精选留言(29)

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  墨禾

  2019-07-23

  以下从ORM的作用，是什么，优缺点以及一些比较流行的ORM的对比的个人总结： 1.ORM的作用 对象关系映射，能够直接将数据库对象进行持久化。 在没有ORM前，我们要自己写数据库连接方法，自己在方法里面嵌入原生的sql语句去访问数据表…… 这时问题就来了： 数据库名，数据表名完全暴露在代码中，有脱库的风险； 需要我们自己处理数据表对象，比如说把数据表中取出的数据转化为标准json等，sql语句安全过滤，数据表、字段别名、兼容多种数据库等一系列的数据处理工作； 下面介绍一下ORM到底是啥？ 2、ORM是什么？ ORM作为数据库层与业务逻辑层之间的一个抽象，能够将业务逻辑的处理持久化为内存对象，交由数据库去处理。其封装了数据库的连接，数据表的操作细节……在文中我们可以看到ORM将sql语句做了封装，我们可以通过filter实现过滤，而不是写where子句。 ORM真的那么好？ 3、优缺点 优点： 安全：因为屏蔽了数据库的具体操作细节以及对sql做了严格的过滤，因此能够保证数据库信息的隐蔽性，同时防止sql注入。 简单：屏蔽了数据层的访问细节，我们只需要集中注意力处理业务逻辑就可以了。 缺点： 性能低：自动化意味着加载很多即使没有必要的关联和映射，牺牲性能。但ORM也采取了一些补救措施：对象懒加载，缓存技术等。 学习成本高：面向对象的封装设计，是的我们必须要去了解对象的处理细节。 难以实现复杂查询：ORM实现的是一些通用的数据处理方法，一些负责的业务处理还是需要自己组装sql。 那么还有哪些比较流行的ORM呢？ hibernate:强调对单条数据的处理 mybits:基于自定义配置的sql操作

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  作者回复: 整理的不错 大家都可以看下

  

  34
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  JustDoDT

  2019-07-22

  缺少一些代码，可以参考廖雪峰的这个。 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017803857459008

  作者回复: 多谢分享

  共 3 条评论

  20
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  一叶知秋

  2019-07-22

  日常交作业~~~ # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import and_ from sqlalchemy import Column, INT, FLOAT, VARCHAR from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class Test_db: def __init__(self): """此处填上自己的连接配置""" self.engine = create_engine( 'mysql+pymysql://UserName:Password@host:port/Db_Name?charset=utf8') db_session = sessionmaker(bind=self.engine) self.session = db_session() def update(self, target_class, query_filter, target_obj): """ 更新操作通用方法 :param target_class: 表对象 :param query_filter: 查询条件 :param target_obj: 更新目标对象 :return: """ try: self.session.query(target_class).filter(query_filter).update(target_obj) self.session.commit() self.session.close() return True except Exception as e: print(e) class Player(Base): """定义表结构""" __tablename__ = 'player' player_id = Column(INT(), primary_key=True) team_id = Column(INT()) player_name = Column(VARCHAR(255)) height = Column(FLOAT()) def __init__(self, player_id, team_id, player_name, height): self.player_id = player_id self.team_id = team_id self.player_name = player_name self.height = height if __name__ == '__main__': db_obj = Test_db() query_filter = and_(Player.height == 2.08) target_obj = {'height': 2.09} update_result = db_obj.update(Player, query_filter, target_obj) 后续更新数量、更新结果等等判断就略过了... （小声bb：什么时候极客时间评论也能支持markdown啊。。）

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  作者回复: 赞下完成作业的同学

  

  12
• 
  ABC

  2019-07-22

  翻了一下SQLAlchemy的官方文档,看到一个简单的办法,作业如下: ''' 作业: 使用SQLAlchemy工具查询身高为2.08米的球员,并且将这些球员的身高修改为2.09; 参考: https://docs.sqlalchemy.org/en/13/core/dml.html ''' from sqlalchemy import Column, String, Integer, Float,create_engine,update from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:3306/geektime-sql') class Player(Base): __tablename__ = 'player' player_id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) team_id = Column(Integer) player_name = Column(String(255)) height = Column(Float(3,2)) def to_dict(self): return {c.name: getattr(self, c.name, None) for c in self.__table__.columns} if __name__ == '__main__': DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession() Base.to_dict = to_dict print("更新前:") rows = session.query(Player).filter(Player.height == 2.08).all() print([row.to_dict() for row in rows]) # 参考: https://docs.sqlalchemy.org/en/13/core/dml.html#sqlalchemy.sql.expression.update stmt = update(Player).where(Player.height == 2.08).values(height=2.09) engine.execute(stmt) session.commit() rows = session.query(Player).filter(Player.height == 2.09).all() print("更新后:") print([row.to_dict() for row in rows]) session.close() 太长,省略了部分执行结果.自己执行一下,就可以看到完整结果了.. 更新前: [{'player_id': 10010, 'team_id': 1001, 'player_name': '乔恩-洛伊尔', 'height': Decimal('2.0800000000')}...... 更新后: [{'player_id': 10010, 'team_id': 1001, 'player_name': '乔恩-洛伊尔', 'height': Decimal('2.0900000000')}...... [Finished in 0.9s]

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  作者回复: Good Job

  

  9
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  夜路破晓

  2019-07-22

  框架对实体的映射不难理解,数据库本身就是对现实世界的映射,借由映射将事实转换为数据. 代码部分有些基础的也不难理解;基础较弱硬钢的亲们,耐心一条条来缕也可以捋顺,都是基础的东西,无非花费时间长短问题.有几个坑这里记录下,供后来人借鉴: 1.关于初始化连接数据库问题.creat_engine的参数这块容易卡壳,可以参考以下文字说明: create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库"，其他参数) 2.数据库驱动这块,老师的参考代码是用mysqlconnector,沿承得是上篇中导入mysql-connector包;网上一些资料以及参考其他同学的答案有使用pymysql,要用这个需安装pip install pymysql.这两货对于本篇的学习内容在本质上是一样的,任选一个即可. 3.在代码复写过程中,删除操作一直报错.网上查了资料说是跟返回值有关.经过测试,发现问题所在,filter返回结果为None.也就是说没有查询到"约翰-科林斯".往回倒腾,发现开始新增数据那里,增加的" 约翰-科林斯 ",前后对比后者两侧多了个空格.统一前后,删除操作顺利完成.

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  作者回复: 总结的不错

  

  8
• 
  咕咕咕

  2020-01-02

  代码能不能给完整啊？还说全部跑一遍？不给全给个提示或者文档链接也行吧？还是得看评论的同学补充才知道代码没有给全。

  

  6
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  JustDoDT

  2019-07-22

  错误解决： 如果报如下错误：Authentication plugin 'caching_sha2_password' is not supported sqlalchemy.exc.NotSupportedError: (mysql.connector.errors.NotSupportedError) Authentication plugin 'caching_sha2_password' is not supported (Background on this error at: http://sqlalche.me/e/tw8g) 可以参考下面的链接处理： https://stackoverflow.com/questions/51783313/how-do-i-get-sqlalchemy-create-engine-with-mysqlconnector-to-connect-using-mysql

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  作者回复: 多谢分享

  

  5
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  白色纯度

  2020-01-14

  我自己总结的博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_42564710/article/details/103978476 完整版的代码如下： # -*- coding: UTF-8 -*- from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy import Column, String, Integer, Float, or_ from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import func # 创建对象的基类: Base = declarative_base() # 定义 Player 对象: class Player(Base): # 表的名字: __tablename__ = 'player' # 表的结构: player_id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) team_id = Column(Integer) player_name = Column(String(255)) height = Column(Float(3, 2)) # 增加 to_dict() 方法到 Base 类中 def to_dict(self): return {c.name: getattr(self, c.name, None) for c in self.__table__.columns} # 将对象可以转化为 dict 类型 Base.to_dict = to_dict if __name__=='__main__': engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:密码@localhost:3306/world') # 创建 DBSession 类型: DBSession = sessionmaker(bind=engine) # 创建 session 对象: session = DBSession() # 创建 Player 对象: new_player = Player(team_id=1101, player_name=" 约翰 - 雪诺 ", height=2.08) # 添加到 session: session.add(new_player) # 提交即保存到数据库: session.commit() session.close() # 查询身高 >=2.08 的球员有哪些 rows_1 = session.query(Player).filter(Player.height >= 2.08).all() print([row.to_dict() for row in rows_1]) rows_2 = session.query(Player).filter(or_(Player.height >=2.08, Player.height <=2.10)).all() print([row.to_dict() for row in rows_2]) rows_3 = session.query(Player.team_id, func.count(Player.player_id)).group_by(Player.team_id).having(func.count(Player.player_id)>5).order_by(func.count(Player.player_id).asc()).all() print(rows_3) row = session.query(Player).filter(Player.player_name=='索恩-马克').first() row.height = 2.19 session.commit() # 关闭 session: session.close() row = session.query(Player).filter(Player.player_name == ' 约翰 - 雪诺 ').first() session.delete(ro

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  

  3
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  Venom

  2019-09-03

  老师，建议最后能把完整代码给出来。对于我们没用过的人来讲，缺少一条import语句也很苦恼啊

  

  4
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  jxs1211

  2019-07-25

  老师，我的表中有个时间字段，我想在插入数据时，自动生成时间应怎么设置该字段，是这样吗： `create_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',

  作者回复: 可以的 设置个默认值

  

  3
• 
  ABC

  2019-07-22

  文章中的示例代码.完整可运行. from sqlalchemy import Column, String, Integer, Float,create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() # 初始化数据库连接，修改为你的数据库用户名和密码 engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:3306/geektime-sql') # 定义 Player 对象: class Player(Base): # 表的名字: __tablename__ = 'player' # 表的结构: player_id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) team_id = Column(Integer) player_name = Column(String(255)) height = Column(Float(3,2)) # 增加 to_dict() 方法到 Base 类中 def to_dict(self): return {c.name: getattr(self, c.name, None) for c in self.__table__.columns} if __name__ == '__main__': # 创建 DBSession 类型: DBSession = sessionmaker(bind=engine) # 创建 session 对象: session = DBSession() # 创建 Player 对象: new_player = Player(team_id = 1003, player_name = "约翰 - 科林斯", height = 2.08) # 添加到 session: session.add(new_player) # 提交即保存到数据库: session.commit() # 关闭 session: session.close() # 将对象可以转化为 dict 类型 Base.to_dict = to_dict # 查询身高 >=2.08 的球员有哪些 # rows = session.query(Player).filter(Player.height >=2.08, Player.height <=2.10).all() # from sqlalchemy import or_ # rows = session.query(Player).filter(or_(Player.height >=2.08, Player.height <=2.10)).all() rows = session.query(Player).filter(Player.height >= 2.08).all() print([row.to_dict() for row in rows]) from sqlalchemy import func rows = session.query(Player.team_id, func.count(Player.player_id)).group_by(Player.team_id).having(func.count(Player.player_id)>5).order_by(func.count(Player.player_id).asc()).all() print(rows) row = session.query(Player).filter(Player.player_name=='约翰 - 科林斯').first() session.delete(row) session.commit() session.close() row = session.query(Player).filter(Player.player_name=='索恩-马克').first() row.height = 2.17 session.commit() session.close()

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  

  3
• 
  许童童

  2019-07-22

  老师你好，能否多讲一些ORM框架的缺点，以及为什么互联网项目大多不用ORM的原因？

  共 3 条评论

  3
• 
  taoist

  2019-12-23

  from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() engine = create_engine("mysql+pymysql://root:toor@localhost:3306/test") Session = sessionmaker(bind=engine) def to_dict(self): return {c.name: getattr(self, c.name, None) for c in self.__table__.columns} Base.to_dict = to_dict class Player(Base): __tablename__ = "player" player_id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) team_id = Column(Integer) player_name = Column(String(255)) height = Column(Float(3, 2)) session = Session() rows = session.query(Player).filter(Player.height == 2.08).all() for row in rows: print(row.to_dict()) row.height = 2.09 session.commit() # 验证 rows = session.query(Player).filter(Player.height == 2.09).all() print([row.to_dict() for row in rows]) session.close()

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  作者回复: Good Job

  

  2
• 
  TKbook

  2019-07-22

  rows = session.query(Player).filter(Player.height==2.08).all() for row in rows: row.height = 2.09 session.commit() session.close()

  

  2
• 
  阿锋

  2019-07-22

  上面那个分组查询，按照分组后数据行数递增的顺序进行排序，怎么结果是[(1001, 20), (1002, 17)]，那不是递减？是不是写错了？

  作者回复: rows = session.query(Player.team_id, func.count(Player.player_id)).group_by(Player.team_id).having(func.count(Player.player_id)>5).order_by(func.count(Player.player_id).asc()).all() 这里使用的是asc()，所以结果应该是：[(1002, 17), (1001, 20)]，你可以再check下order_by的部分

  

  2
• 
  Geek_5d805b

  2019-07-25

  to_dict方法这块看不太懂，base类指的是player类吗，谁给讲讲

  作者回复: 可以看下评论中同学留言

  共 2 条评论

  1
• 
  Geek_5d805b

  2019-07-25

  问一下，我们已经创建过了player表，能说一下对于已有的数据库表，怎么直接将存储模型转换为数据模型吗，而不是再按字段新建

  

  1
• 
  🄽🄸🅇🅄🅂

  2019-07-24

  ORM的使用，更多的不都是通过查文档的吗？

  作者回复: 对 可以查询相关的文档

  

  1
• 
  ABC

  2019-07-22

  另外,SQLAlchemy和MyBatis有点像，唯一不同的是MyBatis可以把SQL语句写在XML文件里面(当然也可以写在Java方法上)，SQLAlchemy好像只能用字符串方式(在官网暂时没找到其它方式的示例)来写SQL语句.

  

  1
• 
  LJK

  2019-07-22

  老师好，对于修改数据的事例有一点困惑还请您解答。对于下面这段代码中 row = session.query(Player).filter(Player.player_name=='索恩 - 马克').first() row.height = 2.17 session.commit() session.close() 我理解row是存在于内存中的对象，但是我们在修改后并没有传递到数据库中，如果直接commit可以进行修改的话，这个row是在哪里存放的对象呢？

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  作者回复: 我们对数据表进行的增删改查实际上都是通过 session对象来完成的。这里row是定位session对象中想要查询的位置，然后对row.height进行了修改，也就是对session对象中那个查询位置的height进行了修改。这时数据表中的内容还没有更新，需要采用session.commit()来完成持久化。所以重点是我们修改了session对象的数据，然后进行了session.commit()

  

  1