数据库表是一个二维表,包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话,可以用一个list
表示多行,list
的每一个元素是tuple
,表示一行记录,比如,包含id
和name
的user
表:
Python的DB-API返回的数据结构就是像上面这样表示的。
但是用tuple
表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple
用class
实例来表示,就可以更容易地看出表的结构来:
这就是传说中的ORM技术:Object-Relational Mapping,把关系数据库的表结构映射到对象上。是不是很简单?
但是由谁来做这个转换呢?所以ORM框架应运而生。
在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。
首先通过pip安装SQLAlchemy:
然后,利用上次我们在MySQL的test数据库中创建的user
表,用SQLAlchemy来试试:
第一步,导入SQLAlchemy,并初始化DBSession:
以上代码完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class
定义。如果有多个表,就继续定义其他class
,例如School:
create_engine()
用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息:
你只需要根据需要替换掉用户名、口令等信息即可。
下面,我们看看如何向数据库表中添加一行记录。
由于有了ORM,我们向数据库表中添加一行记录,可以视为添加一个User
对象:
可见,关键是获取session,然后把对象添加到session,最后提交并关闭。DBSession
对象可视为当前数据库连接。
如何从数据库表中查询数据呢?有了ORM,查询出来的可以不再是tuple
,而是User
对象。SQLAlchemy提供的查询接口如下:
运行结果如下:
可见,ORM就是把数据库表的行与相应的对象建立关联,互相转换。
由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
例如,如果一个User拥有多个Book,就可以定义一对多关系如下:
当我们查询一个User对象时,该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list。
小结
ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。
正确使用ORM的前提是了解关系数据库的原理。
参考源码
do_sqlalchemy.py