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?分享一個Python?遇到數據庫超好用的模塊_python

作者：Python學習與數據挖掘 ? 更新時間： 2022-06-07 編程語言

前言：

大家好，今天我和大家來聊一下SQLALchemy這個模塊，該模塊是Python當中最有名的ORM框架，該框架是建立在數據庫API之上，使用關系對象映射進行數據庫的操作，簡而言之便是：將對象轉換成SQL，然后使用數據API執行SQL并獲取執行結果。

看到這里，相信不少的讀者可能會感覺到云里霧里，我們就通過一個簡單的案例在說明一下吧。

例如我們想要在mysql當中新建一個表格，我們首先需要連接上數據庫，代碼如下：

：# 連接數據庫
sql_connect = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/sql_prac?charset=utf8'
engine = create_engine(sql_connect)
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
# 創建對象的基類:
BaseModel = declarative_base()

一、定義表結構

對于新創建的表格，我們命名為是“User”，同時我們還需要定義表結構，

代碼如下：

#定義對象
class User(BaseModel):
? ? # 表名
? ? __tablename__ = 'user'
? ? # 表結構，其中ID設為是主鍵，并且是自動增加的
? ? id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
? ? name = Column(String(20))
? ? age = Column(Integer)

二、創建以及刪除表

對于創建表以及刪除表的操作，代碼如下：

#創建映射的數據庫表
def init_db():
? ? BaseModel.metadata.create_all(engine)

#刪除映射的數據庫表
def drop_db():
? ? BaseModel.metadata.drop_all(engine)

三、插入數據

我們可以嘗試往新建的表格當中插入幾個值，

代碼如下：

def insert_data(name_1, age_1):
? ? # 創建session對象,相當于MySQLdb里面的游標
? ? session = DBSession()
? ? # 創建新User對象:
? ? new_user = User(name=name_1, age=age_1)
? ? # 添加到session:
? ? session.add(new_user)
? ? # 提交添加數據的操作
? ? session.commit()
? ? # 關閉session
? ? session.close()
? ??
if __name__ == "__main__":
? ? insert_data(name_1="Mike", age_1=20)
? ? insert_data(name_1="John", age_1=35)
? ? .......

運行后的結果如下圖所示：

四、查詢

要是我們想要查詢表格中的數據，可以這么來做

# 創建Session:
session = DBSession()
# 創建Query查詢，filter是where條件，最后調用one()返回唯一行，如果調用all()則返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.name == 'Tom').one()
# 打印類型和對象的name屬性和age屬性:
print(user.name, user.age)
# 關閉Session:
session.close()


要是調用的是all()則返回所有行，因此我們需要通過for循環遍歷出來的結果然后打印，

代碼如下：

users = session.query(User).filter(User.name == 'John').all()
for u in users:
? ? print(u.name, u.age)

五、更新和刪除數據

我們嘗試來更新表格中的一些數據，代碼如下：

# 創建Session:
session = DBSession()
# 可以進行多條數據更新
user = session.query(User).filter(User.id == 3)
user.update({User.age: 30})
# 提交數據
session.commit()
# 關閉Session
session.close()

通過“ID”來鎖定要更新的數據的位置，然后我們通過調用update()方法將其年齡改成指定的值。與此同時我們還可以來刪除表格當中的一些值，

代碼如下：

# 創建Session
session = DBSession()
# 刪除哪些數據
user = session.query(User).filter(User.id == 5).one()
session.delete(user)
# 提交數據
session.commit()
# 關閉session
session.close()

同樣我們也是通過“ID”來鎖定要刪除數據的位置，然后調用delete()方法。

六、直接運行SQL語句

當然我們在創建session之后，我們也可以在里面直接運行SQL語句，例如我們想要查看一下總共有哪些數據庫，

代碼如下：

session = DBSession()
print(session.execute('show databases').fetchall())
session.close()

或者我們是想返回表格中的所有數據，代碼如下：

session = DBSession()
print(session.execute('select * from user').fetchall())
session.close()

七、DataFrame到MySQL數據庫

我們同時也可以批量的將excel或者csv文件當中的數據批量的導入到MySQL數據庫當中，我們先通過Pandas讀取文件中的數據，

代碼如下：

sql_connect = 'mysql+pymysql://用戶名:密碼@ip地址:端口號/數據庫名稱?charset=utf8'
engine = create_engine(sql_connect)
df = pd.read_excel("sqlalchemy_test1.xlsx")
df.to_sql("user", engine, index=False, if_exists='append')

當然我們也可以從數據庫的某個表格當中來讀取數據，代碼如下：

df = pd.read_sql("表格名", engine)
print(df.head())

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/123964632

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