1.数据库的连接、创建会话与模型

SQLAlchemy 是一个强大的 Python 库，它让你可以用一种面向对象的方式来操作数据库（ORM 技术）。

在学习 SQLAlchemy 的过程中，需要一些基础知识的沉淀：Python基础、Python面向对象、MySQL数据库的诸多知识点……

在此之前，你可能需要了解传统执行SQL语句和使用ORM的一些区别以及他们的概念。

什么是传统执行 SQL？

传统执行 SQL 是指直接使用 SQL 语句与数据库进行交互。这通常包括连接数据库、编写 SQL 查询、执行查询以及处理结果。

特点

1. 直接编写 SQL 语句：你需要手动编写 SQL 查询来操作数据库。
2. 灵活性高：可以使用所有的 SQL 功能，精确控制查询和操作。
3. 低级别控制：你需要管理数据库连接、事务处理等。

示例

import pymysql

# 连接数据库
connection = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='0908',
    database='db_flask_demo_school',
    charset='utf8mb4'
)

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 执行 SQL 查询
        sql = "SELECT * FROM tb_student"
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
        for row in result:
            print(row)
finally:
    connection.close()

什么是 ORM（对象关系映射）？

ORM 是一种通过面向对象的方式来操作数据库的技术。ORM 将数据库表映射为类，将表中的记录映射为类的实例，使得你可以用面向对象的方式来进行数据库操作。

特点

1. 面向对象：使用类和对象来表示数据库表和记录。
2. 自动生成 SQL：ORM 框架会根据你的操作自动生成相应的 SQL 语句。
3. 简化代码：简化了数据库操作的代码，使得代码更易读、更易维护。

示例

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Boolean
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:0908@localhost:3306/db_flask_demo_school?charset=utf8mb4')
Base = declarative_base()

# 定义模型
class Student(Base):
    __tablename__ = 'tb_student'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    sex = Column(Boolean, default=True)
    age = Column(Integer)

# 创建会话
SessionLocal = sessionmaker(bind=engine)
session = SessionLocal()

# 查询数据
students = session.query(Student).all()
for student in students:
    print(student.name)

比较

适用场景

• 传统执行 SQL：适用于需要精细控制 SQL 查询的场景，或者需要使用复杂的 SQL 特性的场景。
• ORM：适用于需要快速开发、代码可读性和维护性要求高的场景。ORM 可以大大简化常见的数据库操作。

接下来进入 SQLAlchemy 的快速学习

1. 创建数据库驱动引擎

首先，我们需要创建一个数据库驱动引擎。当你连接数据库时，需要提前创建这个数据库。

CREATE DATABASE db_flask_demo_school CHARSET=utf8mb4

这个引擎就是你和数据库之间的桥梁。

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(
    # url = '驱动://账户:密码@地址:端口/数据库名?charset=编码'
    url='mysql+pymysql://root:0908@localhost:3306/db_flask_demo_school?charset=utf8mb4',
    echo=True,  # 在控制台输出SQL语句，方便调试
    pool_size=8,  # 连接池的数据库连接数量
    max_overflow=30,  # 连接池的数据库连接最大数量
    pool_recycle=60 * 30,  # 设置秒数限制数据库多久没连接自动断开
)

2. 创建数据库会话

有了引擎之后，我们需要创建一个会话，这样才能和数据库进行交互。会话就像是你和数据库之间的对话窗口。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SessionLocal = sessionmaker(bind=engine)  # 工厂函数，创建新的会话类
session = SessionLocal()  # 实例化。用于与数据库进行交互

另一种创建会话的方式

from sqlalchemy.orm import Session

# 目前官方文档上的案例使用的这种
# 大多数机构教学或者旧的学习资料中可能是上述方式
session = Session(bind=engine)

3. 定义模型基类

在 SQLAlchemy 中，模型是与数据库表对应的类。我们需要定义一个基类，所有的模型都将继承这个基类。

from sqlalchemy.orm import declarative_base

Model = declarative_base()

另一种创建基类的方式

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase

class Model(DeclarativeBase):
    pass

该方式也是来源于目前官方文档的示例。

4. 创建模型

现在我们基于上方的模型基类，创建一个学生模型，这个模型对应数据库中的 tb_student 表。

每个模型类对应的其实就是数据库中的表，其中表名、字段都对应了类属性的设置，而每个类的实例对象也就是一条记录。

import db
import datetime

class Student(db.Model):
    __tablename__ = 'tb_student'  #  数据表的名字
    # db.Column 是一个字段对象，对应表字段，接受很多很多的参数（没啥好记的，浪费大脑为数不多的空间，参见末尾的表），常用字段属性是字段类型、是否为主键、备注描述、默认值指定等等
    # 整型 + 主键 + 告知这是学生编号（默认自增）
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, comment='学生编号')
    # 20位字符串 + 告知这是学生姓名
    name = db.Column(db.String(20), comment='学生姓名')
    # 布尔型（实际上存储是0或1），默认是 True（存储是1）
    sex = db.Column(db.Boolean, default=True, comment='学生性别')
    # 精度更小的整型
    age = db.Column(db.SmallInteger, comment='学生年龄')
    # 'class' 这里不是类型，而是别名，因为 class = xxx，在python中是不行的（关键字）
    class_ = db.Column('class', db.SMALLINT, comment='学生班级')
    # 文本类型
    description = db.Column(db.Text, comment='个性签名')
    # 布尔型，默认值也可以写成 1
    status = db.Column(db.Boolean, default=1, comment='登录状态')
    # 日期时间类型，默认值需要特别注意，引用了 datetime 库，使用的是 now函数的地址，而不是它的调用结果。如果使用调用结果，将以项目执行启动的时间为准
    addtime = db.Column(db.DateTime, default=datetime.datetime.now, comment='入学时间')
    orders = db.Column(db.SMALLINT, default=1, comment='学生排序')

    def __repr__(self):
        # 便于打印列表时，显示 [ <Student: 老王(12)>,...]
        return f'<{self.__class__.__name__}: {self.name}({self.id})>'

    def to_dict(self):
        # 便于对象直接转成字符串，实现方式很多，比如 __dict__ 拷贝一份，然后筛选非'_'字符开头的键也行。
        return {
            'id': self.id,
            'name': self.name,
            'sex': self.sex,
            'age': self.age,
            'class': self.class_,
            'description': self.description,
            'status': self.status,
            'addtime': self.addtime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),  # 需要注意获取到的是 DateTime 对象，参见 datetime 库
            'orders': self.orders,
        }

if __name__ == '__main__':
    # 建表操作，如果如果你所在的公司或者团队或者你自身负责数据库的设计（DBA），那么建表无需执行 create_all
    # 当然，也有一些坑13，如果没有为你建表甚至没有设计，emmmm……，那就自己来吧！
    db.Model.metadata.create_all(db.engine)

附表：常用 Column 字段

下面是一个详细的 SQLAlchemy Column 类型及其参数的表格，包括字段的用途、存储到数据库的类型、Python 中表示的数据类型等信息。

常用 Column 参数

• primary_key：是否为主键。
  • 类型：bool
  • 默认值：False
  • 示例：Column(Integer, primary_key=True)
• nullable：是否允许为空。
  • 类型：bool
  • 默认值：True
  • 示例：Column(String, nullable=False)
• default：默认值。
  • 类型：any
  • 默认值：None
  • 示例：Column(Boolean, default=True)
• unique：是否唯一。
  • 类型：bool
  • 默认值：False
  • 示例：Column(String, unique=True)
• index：是否创建索引。
  • 类型：bool
  • 默认值：False
  • 示例：Column(String, index=True)
• comment：字段注释。
  • 类型：str
  • 默认值：None
  • 示例：Column(String, comment='用户名')
• autoincrement：是否自动递增（通常用于主键）。
  • 类型：bool 或 str（好像是auto表示自增吧，忘记了，可查文档）
  • 默认值：True（在主键列上）
  • 示例：Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
• server_default：数据库服务器端的默认值。
  • 类型：DefaultClause 或 str
  • 默认值：None
  • 示例：Column(String, server_default='default_value')
• server_onupdate：数据库服务器端的更新值。
  • 类型：DefaultClause 或 str
  • 默认值：None
  • 示例：Column(DateTime, server_onupdate=func.now())
• onupdate：更新时的默认值。
  • 类型：any
  • 默认值：None
  • 示例：Column(DateTime, onupdate=datetime.datetime.now)
• foreign_key：外键约束。
  • 类型：ForeignKey
  • 默认值：None
  • 示例：Column(Integer, ForeignKey('other_table.id'))

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