数据库操作必读 SQLAlchemy进门
发布时间：2022-03-29 12:10:28 所属栏目：编程 来源：互联网
导读：环境 ：Ubuntu 15.10 64-bit SQLAlchemy是Python的ORM框架，它的理念是：数据库的量级和性能重要于对象集合，而对象集合的抽象又重要于表和行。 sqlite:///./foo.db SQLAlchemy缺省使用Python内建的sqlite3模块来连接或创建SQLite数据库。执行完create_engin
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环境 ：Ubuntu 15.10 64-bit SQLAlchemy是Python的ORM框架，它的理念是：数据库的量级和性能重要于对象集合，而对象集合的抽象又重要于表和行。 sqlite:///./foo.db SQLAlchemy缺省使用Python内建的sqlite3模块来连接或创建SQLite数据库。执行完create_engine后，可以发现当前目录多了foo.db文件，不妨用sqlite打开看看。 $ sqlite3 foo.dbSQLite version 3.8.11.1 2015-07-29 20:00:57Enter ".help" for usage hints.sqlite> .tables 注意这里用的是sqlite3而非sqlite，因为foo.db是经由Python内建的sqlite3模块创建的。 前面在创建MetaData时绑定了引擎： metadata = MetaData(engine) 当然也可以不绑定。绑定的好处是，后续很多调用 （比如 MetaData.create_all()，Table.create()，等等）就不用指定引擎了。 创建表 创建两张表，user和address，address表里有一个user id的外键。 注意：表名没有像官方文档及很多人推荐的那样使用复数形式，个人偏好而已，详细讨论请见StackOverflow的这个问题： Table NamingDilemma: Singular vs. Plural Names from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, ForeignKeyengine = create_engine('mysql+mysqldb://root:******@localhost/sa_test', echo=True)metadata = MetaData(engine) user_table = Table('user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(50)), Column('fullname', String(100)) )address_table = Table('address', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('user_id', None, ForeignKey('user.id')), Column('email', String(128), nullable=False) )metadata.create_all() 执行完metadata.create_all()这一句，两张表就创建好了，可以在MySQL里立即查看。 除了metadata.create_all()，Table自己也有create方法： create(bind=None, checkfirst=False) 参数bind一般就是指引擎。 参数checkfirst表示是否检查表已经存在。为True时，若表已经存在，不报错，只是什么也不做；为False时，若表已经存在，则将引发异常。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
