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背景

其实一开始用的是pyMySQL，但是发现维护比较麻烦，还存在代码注入的风险，所以就干脆直接用ORM框架。

ORM即Object Relational Mapper，可以简单理解为数据库表和Python类之间的映射，通过操作Python类，可以间接操作数据库。

• sqlalchemy版本: 1.3.15

• pymysql版本: 0.9.3

• mysql版本: 5.7

初始化工作

一般使用ORM框架，都会有一些初始化工作，比如数据库连接，定义基础映射等。

以MySQL为例，创建数据库连接只需要传入DSN字符串即可。其中echo表示是否输出对应的sql语句，对调试比较有帮助。

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://$user:$password@$host:$port/$db?charset=utf8mb4', echo=True)

个人设计

对于我个人而言，引进ORM框架时，我的项目会参考MVC模式做以下设计。其中model存储的是一些数据库模型，即数据库表映射的Python类；model_op存储的是每个模型对应的操作，即增删查改；调用方（如main.py）执行数据库操作时，只需要调用model_op层，并不用关心model层，从而实现解耦。

├── main.py
├── model
│ ├── __init__.py
│ ├── base_model.py
│ ├── ddl.sql
│ └── py_orm_model.py
└── model_op
├── __init__.py
└── py_orm_model_op.py

映射声明(Model介绍)

举个栗子，如果我们有这样一张测试表。

create table py_orm (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一id',
`name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`attr` JSON NOT NULL COMMENT '属性',
`ct` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`ut` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON update CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=InnoDB COMMENT '测试表';

在ORM框架中，映射的结果就是下文这个Python类。

# py_orm_model.py
from .base_model import Base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, TIMESTAMP, text, JSON
class PyOrmModel(Base):
__tablename__ = 'py_orm'
id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True, comment='唯一id')
name = Column(String(255), nullable=False, default='', comment='名称')
attr = Column(JSON, nullable=False, comment='属性')
ct = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'), comment='创建时间')
ut = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP'), comment='更新时间')

首先，我们可以看到PyOrmModel继承了Base类，该类是sqlalchemy提供的一个基类，会对我们声明的Python类做一些检查，我将其放在base_model中。

# base_model.py
# 一般base_model做的都是一些初始化的工作
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:33306/orm_test?charset=utf8mb4", echo=False)

其次，每个Python类都必须包含__tablename__属性，不然无法找到对应的表。

第三，关于数据表的创建有两种方式，第一种当然是手动在MySQL中创建，只要你的Python类定义没有问题，就可以正常操作；第二种是通过orm框架创建，比如下面。

# main.py
# 注意这里的导入路径，Base创建表时会寻找继承它的子类，如果路径不对，则无法创建成功
from sqlachlemy_lab import Base, engine
if __name__ == '__main__':
Base.metadata.create_all(engine)

创建效果：

...
2020-04-04 10:12:53,974 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine
CREATE TABLE py_orm (
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
attr JSON NOT NULL COMMENT '属性',
ct TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
ut TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id)
)

第四，关于字段属性：

1.primary_key和autoincrement比较好理解，就是MySQL的主键和递增属性。

2.如果是int类型，不需要指定长度，而如果是varchar类型，则必须指定。

3.nullable对应的就是MySQL中的NULL 和 NOT NULL

4.关于default和server_default: default代表的是ORM框架层面的默认值，即插入的时候如果该字段未赋值，则会使用我们定义的默认值；server_default代表的是数据库层面的默认值，即DDL语句中的default关键字。

Session介绍

在SQLAlchemy的文档中提到，数据库的增删查改是通过session来执行的。

>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
>>> session = Session()
>>> orm = PyOrmModel(id=1, name='test', attr={})
>>> session.add(orm)
>>> session.commit()
>>> session.close()

如上，我们可以看到，对于每一次操作，我们都需要对session进行获取，提交和释放。这样未免过于冗余和麻烦，所以我们一般会进行一层封装。

1.采用上下文管理器的方式，处理session的异常回滚和关闭，这部分与所参考的文章是几乎一致的。

# base_model.py
from contextlib import contextmanager
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
def _get_session():
"""获取session"""
return scoped_session(sessionmaker(bind=engine, expire_on_commit=False))()
# 在这里对session进行统一管理，包括获取，提交，回滚和关闭
@contextmanager
def db_session(commit=True):
session = _get_session()
try:
yield session
if commit:
session.commit()
except Exception as e:
session.rollback()
raise e
finally:
if session:
session.close()

2.在PyOrmModel中增加两个方法，用于model和dict之间的转换。

class PyOrmModel(Base):
...
@staticmethod
def fields():
return ['id', 'name', 'attr']
@staticmethod
def to_json(model):
fields = PyOrmModel.fields()
json_data = {}
for field in fields:
json_data[field] = model.__getattribute__(field)
return json_data
@staticmethod
def from_json(data: dict):
fields = PyOrmModel.fields()
model = PyOrmModel()
for field in fields:
if field in data:
model.__setattr__(field, data[field])
return model

3.数据库操作的封装，与参考的文章不同，我是直接调用了session，从而使调用方不需要关注model层，减少耦合。

# py_orm_model_op.py
from sqlachlemy_lab.model import db_session
from sqlachlemy_lab.model import PyOrmModel
class PyOrmModelOp:
def __init__(self):
pass
@staticmethod
def save_data(data: dict):
with db_session() as session:
model = PyOrmModel.from_json(data)
session.add(model)
# 查询操作，不需要commit
@staticmethod
def query_data(pid: int):
data_list = []
with db_session(commit=False) as session:
data = session.query(PyOrmModel).filter(PyOrmModel.id == pid)
for d in data:
data_list.append(PyOrmModel.to_json(d))
return data_list

4.调用方：

# main.py
from sqlachlemy_lab.model_op import PyOrmModelOp
if __name__ == '__main__':
PyOrmModelOp.save_data({'id': 1, 'name': 'test', 'attr': {}})

读到这里，这篇“怎么使用SQL的Python神器ORM框架”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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