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开发 后端
Python的ORM框架比较出名的是SQLAlchemy和Peewee,这里不做比较,只是单纯讲解个人对SQLAlchemy的一些使用,希望能给各位朋友带来帮助。

背景

其实一开始用的是pymysql,但是发现维护比较麻烦,还存在代码注入的风险,所以就干脆直接用ORM框架。

ORM即Object Relational Mapper,可以简单理解为数据库表和Python类之间的映射,通过操作Python类,可以间接操作数据库。

Python的ORM框架比较出名的是SQLAlchemy和Peewee,这里不做比较,只是单纯讲解个人对SQLAlchemy的一些使用,希望能给各位朋友带来帮助。

  • 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': {}})
责任编辑:庞桂玉 来源: 菜鸟学Python
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