关于sqlalchemy的ORM的使用

二、创建表

1. 使用Mapped来映射字段

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,Mapped,mapped_columnBase = declarative_base()
engine = create_engine('sqlite:///数据库位置')
Session = sessionmaker()class 类名(Base):__tablename__ = '数据库中的表名'字段名:Mapped[类型] = Mapped_column(限制条件)#限制条件有primary_key,unique,nullable.都是布尔类型 .....

2. 使用Annotated定义共同属性字段

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,Mapped,mapped_column
from typing_extensions import AnnotatedBase = declarative_base()
engine = create_engine('sqlite:///数据库位置')
Session = sessionmaker()
共同属性 = Annotated[类型,mapped_column(限制条件)]
#注解的方式将字段类型定义好了class 类名(Base):__tablename__ = '数据库的的表名'字段名:Mapped[共同属性]......def __repr__(self):return f'字段：{self.字段名}'#__repr__表示查询返回的值Base.metadata.create_all(engine)#创建表函数

3. 获取当前时间函数

from sqlalchemy.sql import func
# func.now()表示获取当前时间
from typing_extensions import Annotated共同时间属性 = Annontated[datetime.datetime,mapped_column(server_default=func.now())]
#其它与定义表时一样使用

3. 一对多创建表

#使用id来定义
# 在mapped_column中添加ForeignKey('被关联表名.id').如：
mapped_column(ForeignKey('被关联表名.id'))
关联表字段:Mapped[类型] = mapped_column(ForeignKey('被关联表名.id'))
#整体表传入
被关联表名（小写）:Mapped[被关联表名] = relationship(lazy=False | True(默认))
#正向查询
关联表名.被关联表名（小写）#就可以查询被关联表的值
#lazy=False时，关联表和被关联表一起查询
#lazy=True时，只有调用关联表名.被关联表名时才查询
#反向查询
被关联表名（小写）:Mapped[被关联表名] = relationship(lazy=False | True(默认),backref='查询被关联表的变量')

双向查询定义（第二种方法）
在被关联表中定义关联关联表
注：List(from typing import List)
关联表字段名:Mapped[List[“关联表名”]] = relationship(back_populates=‘被关联表名字段’)
在关联表中定义关联被关联表
被关联表名（小写）:Mapped[被关联表名] = relationship(back_populates=‘关联表名字段’))。如：

注：可以用session.flush()强行将数据存入数据库。

三、使用数据表、查询记录

1. 查询一下类

from slqalchemy import select,
query = select(表名).order_by(表名.字段名)
result = session.execute(query)

2. 查询多个类

from slqalchemy import select
query = select(类名列表).join(类名.外键名)

3. 查询多个类中的个别字段

query = select(类名.要查询的字段,.....).join_from(类名列表)
#join_from中的类名列表是创建表时就已经关联了
#当两个表中有相同的名称时，就只会用字段_1,字段_2.....，也可以用别名。如下：
query = select(类名.要查询的字段.label('别名'))
#别名的作用是使用数据时能用到
#以上是内连结，内连结的意思是其中一个字段没有关联，就查询不到
query = select(类名.要查询的字段,.....)\
.select_from(outerjoin(类名列表))
#或
query = select(类名.要查询的字段,.....).join(类名.被关联字段,isouter=True)
#以上是外连结，外连结的意思是其中一个字段没有关联，也可以查询到。

4. where条件
   ==等于，!=不等于，contains包含

#基于对象查询
对象 = session.get(类名，类名的id)
query = select(类名).where(类名.外键名=对象)
# 基于id查询
query = select(类名).where(类名.外键名.id=id)

三、批量插入数据

1. 没有关联的插入

from sqlalchemy.orm import Session
session = Session(engine)
# 使用insert
session.execute(insert(类名).values(数据列表，注数据是字典)
)
session.commit()

2. 批量关联的插入

from sqlalchemy.orm import Session
with Session(engine) as session:session.excute(inser(表名).values([{'字段':value,'关联名':select(被关联表名.字段).where(被关联表名.字段=value),.....},.......]))
#可以通过查询直接属值

3. 批量更新

from sqlalchemy.orm import Session
with Session(engine) as session:session.excute(update(表名),[{'id':value,字段:value,....},......])session.commit()

4. 批量删除

from sqlalchemy.orm import Sesseion
with Session(engine) as sesseion:session.excute(delete(表名).where(条件))
#在条件中查询是否包含相应的值
表名.字段.in_(值列表)

四、关于with…as…:的使用

with…as…:是执行完包含的代码后自动关闭、如果代码有错误会自动跳出。如果有连结或读取代取，代码执行完了后就关闭。

1. sqlalchemy关于连结数据库的方法

from sqlalchemy.orm import Session
with Session(engin) as session,session.begin():........
#session.begin()表示会自动提交事务，所以在with...as ...:中就不用session.commit()代码了