Python玩转SQL的神器有哪些

这篇文章主要讲解了“Python玩转SQL的神器有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python玩转SQL的神器有哪些”吧！

初始化工作

一般使用ORM框架，都会有一些初始化工作，比如数据库连接，定义基础映射等。

以MySQL为例，创建数据库连接只需要传入DSN字符串即可。其中echo表示是否输出对应的sql语句，对调试比较有帮助。

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

个人设计

对于我个人而言，引进ORM框架时，我的项目会参考MVC模式做以下设计。其中model存储的是一些数据库模型，即数据库表映射的Python类；model_op存储的是每个模型对应的操作，即增删查改；调用方（如main.py）执行数据库操作时，只需要调用model_op层，并不用关心model层，从而实现解耦。

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

映射声明(Model介绍)

举个栗子，如果我们有这样一张测试表

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，映射的结果就是下文这个Python类

# 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，我们可以看到PyOrmModel继承了Base类，该类是sqlalchemy提供的一个基类，会对我们声明的Python类做一些检查，我将其放在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，每个Python类都必须包含__tablename__属性，不然无法找到对应的表。

第三，关于数据表的创建有两种方式，第一种当然是手动在MySQL中创建，只要你的Python类定义没有问题，就可以正常操作；第二种是通过orm框架创建，比如下面：

# 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)

创建效果：

...
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，关于字段属性

• 1.primary_key和autoincrement比较好理解，就是MySQL的主键和递增属性。

• 2.如果是int类型，不需要指定长度，而如果是varchar类型，则必须指定。

• 3.nullable对应的就是MySQL中的NULL 和 NOT NULL

• 4.关于default和server_default: default代表的是ORM框架层面的默认值，即插入的时候如果该字段未赋值，则会使用我们定义的默认值；server_default代表的是数据库层面的默认值，即DDL语句中的default关键字。

Session介绍

在SQLAlchemy的文档中提到，数据库的增删查改是通过session来执行的。

>>> 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，我们可以看到，对于每一次操作，我们都需要对session进行获取，提交和释放。这样未免过于冗余和麻烦，所以我们一般会进行一层封装。

1.采用上下文管理器的方式，处理session的异常回滚和关闭，这部分与所参考的文章是几乎一致的。

# 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中增加两个方法，用于model和dict之间的转换

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.数据库操作的封装，与参考的文章不同，我是直接调用了session，从而使调用方不需要关注model层，减少耦合。

# 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.调用方

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

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