教大家使用Python SqlAlchemy
本文实例解析Python SqlAlchemy的使用方法,分享给大家供大家参考,具体内容如下
1.初始化连接
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine('mysql://pass@localhost/test'echo=True) DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession() ret=session.execute('desc user') print ret # print ret.fetchall() print ret.first()
mysql://root:pass/test
root是用户名 pass密码 test数据库
session相当于MySQLdb里面的游标
first 相当于fetchone
echo=True 会输出所有的sql
2.创建表
from sqlalchemy import Column from sqlalchemy.types import * from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base BaseModel = declarative_base() from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine('mysql://root:Hs2BitqLYKoruZJbT8SV@localhost/test') DBSession = sessionmaker(bind=engine) class User(BaseModel): __tablename__ = 'user1' # 表名 user_name = Column(CHAR(30), primary_key=True) pwd = Column(VARCHAR(20), default='aaa', nullable=False) age = Column(SMALLINT(), server_default='12') accout = Column(INT()) birthday = Column(TIMESTAMP()) article = Column(TEXT()) height = Column(FLOAT()) def init_db(): ''' 初始化数据库 :return: ''' BaseModel.metadata.create_all(engine) def drop_db(): ''' 删除所有数据表 :return: ''' BaseModel.metadata.drop_all(engine) drop_db() init_db()
和django的 ORM一样 一旦表被创建了,修改User类不能改变数据库结构,只能用sql语句或删除表再创建来修改数据库结构
sqlalchemy.types里面有所有的数据字段类型,等于sql类型的大写
default参数是插入数据的时候,sqlalchemy自己处理的,server_default才是让mysql处理的
3.添加记录
user1=User(user_name='lujianxing',accout=1245678) session.add(user1) session.commit()
要commit才能起作用
4.更新记录
1).更新单条记录
query = session.query(User) user = query.get('lujianxing11') print user.accout user.accout='987' session.flush()
2).更新多条记录
query = session.query(User) query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({User.age: '15'}) query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({'age': '16'}) query.filter(User.pwd=='aaa').update({'age': '17'})
5.删除记录
query = session.query(User) user = query.get('lujianxing11') session.delete(user) session.flush()
6.查询
query = session.query(User) print query # 只显示sql语句,不会执行查询 print query[0] # 执行查询 print query.all() # 执行查询 print query.first() # 执行查询 for user in query: # 执行查询 print user.user_name
如果字段的类型是数字型,查询出来的type也是数字型的,不是字符串
高级一点的查询:
# 筛选 user = query.get(1) # 根据主键获取 print query.filter(User.user_name == 2) # 只显示sql语句,不会执行查询 print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').all() # 执行查询 print query.filter(User.user_name == 'lujianxing', User.accout == 1245678, User.age > 10).all() # 执行查询 print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').filter(User.accout == 1245678).all() print query.filter("user_name = 'lujianxing'").all() # 执行查询 print query.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").all() # 执行查询 query2 = session.query(User.user_name) # 返回的结果不是User的实例,而是元组 print query2.all() # 执行查询 print query2.offset(1).limit(1).all() # 等于 limit 1,1 # 排序 print query2.order_by(User.user_name).all() print query2.order_by('user_name').all() print query2.order_by(User.user_name.desc()).all() print query2.order_by(User.user_name, User.accout.desc()).all() print query2.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").count() # 聚合查询 print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar() print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar() print session.query(func.count(User.id)).scalar() print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User,因此不需要指定表 print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数 print session.query(func.sum(User.id)).scalar() print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名,只要该数据库支持 print session.query(func.current_timestamp()).scalar() print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
以上就是关于Python SqlAlchemy的使用方法介绍,希望对大家的学习有所帮助。

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MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

MySQLのインストール障害の主な理由は次のとおりです。1。許可の問題、管理者として実行するか、SUDOコマンドを使用する必要があります。 2。依存関係が欠落しており、関連する開発パッケージをインストールする必要があります。 3.ポート競合では、ポート3306を占めるプログラムを閉じるか、構成ファイルを変更する必要があります。 4.インストールパッケージが破損しているため、整合性をダウンロードして検証する必要があります。 5.環境変数は誤って構成されており、環境変数はオペレーティングシステムに従って正しく構成する必要があります。これらの問題を解決し、各ステップを慎重に確認して、MySQLを正常にインストールします。

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MySQLは、基本的なデータストレージと管理のためにネットワーク接続なしで実行できます。ただし、他のシステムとのやり取り、リモートアクセス、または複製やクラスタリングなどの高度な機能を使用するには、ネットワーク接続が必要です。さらに、セキュリティ対策(ファイアウォールなど)、パフォーマンスの最適化(適切なネットワーク接続を選択)、およびデータバックアップは、インターネットに接続するために重要です。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。
