Question

我使用SQLAlchemy作为python项目的ORM。我创建了几个模型/架构，它工作正常。现在我需要查询现有的MySQL数据库，不需要插入/更新select语句。

如何围绕此现有数据库的表创建包装器？我简要地浏览了sqlalchemy文档，但是找不到任何相关内容。所有建议执行方法，我需要编写原始sql查询，而我想使用SQLAlchemy查询方法，就像我使用SA模型一样。

例如，如果现有数据库具有表名User，那么我想使用dbsession查询它（只有select操作，可能是连接）

Answer 1

您似乎有一种印象，即SQLAlchemy只能使用SQLAlchemy创建的数据库结构（可能使用MetaData.create_all()） - 这是不正确的。 SQLAlchemy可以与预先存在的数据库完美配合，您只需要定义模型以匹配数据库表。一种方法是使用反射，正如IljaEverilä建议的那样：

class MyClass(Base):
    __table__ = Table('mytable', Base.metadata,
                    autoload=True, autoload_with=some_engine)

（在我看来，对于一次性脚本来说完全没问题，但如果数据库结构可能会随着时间的推移发生变化，可能会在“真实”应用程序中导致令人难以置信的令人沮丧的错误）

另一种方法是像往常一样简单地定义模型，注意定义模型以匹配数据库表，这并不困难。这种方法的好处是，您只能将数据库表的子集映射到模型，甚至只能将表列的子集映射到模型的字段。假设您在数据库中有10个表，但只对users表感兴趣，只需要id，name和email个字段：

class User(Base):
    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)
    name = sa.Column(sa.String)
    email = sa.Column(sa.String)

（注意我们不需要定义一些只需要发出正确DDL的细节，例如字符串字段的长度或email字段有索引的事实）

除非在代码中创建或修改模型，否则SQLAlchemy不会发出INSERT / UPDATE查询。如果要确保查询是只读的，则可以在数据库中创建特殊用户，并仅授予该用户SELECT权限。或者/此外，您还可以尝试在应用程序代码中回滚事务。

Answer 2

使用一些示例代码：

from sqlalchemy.sql import select
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table

CONN_STR = '…'
engine = create_engine(CONN_STR, echo=True)
metadata = MetaData()
cookies = Table('cookies', metadata, autoload=True,
                           autoload_with=engine)
cols = cookies.c


with engine.connect() as conn:

    query = (
        select([cols.created_at, cols.name])
                .order_by(cols.created_at)
                .limit(1)
    )
    for row in conn.execute(query):
        print(row)

Answer 3

您可以使用automap extension：

访问现有表格

from sqlalchemy.ext.automap import automap_base
from sqlalchemy.orm import Session

Base = automap_base()
Base.prepare(engine, reflect=True)

Users = Base.classes.users
session = Session(engine)

res = session.query(Users).first()

Answer 4

其他答案没有提到如果您的表没有主键怎么办，所以我想我会解决这个问题。假设有一个名为“客户”的表，其中包含“客户ID”，“客户名称”和“客户位置”列；

from sqlalchemy.ext.automap import automap_base
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Column, String, Table
from sqlalchemy.orm import Session

Base = automap_base()

conn_str = '...'    
engine = create_engine(conn_str)
metadata = MetaData()
# you only need to define which column is the primary key. It can automap the rest of the columns.
customers = Table('Customers',metadata, Column('CustomerId', String, primary_key=true), autoload=True, autoload_with=engine)
Base.prepare()
Customers= Base.classes.Customers

session = Session(engine)

customer1 = session.query(Customers).first()
print(customer1.CustomerName)

Answer 5

假设我们有一个名为 accounts 的 Postgresql 数据库。我们已经有一个名为 users 的表。

import sqlalchemy as sa

psw = "verysecret"
db = "accounts"

# create an engine
pengine = sa.create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:' + psw +'@localhost/' + db)

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# define declarative base
Base = declarative_base()

# reflect current database engine to metadata
metadata = sa.MetaData(pengine)
metadata.reflect()

# build your User class on existing `users` table
class User(Base):
    __table__ = sa.Table("users", metadata)
    
# call the session maker factory
Session = sa.orm.sessionmaker(pengine)
session = Session()

# filter a record 
session.query(User).filter(User.id==1).first()

<块引用>

警告：您的表应该定义了主键。否则，Sqlalchemy 不会喜欢它。

sqlalchemy现有数据库查询

5 个答案: