Python的Django框架中使用SQLAlchemy操作数据库的教程
零、SQLAlchemy是什么？
SQLAlchemy的官网上写着它的介绍文字:
SQLAlchemy is the Python SQL toolkit and Object Relational Mapper that gives
application developers the full power and flexibility of SQL.
SQLAlchemy 是一个非常强大的ORM和数据库工具，但是它庞大的文档和复杂的功能总是让很 多人望而生畏。而Django的ORM相对来说就让很多人觉得简单实用。
事实上，SQLAlchemy其实也没有那么复杂，光使用它一些比较高级的功能其实并没有比 使用Django ORM复杂多少，而它丰富的功能则能让你在遇到更复杂的问题时处理起来得心应手。
写作本文的主要目的在于：
- 通过对比SQLAlchemy ORM和Django ORM的主要使用方法， 尽量简单直观的让Django用户能够快速了解和上手SQLAlchemy这款强大的工具。
- 不牵扯到SQLAlchemy具体的技术细节，包括Engine连接池、Session的具体工作原理等等
SQLAlchemy相对于Django内建的ORM来说，有几处非常明显的优点：
- 可独立使用，任何使用Python的项目都可以用它来操作数据库
- 和直接使用原始的DBAPI相比，提供了非常丰富的特性：连接池、auto-map等等
- 提供了更底层的SQL抽象语言，能用原始sql解决的问题基本上都可以用SQLAlchemy解决
- 接下来我们针对日常的数据库操作来对比一下Django ORM和SQLAlchemy。
文中使用的 SQLAlchemy 版本为 0.9.8
一、Django VS SQLAlchemy
SQLAlchemy的安装：
wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py python ez_setup.py sudo easy_install sqlalchemy sudo easy_install ipython
1.建立数据表
首先，我们需要先建立几个表。
（1）Django
在Django中，如果要建表，就是在models.py中定义你的数据类型：
from django.db import models class Game(models.Model): ... ... class GameCompany(models.Model): ... ...
因为文章主要面向有经验的Django用户，所以此处不写出详细的定义代码。定义Model以后 我们还需要在settings.py中DATABASES处设置需要连接的数据库地址。最后，使用syncdb来 完成数据库表的创建。
（2）SQLAlchemy
在SQLAlchemy中，定义表结构的过程和Django类似：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, Date
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
Base = declarative_base()
# 定义表结构
class GameCompany(Base):
__tablename__ = 'game_company'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(200), nullable=False)
country = Column(String(50))
class Game(Base):
__tablename__ = 'game'
id = Column(Integer, primary_key=True)
company_id = Column(Integer, ForeignKey('game_company.id'), index=True)
category = Column(String(10))
name = Column(String(200), nullable=False)
release_date = Column(Date)
# 和Django不同，外键需要显式定义，具体好坏见仁见智
# 此处的relation可以为lazy加载外键内容时提供一些可配置的选项
company = relationship('GameCompany', backref=backref('games'))
# 此处定义要使用的数据库
engine = create_engine('mysql://root:root@localhost:5379/sqlalchemy_tutorial?charset=utf8')
# 调用create_all来创建表结构，已经存在的表将被忽略
Base.metadata.create_all(engine)
2.插入一些数据
接下来，我们往表中插入一些数据
（1）Django
Django中比较常用的插入数据方法就是使用 .save() 了。
nintendo = GameCompany(name="nintendo", country="Japan") nintendo.save() game1 = Game( company=nintendo, category="ACT", name="Super Mario Bros", release_date='1985-10-18') game1.save() # 或者使用create Game.objects.create(... ...)
（2）SQLAlchemy
在SQLAlchemy ORM中，有一个非常关键的对象 session ，所有对于数据的操作都是 通过session来进行的，所以要插入数据之前，我们得先初始化一个session：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session()
之后插入数据的方法也和Django比较相似：
# 添加数据 nintendo = GameCompany(name="Nintendo", country="Japan") capcom = GameCompany(name="Capcom", country="Japan") game1 = Game( company=nintendo, category="ACT", name="Super Mario Bros", release_date='1985-10-18' ) game2 = Game( company=capcom, category="ACT", name="Devil May Cry 3: Dante's Awakening", release_date="2005-03-01", ) game3 = Game( company=nintendo, category="RPG", name="Mario & Luigi: Dream Team", release_date="2013-08-11", ) # 使用add_all来让这些objects和session产生关系 session.add_all([nintendo, capcom, game1, game2]) # 在没有开启autocommit的模式下，不要忘了调用commit来让数据写到数据库中 session.commit()
除了commit之外，session还有rollback()等方法，你可以把session对象简单看成是一次 transaction，所以当你对内容进行修改时，需要调用 session.commit() 来提交这些修改。
去文档可以了解更多session相关内容：http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/orm/session.html
二、常用操作
1.简单查询
（1）批量查询
# -- Django -- Game.objects.filter(category="RPG") # -- SQLAlchemy -- # 使用filter_by是和django ORM比较接近的方式 session.query(Game).filter_by(category="RPG") session.query(Game).filter(Game.category == "RPG")
（2）查询单个对象
# -- Django -- Game.objects.get(name="Super Mario Bros") # -- SQLAlchemy -- session.query(Game).filter_by(name="Super Mario Bros").one() # `get_objects_or_None()` session.query(Game).filter_by(name="Super Mario Bros").scalar()
Django中得各种 > 、< 都是使用在字段名称后面追加 "__gt"、"__lt" 来实现的，在SQLAlchemy 中这样的查询还要更直观一些
# -- Django -- Game.objects.filter(release_date__gte='1999-01-01') # 取反 Game.objects.exclude(release_date__gte='1999-01-01') # -- SQLAlchemy -- session.query(Game).filter(Game.release_date >= '1999-01-01').count() # 取反使用 ~ 运算符 session.query(Game).filter(~Game.release_date >= '1999-01-01').count() 通过外键组合查询 # -- Django -- Game.objecs.filter(company__name="Nintendo") # -- SQLAlchemy -- session.query(Game).join(GameCompany).filter(GameCompany.name == "Nintendo")
2.多条件或查询
# -- Django -- from django.db.models import Q Game.objects.filter(Q(category="RPG") | Q(category="ACT")) # -- SQLAlchemy -- from sqlalchemy import or_ session.query(Game).filter(or_(Game.category == "RPG", Game.category == "ACT")) session.query(Game).filter((Game.category == "RPG") | (Game.category == "ACT"))
（1）in查询
# -- Django -- Game.objects.filter(category__in=["GAL", "ACT"]) # -- SQLAlchemy -- session.query(Game).filter(Game.category.in_(["GAL", "ACT"]))
（2）like查询
# -- Django --
Game.objects.filter(name__contains="Mario")
# -- SQLAlchemy --
session.query(Game.name.contains('Mario'))
3.统计个数
简单统计总数：
# -- Django --
Game.objects.filter(category="RPG").count()
# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter_by(category="RPG").count()
分组统计个数
# -- Django --
from django.db.models import Count
Game.objects.values_list('category').annotate(Count('pk')).order_by()
# -- SQLAlchemy --
from sqlalchemy import func
session.query(Game.category, func.count(Game.category)).group_by(Game.category).all()
4.结果排序
对查询结果进行排序：
# -- Django --
Game.objects.all().order_by('release_date')
Game.objects.all().order_by('-release_date')
# 多字段排序
Game.objects.all().order_by('-release_date', 'category')
# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).order_by(Game.release_date)
session.query(Game).order_by(Game.release_date.desc())
# 多字段排序
session.query(Game).order_by(Game.release_date.desc(), Game.category)
5.修改数据
# -- Django -- game = Game.objects.get(pk=1) game.name = 'Super Mario Brothers' game.save() # -- SQLAlchemy -- game = session.query(Game).get(1) game.name = 'Super Mario Brothers' session.commit()
6.批量修改
# -- Django --
Game.objects.filter(category="RPG").update(category="ARPG")
# -- SQLAlchemy --
session.query(Game).filter_by(category="RPG").update({"category": "ARPG"})
7.批量删除
# -- Django -- Game.objects.filter(category="ARPG").delete() # -- SQLAlchemy -- session.query(Game).filter_by(category="ARPG").delete()
三、SQLAlchemy其他一些值得关注的功能
上面简单列了一些SQLAlchemy ORM和Django ORM的使用方法对比，SQLAlchemy同时还提供了一些 其他非常有用的功能，比如Automap~
假如你有一个Django项目，通过ORM创建了一大堆Model。这时来了一个新项目，需要操作 这些表，应该怎么办？拷贝这些Models？使用原始的DB-API加上sql来操作？
其实使用SQLAlchemy的Automap可以让你的工作变得非常的方便，你只要在新项目连接到旧数据库，然后 稍微配置一下Automap，就可以使用SQLAlchemy的ORM操作那些通过别的系统创建的表了。
就像这样：
from sqlalchemy.ext.automap import automap_base
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import create_engine
Base = automap_base()
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
Base.prepare(engine, reflect=True)
# user和address就是表明，通过这样的语句就可以把他们分别映射到User和Address类
User = Base.classes.user
Address = Base.classes.address
更多信息可以参考详细文档：http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/orm/extensions/automap.html
附：Django与SQLAlchemy结合的实例演示
譬如，以下gumi/db.py代码，其中gumi制作Django项目名，项目中使用的唯一的数据库连接的包装，作为py调用。
# -*- coding: utf-8 -*-
from django.conf import settings
from django.core import signals
from django.dispatch import dispatcher
import sqlalchemy
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from sqlalchemy.engine.url import URL
__all__ = ['Session', 'metadata']
def create_engine():
url = URL(drivername=settings.DATABASE_ENGINE,
database=settings.DATABASE_NAME,
username=settings.DATABASE_USER,
password=settings.DATABASE_PASSWORD,
host=settings.DATABASE_HOST,
port=settings.DATABASE_PORT or None,
query = getattr(settings, 'DATABASE_OPTIONS', {})
)
options = getattr(settings, 'SQLALCHEMY_OPTIONS', {})
engine = sqlalchemy.create_engine(url, **options)
return engine
def end_request(signal, sender):
Session.remove()
dispatcher.connect(receiver=end_request,
signal=signals.request_finished)
metadata = sqlalchemy.MetaData()
Session = scoped_session(sessionmaker(autoflush=True,
transactional=True,
bind=create_engine()))
模块代码
from sqlalchemy.orm import *
from gumi.db import Session, metadata
some_table = Table('some_table', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('some_value', String(100), nullable=False,
mysql_engine='InnoDB',
)
class SomeObject(object):
pass
mapper(SomeObject, some_table)
视图代码
import django.newforms as forms
from gumi.db import Session
class SomeForm(forms.Form):
# newform
pass
def some_action(req):
if req.method != "POST":
form = SomeForm()
else:
form = SomeForm(req.POST)
if form.is_valid():
data = form.clean()
obj = SomeObject()
obj.some_param = data['a']
obj.another_param = data['b']
Session.save(obj)
Session.commit()
return HttpResponseRedirect('/')
return render_to_response('some/template.html')
