Python下SQLAlchemy关系操作的介绍(附代码)
关系数据库是建立在关系模型基础上的数据库,所以表之间的关系在数据库编程中尤为重要。本节围绕在SQLAlchemy中如何定义关系及如何使用关系进行查询进行讲解,使读者能够快速掌握SQLAlchemy的关系操作。
1、案例
设计3个实体表:班级表class、学生表student、老师表teacher和1个关系表:class_teacher。班级与学生为一对多关系,班级与老师之间为多对多关系。
from sqlalchemy import Table,Column,Integer,ForeignKey,String from sqlalchemy.orm import relationship,backref from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base=declarative_base() class Class(Base): __tablename__='class' class_id=Column(Integer,primary_key=True) name=Column(String(50)) level=Column(Integer) address=Column(String(50)) class_teachers=relationship("ClassTeacher",backref="class") students=relationship("Student",backref="class") class Student(Base): __tablename__='student' student_id=Column(Integer,primary_key=True) name=Column(String(50)) age=Column(Integer) gender=Column(String(10)) address=Column(String(50)) class_id=Column(Integer,ForeignKey('class.id')) class Teacher(Base): __tablename__='teacher' teacher_id=Column(Integer,primary_key=True) name=Column(String(50)) gender=Column(String(10)) telephone=Column(String(50)) address=Column(String(50)) class_teachers=relationship("ClassTeacher",backref="teacher") class ClassTeacher(Base): __tablename__='class_teacher' teacher_id=Column(Integer,ForeignKey('teacher.teacher_id'),primary_key=True) class_id=Column(Integer,ForeignKey("class.id"),primary_key=True)
代码中用了4个SQLAlchemy模型对4个表进行了定义,其中与关系定义相关的部分如下:
外键设置:在列的定义中,为Column传入ForeignKey进行外键设置。
class_id=Column(Integer,ForeignKey('class.id'))
关系设置:通过relationship关键字在父模型中建立对字表的引用,例如Class模型中的关系设置如下:
students=relationship("Student",backref="calss")
其中的backref参数为可选参数,如果设置backref,则此语句同时设置了 从父表对子表的引用。
一对多关系的使用:以后可以直接通过该students属性获得相关班级中所有学生的信息。如下代码可以打印班级【三年二班】的所有学生信息。
class=session.query(Class).filter(Clss.name=="三年二班").first() for student in class_.students: print(student)
多对多关系的使用:通过关联模型ClassTeacher实现,在其中分别设置模型Class和Teacher的外键,并且在父模型中设置相应的relationship实现。多对多关系也可以想象成一个关联表,分别对两个父表实现了多对一的关系。班级与老师之间为多对多的关系,如下代码可以打印班级【三年二班】中所有老师的信息
class=session.query(Class).filter(Class.name=="三年二班").first() for class_teacher in class_.class_teachers: teacher=class_teacher.teacher print(teacher)上述代码中class_teacher.teacher是在模型teacher中针对ClassTeacher定义的反向引用。
2、连接查询
在实际开发中,有了关系就必不可少地会有多表连接查询的需求。下面通过实际例子演示如果进行多表连接查询。
在查询语句中可以使用join关键字进行连接查询,打印出所有三年级学生的姓名:
students=session.query(Student).join(Class).filter(Class.level==3).all() for student in students: print(student.namr)
上述查询函数会自动把外键关系作为连接条件,该查询被SQLAlchemy自动翻译为如下SQL语句并执行:
SELECT student.student_id AS student_student_id, student.name AS student.name, student.age AS student.age, student.gender AS student.gender, student.address AS student.address, student.class_id AS student_class_id FROM student JOIN class ON student.class_id=class.class_id WHERE class.leve=? (3,)
如果需要将被连接表的内心同样打印出来,则可以在query中指定多个表对象。
下面的语句在打印出所有三年级学生姓名的同时,打印出其所在班级的名字。
for student,class_ in session.query(Student,Class).join(Class).filter(Class.level==3).all(): print(student.name,class_.name)
上述查询函数会自动把外键关系作为连接条件,该查询被SQLAlchemy自动翻译为如下SQL语句并执行:
SELECT student.student_id AS student_student_id, student.name AS student.name, student.age AS student.age, student.gender AS student.gender, student.address AS student.address, student.class_id AS student_class_id, class.class_id AS class_class_id, class.name AS class_name, class.level AS class_level, class.address AS class_location FROM student JOIN class ON student.class_id=class.class_id WHERE class.leve=? (3,)
如果需要用除外键外的其他字段作为连接条件,则需要开发者在join中自行设置。下面打印出所有班级的address与学生的address相同的学生的姓名:
for student_name, in session.query(Student.name).join(Class,Class.address==Student.address).filter(Class.level==3).all(): print(student_name)
上述查询函数根据开发者指定的语句作为连接条件,并且因为直接指定了被查询的字段,所以减少了实际SQL中的被查询字段,提高了性能。该查询被SQLAlchemy自动翻译为如下SQL语句执行:
SELECT student.name AS student_name, FROM student JOIN class ON student.address=class.address
以上就是Python下SQLAlchemy关系操作的介绍(附代码)的详细内容,更多请关注其它相关文章!
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