Sqlalchemy 简明教程

SQLAlchemy ORM - Declaring Mapping

SQLAlchemy 的对象关系映射器 API 的主要目标是促进将用户定义的 Python 类与数据库表相关联，并将这些类的对象与相应表中的行相关联。对象的 state 和行的 state 的变化彼此同步匹配。SQLAlchemy 能够根据用户定义的类及其定义的关系来表达数据库查询。

ORM 基于 SQL 表达式语言构建。它是一种高级抽象的用法模式。事实上，ORM 是表达式语言的一个应用用法。

虽然可以单独使用对象关系映射器构建成功的应用程序，但有时使用 ORM 构建的应用程序可能在需要特定数据库交互时直接使用表达式语言。

Declare Mapping

首先，调用 create_engine() 函数来设置引擎对象，随后将其用于执行 SQL 操作。该函数有两个参数，一个是数据库名称，另一个是回显参数，当设置为 True 时将生成活动日志。如果数据库不存在，将创建该数据库。在以下示例中，创建了 SQLite 数据库。

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///sales.db', echo = True)

当调用 Engine.execute() 或 Engine.connect() 等方法时，引擎将建立与数据库的真实 DBAPI 连接。然后用它来 发 射 SQLORM，它不直接使用引擎；而是由 ORM 在后台使用。

在 ORM 的情况下，配置过程首先描述数据库表，然后定义将映射到这些表的类。在 SQLAlchemy 中，这两个任务是同时执行的。这是通过使用声明系统完成的；创建的类包括描述实际数据库表的指令，这些表被映射到。

基本类存储 Declarative 系统中类的目录和映射表。这称为声明基本类。在通常导入的模块中通常只有一个此基类的实例。declarative_base() 函数用于创建基本类。此函数在 sqlalchemy.ext.declarative 模块中定义。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

声明基本类后，可以基于它定义任意数量的映射类。以下代码定义了 Customer 的类。它包含要映射到的表，以及其中的列的名称和数据类型。

class Customers(Base):
   __tablename__ = 'customers'

   id = Column(Integer, primary_key = True)
   name = Column(String)
   address = Column(String)
   email = Column(String)

在声明性中的类必须具有 tablename 属性，以及至少一个 Column 作为主键的一部分。声明性用称为 descriptors 的特殊 Python 访问器替换所有 Column 对象。此过程称为仪器化，它提供了在 SQL 上下文中引用表的途径，并能够持久保存和加载数据库中列的值。

这种映射类像一个普通 Python 类，根据要求具有属性和方法。

声明性系统中有关类的信息称为表元数据。SQLAlchemy 使用 Table 对象来表示由声明性创建的特定表此信息。根据规范创建 Table 对象，并通过构建 Mapper 对象将其与类关联。此映射器对象不会直接使用，而是作为映射类和表之间的内部接口使用。

每个 Table 对象都是名为 MetaData 的更大集合的成员，并且此对象可通过声明性基本类的 .metadata 属性获得。 MetaData.create_all() 方法是将我们的引擎作为数据库连接的源传递进去。对于尚未创建的所有表，它会向数据库发出 CREATE TABLE 语句。

Base.metadata.create_all(engine)

下面给出了创建数据库和表以及映射 Python 类的完整脚本 −

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///sales.db', echo = True)
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

class Customers(Base):
   __tablename__ = 'customers'
   id = Column(Integer, primary_key=True)

   name = Column(String)
   address = Column(String)
   email = Column(String)
Base.metadata.create_all(engine)

执行后，Python 控制台将回显正在执行的 SQL 表达式 −

CREATE TABLE customers (
   id INTEGER NOT NULL,
   name VARCHAR,
   address VARCHAR,
   email VARCHAR,
   PRIMARY KEY (id)
)

如果我们使用 SQLiteStudio 图形工具打开 Sales.db，它将在其中显示具有上述结构的客户表。

customers table