话之后才能进行操作，就类似于文件要打开之后才能对文件内容操作

add

add 是添加一条数据， add_all 添加多条数据

query

query 就是查询的意思，在 SQLAlchemy 中也用来查询数据

all 是查询所有的意思

first 是查询第一条数据

在后面会详细介绍更过的用法

update

update更新是需要使用字典传值

delete

使用 delete 方法来删除数据

创建test_user_module.py文件。

from connect import sessionfrom user_modules import Userdef add_user():    '''添加数据'''    person = User(username='shiwei',password='1234')    session.add_all([  #接收一个列表，添加多条，每一条是列表里面的一个元素        User(username='塔卡',password='12341'),        User(username='小泼',password='55432'),        User(username='清空',password='12341'),    ])    # session.add(person)  #会默认开启一个事物，添加一条    session.commit()  #提交事务def search_user():    '''查看数据'''    rows = session.query(User).all()  #查询所有    # rows = session.query(User).first()  #查询第一条    print(rows)def update_user():    '''更新数据'''    #更新是需要使用字典传值    session.query(User).filter(User.username == '塔卡').update({User.password:'23115'})    session.commit()def delete_user():    '''删除数据'''    rows = session.query(User).filter(User.username == '式微')[0]  #需要使用索引取原生SQL值，不然会是    print(rows)    session.delete(rows)    session.commit()if __name__ == '__main__':    delete_user()

 

执行查询search_user()时，会显示如下内容。需要对module模块进行重写__repr__

[<user_modules.User object at 0xb679104c>, <user_modules.User object at 0xb679190c>, <user_modules.User object at 0xb679194c>, <user_modules.User object at 0xb679198c>, <user_modules.User object at 0xb67919cc>]

class User(Base):    '''    建立一个User模型，建立一张user表    '''    __tablename__ = 'user'    id = Column(Integer,autoincrement=True,primary_key=True)    username = Column(String(20))    password = Column(String(20))    create_time = Column(DateTime,default=datetime.now())    _locked = Column(Boolean,default=False,nullable=False) #当前用户是否已经登录，是否还能登录    def __repr__(self):        return '''        
     
              '''%(self.id,self.username,self.password,self._locked)
     

重新运行search_user.py文件，展示结果如下，解析成容易读取的信息：