Ein magisches Tool für Neulinge, um Python zu lernen und in fünf Minuten mit SQL zu spielen!

Hintergrund

Tatsächlich habe ich am Anfang PyMySQL verwendet, aber ich fand, dass die Wartung mühsamer war und das Risiko von Code bestand Injektion, also habe ich einfach direkt das ORM-Framework verwendet.

ORM ist Object Relational Mapper, der einfach als Zuordnung zwischen Datenbanktabellen und Python-Klassen verstanden werden kann, indem Sie die Datenbank indirekt bedienen.

Die bekannteren Python-ORM-Frameworks sind SQLAlchemy und Peewee. Ich werde hier keinen Vergleich anstellen, sondern nur einige meiner persönlichen Verwendungen von SQLAlchemy erläutern. Ich hoffe, dass es allen meinen Freunden hilfreich sein kann. #🎜🎜 ##### 🎜🎜#SQLALCHEMY-Version: 1.3.15

🎜🎜#PyMySQL-Version: 0.9.3#🎜🎜 ## 🎜🎜#MySQL-Version: 5.7#🎜🎜 ## 🎜 🎜#

Initialisierungsarbeit
• Im Allgemeinen fallen bei der Verwendung eines ORM-Frameworks einige Initialisierungsarbeiten an, z. B. Datenbankverbindungen, Definition grundlegender Zuordnungen usw.
• Am Beispiel von MySQL müssen Sie nur die DSN-Zeichenfolge übergeben, um eine Datenbankverbindung herzustellen. Echo gibt an, ob die entsprechende SQL-Anweisung ausgegeben werden soll, was beim Debuggen hilfreich ist.

• from sqlalchemy import create_engine
  engine = create_engine('mysql+pymysql://$user:$password@$host:$port/$db?charset=utf8mb4', echo=True)

persönliches Design

Für mich persönlich wird sich mein Projekt bei der Einführung des ORM-Frameworks auf das MVC-Muster für das folgende Design beziehen. Unter diesen speichert model einige Datenbankmodelle, d. h. Python-Klassen, die den einzelnen Modellen zugeordnet sind, d. Führt Datenbankoperationen aus, muss nur die Ebene model_op aufgerufen werden, und Sie müssen sich nicht um die Modellebene kümmern, um eine Entkopplung zu erreichen.

├── main.py
├── model
│ ├── __init__.py
│ ├── base_model.py
│ ├── ddl.sql
│ └── py_orm_model.py
└── model_op
 ├── __init__.py
 └── py_orm_model_op.py

Mapping-Anweisung (Modelleinführung)

Zum Beispiel, wenn wir eine solche Testtabelle haben

create table py_orm (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一id',
 `name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
 `attr` JSON NOT NULL COMMENT '属性',
 `ct` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 `ut` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON update CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
 PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=InnoDB COMMENT '测试表';

Im ORM-Framework wird das Ergebnis abgebildet ist die Python-Klasse unten

# py_orm_model.py
from .base_model import Base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, TIMESTAMP, text, JSON
class PyOrmModel(Base):
 __tablename__ = 'py_orm'
 id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True, comment='唯一id')
 name = Column(String(255), nullable=False, default='', comment='名称')
 attr = Column(JSON, nullable=False, comment='属性')
 ct = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'), comment='创建时间')
 ut = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP'), comment='更新时间')

Zunächst können wir sehen, dass PyOrmModel die Basisklasse erbt, eine von sqlalchemy bereitgestellte Basisklasse, die einige Überprüfungen der von uns deklarierten Python-Klassen durchführt es in base_model.

# base_model.py
# 一般base_model做的都是一些初始化的工作
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:33306/orm_test?charset=utf8mb4", echo=False)

Zweitens muss jede Python-Klasse das Attribut __tablename__ enthalten, sonst kann die entsprechende Tabelle nicht gefunden werden.

Drittens gibt es zwei Möglichkeiten, eine Datentabelle zu erstellen. Die erste besteht natürlich darin, sie manuell in MySQL zu erstellen. Solange es kein Problem mit Ihrer Python-Klassendefinition gibt, kann sie normal funktionieren. Die zweite wird über das Orm-Framework erstellt, wie zum Beispiel das Folgende:

# main.py
# 注意这里的导入路径，Base创建表时会寻找继承它的子类，如果路径不对，则无法创建成功
from sqlachlemy_lab import Base, engine
if __name__ == '__main__':
 Base.metadata.create_all(engine)

Erstellungseffekt:

...
2020-04-04 10:12:53,974 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine
CREATE TABLE py_orm (
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
attr JSON NOT NULL COMMENT '属性',
ct TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
ut TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
 PRIMARY KEY (id)
)

Viertens über Feldattribute

#🎜 🎜#1.primary_key Es ist einfacher zu verstehen als Autoincrement, der Primärschlüssel und das inkrementelle Attribut von MySQL.

2. Wenn es sich um einen int-Typ handelt, müssen Sie die Länge nicht angeben. Wenn es sich jedoch um einen varchar-Typ handelt, müssen Sie sie angeben.

3.nullable entspricht NULL und NOT NULL in MySQL

4. Über default und server_default: default stellt den Standardwert auf ORM-Framework-Ebene dar, d. h. eingefügtes If Dem Feld wird kein Wert zugewiesen, der von uns definierte Standardwert wird verwendet; server_default stellt den Standardwert auf Datenbankebene dar, der das Standardschlüsselwort in der DDL-Anweisung ist.

• Sitzungseinführung
• In der SQLAlchemy-Dokumentation wird erwähnt, dass das Hinzufügen, Löschen und Ändern der Datenbank über die Sitzung durchgeführt wird.

>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
>>> session = Session()
>>> orm = PyOrmModel(id=1, name='test', attr={})
>>> session.add(orm)
>>> session.commit()
>>> session.close()

• Wie oben können wir sehen, dass wir für jeden Vorgang die Sitzung erfassen, übermitteln und freigeben müssen. Dies ist zu redundant und mühsam, daher führen wir normalerweise eine Kapselung durch.
• 1. Verwenden Sie den Kontextmanager, um das abnormale Rollback und Schließen der Sitzung zu verwalten. Dieser Teil stimmt fast mit dem Artikel überein, auf den verwiesen wird.

# base_model.py
from contextlib import contextmanager
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
def _get_session():
 """获取session"""
 return scoped_session(sessionmaker(bind=engine, expire_on_commit=False))()
# 在这里对session进行统一管理，包括获取，提交，回滚和关闭
@contextmanager
def db_session(commit=True):
 session = _get_session()
 try:
 yield session
 if commit:
 session.commit()
 except Exception as e:
 session.rollback()
 raise e
 finally:
 if session:
 session.close()

2. Fügen Sie in PyOrmModel zwei Methoden für die Konvertierung zwischen Modell und Diktat hinzu.

class PyOrmModel(Base):
 ...
 @staticmethod
 def fields():
 return ['id', 'name', 'attr']
 @staticmethod
 def to_json(model):
 fields = PyOrmModel.fields()
 json_data = {}
 for field in fields:
 json_data[field] = model.__getattribute__(field)
 return json_data
 @staticmethod
 def from_json(data: dict):
 fields = PyOrmModel.fields()
 model = PyOrmModel()
 for field in fields:
 if field in data:
 model.__setattr__(field, data[field])
 return model

3. Ich habe die Sitzung direkt aufgerufen , sodass der Aufrufer nicht auf die Modellschicht achten muss und die Kopplung reduziert wird.

# py_orm_model_op.py
from sqlachlemy_lab.model import db_session
from sqlachlemy_lab.model import PyOrmModel
class PyOrmModelOp:
 def __init__(self):
 pass
 @staticmethod
 def save_data(data: dict):
 with db_session() as session:
 model = PyOrmModel.from_json(data)
 session.add(model)
 # 查询操作，不需要commit
 @staticmethod
 def query_data(pid: int):
 data_list = []
 with db_session(commit=False) as session:
 data = session.query(PyOrmModel).filter(PyOrmModel.id == pid)
 for d in data:
 data_list.append(PyOrmModel.to_json(d))
 return data_list

4. Anrufer

# main.py
from sqlachlemy_lab.model_op import PyOrmModelOp
if __name__ == '__main__':
 PyOrmModelOp.save_data({'id': 1, 'name': 'test', 'attr': {}})

Den vollständigen Code finden Sie unter:

​

​https://github.com /yangancode /python_lab/tree/master/sqlachlemy_lab​

​

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