python SQLAlchemy ORM——从零开始学习 01 安装库

01基础库

1-1安装

依赖库:sqlalchemy

```python
pip install sqlalchemy
#直接安装即可
```

1-2导入使用

这里讲解思路【个人的理解】,具体写其实就是这个框架:

  1. 导入必要的接口【有创建engine以及declarative_base

    1. 通过create_engine接口创建engine,根据翻译可以翻译成引擎,和发动机一样,有了这个才能驱动数据库启动,但创建engine的接口接受的是一个针对 PostgreSQL的对象,对象的示例如:postgresql+psycopg2://scott:tiger@localhost:5432/mydatabase
    2. 以下是官方对于这个engine的解释

image-20250104004137424

  1. 创建引擎
    ```python
    

    db_url = "sqlite:///database.db" #本地的sqlite数据库的地址,没有则自动创建
    engine = create_engine(db_url) #调用数据库的url地址创建引擎
    ```

其中主要根据 sqlalchemy中的create_engine接口进行引擎的创建

create_engine(url: str | URL) -> Engine

其中URL就是上文提到的PostgreSQL的对象。这里是用sqlite,其他兼容数据库也可以使用,参照下图:

  1. 定义一个 sqlalchemyORM接口的基类,用于后续创建自定义的表、以及增删查改
    ```python
    

    Base = declarative_base()
    ```

1-3 创建自己的表

  • 前面的逻辑和导入使用是重合的,主要就是创建一个自己自定义的数据库表类 ->继承于上文提到的接口基类,进行表的创建

  • 其中,使用Column接口来创建表的列,这个接口接受主要两个变量:第一个是类型【Column, Integer, String, Float】。第二个使用到的是primary_key,即数据库的主键(数据库中数值唯一的一种属性,一般是数据库自动添加的,例如作为整形id,如果主键为TURE,则id这个属性的数值不会重复)

  • Column(type_, *args, **kwargs)

    • type_ (必填):指定列的数据类型,例如 IntegerStringDateTime 等。
    • primary_key (可选):是否为主键,默认为 False

      ```python
      from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
      from sqlalchemy.orm import declarative_base

    db_url = "sqlite:///database.db"

    engine = create_engine(db_url)

    Base = declarative_base()

    class User(Base):
    tablename = "user"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

    Base.metadata.create_all(engine)
    ```

  • 最后使用Base.metadata.create_all(engine)接口创建这个数据库的所有表

    • 功能:

自动创建表create_all() 会基于模型中定义的表结构自动创建数据库表。如果表已经存在,则不会重新创建。

数据库初始化 :通常在应用程序第一次启动时,调用 create_all() 来创建数据库结构。

支持多个表create_all() 会创建所有在 Base 中定义的模型所对应的表。

1-4 all code

    ```python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.orm import declarative_base

db_url = "sqlite:///database.db"

engine = create_engine(db_url)

Base = declarative_base()


class User(Base):
    __tablename__ = "user"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

    def __repr__(self):#这个函数可以不用,不影响,为了能直接print这个类对象
        return f"id:{self.id}, name:{self.name}, age:{self.age}"


Base.metadata.create_all(engine)
```

鸣谢以及参考:

参考教程

文章整理自互联网,只做测试使用。发布者:Lomu,转转请注明出处:https://www.it1024doc.com/5730.html

(0)
LomuLomu
上一篇 2025 年 1 月 11 日 上午5:22
下一篇 2025 年 1 月 11 日 上午6:23

相关推荐

  • Bolt.new 30秒做了一个网站,还能自动部署,难道要吊打 Cursor?

    大家好,我是汤师爷~ 这篇聊聊 Bolt.new 和 Cursor 的对比。 Bolt.new 是一款基于 SaaS 的 AI 编码平台。它由 LLM 驱动的智能体作为底层,并结合 WebContainers 技术,让用户可以直接在浏览器中进行编码和运行。其主要优势包括: 支持前后端同时开发; 项目文件夹结构可视化; 环境自托管,自动安装依赖(如 Vite、…

    2025 年 1 月 15 日
    65200
  • WxPython跨平台开发框架之列表数据的通用打印处理

    在WxPython跨平台开发框架中,我们大多数情况下,数据记录通过wx.Grid的数据表格进行展示,其中表格的数据记录的显示和相关处理,通过在基类窗体 BaseListFrame 进行统一的处理,因此对于常规的数据记录打印,我们也可以在其中集成相关的打印处理,本篇随笔介绍如何利用WxPython内置的打印数据组件实现列表数据的自定义打印处理,以及对记录进行分…

    2024 年 12 月 31 日
    50400
  • 微软开源!Office 文档轻松转 Markdown!

    大家好,我是 Java陈序员。 今天,给大家介绍一款微软开源的文档转 Markdown 工具。 关注微信公众号:【Java陈序员】,获取开源项目分享、AI副业分享、超200本经典计算机电子书籍等。 项目介绍 MarkItDown —— 微软开源的 Python 工具,能够将多种常见的文件格式(如 PDF、PowerPoint、Word、Excel、图像、音频…

    2025 年 1 月 14 日
    41800
  • Java与MySQL数据库交互实战指南

    Java开发中的MySQL数据库操作实践 在当今软件开发领域,数据库扮演着至关重要的角色。作为主流的编程语言之一,Java为数据库操作提供了强大的支持。本指南将全面讲解如何使用Java程序连接MySQL数据库,并完成常见的数据操作任务。 一、前期准备工作 1.1 MySQL环境搭建 首先需要确保本地已安装MySQL数据库服务端。建议从MySQL官方网站获取最…

    未分类 2025 年 5 月 19 日
    38200
  • 【初阶数据结构与算法】八大排序之非递归系列( 快排(使用栈或队列实现)、归并排序)

    * 文章目录 一、非递归版快排 1.使用栈实现非递归版快排 2.使用队列实现非递归版快排 二、非递归版归并排序 1.非递归版归并排序的实现 一、非递归版快排 1.使用栈实现非递归版快排 在学习非递归版快排前,建议大家先学习递归版的快排,否则非递归版的快排将很难理解,这里附上本人写的快排的博客解析:【初阶数据结构与算法】八大排序算法之交换排序(冒泡排序,快速排…

    2025 年 1 月 11 日
    34100

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

联系我们

400-800-8888

在线咨询: QQ交谈

邮件:admin@example.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

关注微信