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SQLAlchemy

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SQLAlchemy
原作者 米高·拜爾(Michael Bayer)[1]
初始版本 2006年2月[2]
穩定版本
穩定版本
1.1.6
(2017年2月28日,​20個月前​(2017-02-28
開發狀態 活躍
程式語言 Python
作業系統 跨平台
類型 物件關係對映
許可協定 MIT許可證
網站 www.sqlalchemy.org
原始碼庫 編輯維基數據連結

SQLAlchemyPython程式語言下的一款開源軟件。提供了SQL工具包及物件關係對映(ORM)工具,使用MIT許可證發行。

SQLAlchemy「採用簡單的Python語言,為高效和高效能的數據庫存取設計,實現了完整的企業級持久模型」。SQLAlchemy的理念是,SQL數據庫的量級和效能重要於物件集合;而物件集合的抽象又重要於表和行。因此,SQLAlchmey採用了類似於JavaHibernate數據對映模型,而不是其他ORM框架採用的Active Record模型。不過,Elixirdeclarative等可選外掛程式可以讓用戶使用聲明語法。

SQLAlchemy首次發行於2006年2月,並迅速地在Python社群中最廣泛使用的ORM工具之一,不亞於Django的ORM框架。

範例[編輯]

下述範例描述了電影同導演的多對一關係。範例中說明了從用戶定義的Python類建立數據表的方法,雙方關係實體的建立方法,以及最終查詢數據的方法:包括延遲載入和預先載入兩種自動生成的SQL查詢。

結構定義[編輯]

建立兩個Python類以及DBMS中對應的數據表:

from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker

Base = declarative_base()
 
class Movie(Base):
    __tablename__ = 'movies'
 
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    title = Column(String(255), nullable=False)
    year = Column(Integer)
    directed_by = Column(Integer, ForeignKey('directors.id'))
 
    director = relation("Director", backref='movies', lazy=False)
 
    def __init__(self, title=None, year=None):
        self.title = title
        self.year = year
    def __repr__(self):
        return "Movie(%r, %r, %r)" % (self.title, self.year, self.director)
 
class Director(Base):
    __tablename__ = 'directors'
 
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50), nullable=False, unique=True)
 
    def __init__(self, name=None):
        self.name = name
 
    def __repr__(self):
        return "Director(%r)" % (self.name)
 
engine = create_engine('dbms://user:pwd@host/dbname')
Base.metadata.create_all(engine)

插入數據[編輯]

插入的電影和導演物件可以互相參照:

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

m1 = Movie("Star Trek", 2009)
m1.director = Director("JJ Abrams")

d2 = Director("George Lucas")
d2.movies = [Movie("Star Wars", 1977), Movie("THX 1138", 1971)]

try:
    session.add(m1)
    session.add(d2)
    session.commit()
except:
    session.rollback()

查詢[編輯]

alldata = session.query(Movie).all()
for somedata in alldata:
    print somedata

SQLAlchemy將向DBMS(忽略差異)發起如下查詢:

SELECT movies.id, movies.title, movies.year, movies.directed_by, directors.id, directors.name 
FROM movies LEFT OUTER JOIN directors ON directors.id = movies.directed_by

並輸出:

Movie('Star Trek', 2009L, Director('JJ Abrams'))
Movie('Star Wars', 1977L, Director('George Lucas'))
Movie('THX 1138', 1971L, Director('George Lucas'))

假如設置lazy=True(預設值),SQLAlchemy將首先發起對電影列表的查詢,並在必要時(延遲載入)逐一查詢導演的名稱:

SELECT movies.id, movies.title, movies.year, movies.directed_by 
FROM movies

SELECT directors.id, directors.name
FROM directors 
WHERE directors.id = %s

參考文獻[編輯]

  1. ^ Mike Bayer是SQLAlchmey以及Mako Templates for Python的創始人。
  2. ^ PyCon 2007 Wrapup,SQLAlchemy released 0.1.0 in February 2006 - O'Reilly Media
注釋

參見[編輯]

外部連結[編輯]