五分鐘菜鳥學會Python玩轉SQL的神器！

背景

其實一開始用的是pymysql，但發現維護比較麻煩，還存在程式碼注入的風險，所以就乾脆直接用ORM框架。

ORM即Object Relational Mapper，可以簡單理解為資料庫表和Python類別之間的映射，透過操作Python類，可以間接操作資料庫。

Python的ORM框架比較有名的是SQLAlchemy和Peewee，這裡不做比較，只是單純講解個人對SQLAlchemy的一些使用，希望能給各位朋友帶來幫助。

• sqlalchemy版本: 1.3.15
• sqlalchemy版本: 1.3.15
• pymysql版本: 0.9.3

mysql版本: 5.7

#初始化工作

一般使用ORM框架，都會有一些初始化工作，例如資料庫連接，定義基礎映射等。

以MySQL為例，建立資料庫連線只需要傳入DSN字串即可。其中echo表示是否輸出對應的sql語句，對除錯比較有幫助。

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

個人設計

對我個人而言，引進ORM框架時，我的專案會參考MVC模式做以下設計。其中model儲存的是一些資料庫模型，也就是資料庫表映射的Python類別；model_op儲存的是每個模型對應的操作，即增刪查改；呼叫方（如main.py）執行資料庫操作時，只需要呼叫model_op層，並不用關心model層，從而實現解耦。

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

映射宣告(Model介紹)

舉個栗子，如果我們有這樣一張測試表

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';

在ORM框架中，映射的結果就是下文這個Python類別

# 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')

首先，我們可以看到PyOrmModel繼承了Base類，該類別是sqlalchemy提供的一個基類，會對我們聲明的Python類別做一些檢查，我將其放在base_model中。

# 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)

其次，每個Python類別都必須包含__tablename__屬性，不然無法找到對應的表。

第三，關於資料表的創建有兩種方式，第一種當然是手動在MySQL中創建，只要你的Python類別定義沒有問題，就可以正常操作；第二種是透過orm框架創建，例如下面：

# 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)

創建效果：

...
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)
)

• 第四，關於字段屬性
1.primary_key和autoincrement比較好理解，就是MySQL的主鍵和遞增屬性。
2.如果是int類型，不需要指定長度，而如果是varchar類型，則必須指定。
3.nullable對應的就是MySQL中的NULL 和NOT NULL

4.關於default和server_default: default代表的是ORM框架層面的預設值，即插入的時候如果該字段未賦值，則會使用我們定義的預設值；server_default代表的是資料庫層面的預設值，也就是DDL語句中的default關鍵字。

Session介紹

在SQLAlchemy的文件中提到，資料庫的增刪查改是透過session來執行的。

>>> 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()

如上，我們可以看到，對於每一次操作，我們都需要對session進行獲取，提交和釋放。這樣未免過於冗餘和麻煩，所以我們一般會進行一層封裝。

1.採用上下文管理器的方式，處理session的異常回滾和關閉，這部分與所參考的文章是幾乎一致的。

# 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.在PyOrmModel中增加兩個方法，用於model和dict之間的轉換

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.資料庫操作的封裝，與參考的文章不同，我是直接調用了session，使呼叫方不需要關注model層，減少耦合。

# 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.呼叫方

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

完整程式碼請參閱：

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

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