declarative_base参数
python sqlalchemy中的model用法
python sqlalchemy中的model用法摘要：1.SQLAlchemy 简介2.SQLAlchemy 中的Model 概念3.Model 的定义方法4.Model 的属性映射5.Model 的查询与操作6.Model 的关联关系7.Model 的继承与组合正文：【1.SQLAlchemy 简介】SQLAlchemy 是一个Python 库，用于与关系型数据库进行交互。
它提供了一个高级的ORM（对象关系映射）以及一个底层的SQL 表达式语言。
SQLAlchemy 被广泛应用于数据持久化层，以简化数据库操作，提高开发效率。
【2.SQLAlchemy 中的Model 概念】在SQLAlchemy 中，Model 是一个核心概念，表示数据库中的一张表。
Model 负责将数据库表与Python 对象进行映射，实现了Python 对象与数据库表之间的双向转换。
【3.Model 的定义方法】在SQLAlchemy 中，可以使用`declarative_base`类来定义一个Model。
具体方法如下：```pythonfrom sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerBase = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = "user"id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)age = Column(Integer)```在这个例子中，我们定义了一个名为`User`的Model，它对应数据库中的`user`表。
flink 整库同步原理
flink 整库同步原理Flask 整库同步原理当我们谈论"整库同步" 时，我们指的是将一个数据库的所有表及其数据完整地复制到另一个数据库中。
在这里，我们将探讨在Flask 框架下实现整库同步的原理。
Flask 是一个轻量级的Python Web 框架，它提供了简单易用的工具和库，以帮助开发人员构建Web 应用程序。
使用Flask 可以轻松地创建数据库驱动的应用程序，因此我们可以在Flask 中实现整库同步功能。
整库同步主要分为三个步骤：数据库连接、表结构同步和数据复制。
第一步：数据库连接在Flask 中，我们可以使用SQLAlchemy 来连接数据库。
SQLAlchemy 是一个Python 的SQL 工具和对象关系映射器（ORM），它允许我们通过Python 对象来访问和操作数据库。
通过SQLAlchemy，我们可以连接到源数据库和目标数据库。
源数据库负责提供要同步的数据，而目标数据库将保存同步后的数据。
我们可以使用SQLAlchemy 的`create_engine` 函数来创建源数据库和目标数据库的数据库连接：from sqlalchemy import create_enginesource_db_engine = create_engine('source_database_url')target_db_engine = create_engine('target_database_url')在这里，`source_database_url` 和`target_database_url` 是源数据库和目标数据库的连接地址，可以是任何支持的数据库类型，如MySQL、PostgreSQL 等。
第二步：表结构同步表结构同步是指将源数据库中的表结构复制到目标数据库中。
在Flask 中，使用SQLAlchemy 可以轻松地实现表结构的定义和同步。
sqlalchemy stmt statement语句
sqlalchemy stmt statement语句SQLAlchemy是一个Python的开源库，用于在Python程序中与关系型数据库进行交互。
在SQLAlchemy中，stmt（statement）语句用于执行数据库操作，它是一种高级的、强大的语法，可以使开发人员更加灵活和高效地操作数据库。
本文将逐步介绍SQLAlchemy中stmt语句的使用方法和技巧。
第一步，安装SQLAlchemy库在开始使用SQLAlchemy之前，我们首先需要在Python环境中安装相关的库。
通过pip安装SQLAlchemy库的命令如下：pip install sqlalchemy安装完成后，我们可以导入SQLAlchemy库并开始使用。
第二步，连接数据库在使用stmt语句之前，我们需要先连接数据库。
SQLAlchemy支持多种数据库，比如MySQL、SQLite、PostgreSQL等。
我们可以根据自己的需求选择合适的数据库。
连接数据库的代码如下：pythonfrom sqlalchemy import create_engine# 创建数据库引擎engine = create_engine("数据库类型+数据库驱动:用户名:密码主机名:端口号/数据库名")其中，数据库类型可以是'mysql', 'sqlite'等，数据库驱动可以是'mysqldb', 'pymysql'等，具体根据数据库类型和驱动进行选择。
这里的用户名、密码、主机名、端口号以及数据库名需要根据实际情况进行填写。
第三步，定义数据表在使用stmt语句之前，我们需要先定义数据表。
SQLAlchemy提供了一种称为ORM（对象关系映射）的模式，可以将数据表映射为Python对象，从而方便我们进行操作。
定义数据表的代码如下：pythonfrom sqlalchemy import Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()# 定义数据表class User(Base):__tablename__ = "users"id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)age = Column(Integer)在这个例子中，我们定义了一个名为"users"的数据表，包含id、name 和age三个字段。
python文件操作seek（）偏移量,读取指正到指定位置操作
python⽂件操作seek（）偏移量,读取指正到指定位置操作python ⽂件操作seek() 和 telll() ⾃我解释file.seek()⽅法格式： seek(offset,whence=0) 移动⽂件读取指针到制定位置offset:开始的偏移量，也就是代表需要移动偏移的字节数。
whence：给offset参数⼀个定义，表⽰要从哪个位置开始偏移；0代表从⽂件开头算起，1代表开始从当前位置开始算起，2代表从⽂件末尾开始算起。
当有换⾏时，会被换⾏截断。
seek（）⽆返回值，故值为Nonetell() : ⽂科⽂件的当前位置，即tell是获取⽂件指针位置。
readline(n):读⼊若⼲⾏，n代表读⼊的最长字节数。
readlines() :读⼊所有⾏的内容read读⼊所有⾏的内容tell() : 返回⽂件读取指针的位置补充知识：python中limit()和offset()的⽤法limit()限制结果集每次值查询⼏条数据 offset()可以限制查找对象数据的时候过滤掉多少条切⽚,可以对Query对象使⽤切⽚操作,来获取想要的数据,可以使⽤ select(start,stop)⽅法来求⽚操作,也可以使⽤'[start:stop]的⽅式来进⾏切⽚操作,在实际开发中,中括号形式的是⽤处较多的,希望⼤家掌握#encoding: utf-8from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer,String,Float,func,and_,or_,\DateTimefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom random import randintfrom datetime import datetimeHOSTNAME = '127.0.0.1'PORT = 3306DATABASE = 'first_sqlalchemy'USERNAME = 'root'PASSWORD = '123456'#dialect+driver://username:password@host:port/databaseDB_URI = "mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/" \"{db}?charset=utf8".format(username=USERNAME,password=PASSWORD,host=HOSTNAME,port=PORT,db=DATABASE)engine = create_engine(DB_URI)Base = declarative_base(engine)# Session = sessionmaker(engine)# session = Session()session = sessionmaker(engine)() #Session(**local_kw)class Article(Base):__tablename__ = 'article'id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)title = Column(String(50),nullable=False)create_time = Column(DateTime,default=datetime.now)def __repr__(self):return '<article:{title}>'.format(title=self.title)# Base.metadata.drop_all()## Base.metadata.create_all()### for x in range(0,100):# article = Article(title = 'title%s'%x)# session.add(article)# mit()#第⼀limit的⽤法，限制查询多少数据article = session.query(Article).limit(10).all()#⽤limit限制只查询10个数据print(article)#第⼆个参数offset的⽤法，本意是偏移量，在这⾥就是从多少开始查询article_offset = session.query(Article).offset(10).all()print(article_offset)#offset和limit联合起来⽤，就相当于python 的字符串和列表、元祖的切⽚操作article_offset_limit = session.query(Article).offset(10).limit(5).all()print(article_offset_limit)#如果查询最新的10篇⽂章，就可以⽤order_by 和 limit ⼀起⽤article_order_by_limit = session.query(Article).order_by(Article.id.desc()).limit(10).all()print(article_order_by_limit)#slice,本⾝就是切⽚的意思article_order_by_slice = session.query(Article).order_by(Article.id.desc()).slice(0,10).all()print(article_order_by_slice)#还有⼀个更简单的⽅法，就想python的列表切⽚操作article_list_slice = session.query(Article).order_by(Article.id.desc())[0:10]print(article_list_slice)以上这篇python⽂件操作seek()偏移量,读取指正到指定位置操作就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
【Flask】Sqlalchemy常用数据类型
【Flask】Sqlalchemy常⽤数据类型### SQLAlchemy常⽤数据类型：1. Integer：整形，映射到数据库中是int类型。
2. Float：浮点类型，映射到数据库中是float类型。
他占据的32位。
3. Double：双精度浮点类型，映射到数据库中是double类型，占据64位。
4. String：可变字符类型，映射到数据库中是varchar类型.5. Boolean：布尔类型，映射到数据库中的是tinyint类型。
6. DECIMAL：定点类型。
是专门为了解决浮点类型精度丢失的问题的。
在存储钱相关的字段的时候建议⼤家都使⽤这个数据类型。
并且这个类型使⽤的时候需要传递两个参数，第⼀个参数是⽤来标记这个字段总能能存储多少个数字，第⼆个参数表⽰⼩数点后有多少位。
7. Enum：枚举类型。
指定某个字段只能是枚举中指定的⼏个值，不能为其他值。
在ORM模型中，使⽤Enum来作为枚举8. Date：存储时间，只能存储年⽉⽇。
映射到数据库中是date类型。
在Python代码中，可以使⽤`datetime.date`来指定9. DateTime：存储时间，可以存储年⽉⽇时分秒毫秒等。
映射到数据库中也是datetime类型。
在Python代码中，可以使⽤`datetime.datetime`来指定。
⽰例代码如下：10. Time：存储时间，可以存储时分秒。
映射到数据库中也是time类型。
在Python代码中，可以使⽤`datetime.time`来⾄此那个。
11. Text：存储长字符串。
⼀般可以存储6W多个字符。
如果超出了这个范围，可以使⽤LONGTEXT类型。
映射到数据库中就是text类型。
12. LONGTEXT：长⽂本类型，映射到数据库中是longtext类型。
1# coding:utf-82# Author: liangjun.chen34from datetime import date5from datetime import datetime6from datetime import time78from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float, Boolean, DECIMAL, Enum, Date, DateTime, Time, Text9from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT1011from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base12from sqlalchemy.orm import sessionmaker1314 HOSTNAME = '127.0.0.1'15 PORT = 330616 DATABASE = 'sqlalchemy_first'17 USERNAME = 'root'18 PASSWORD = '123456'1920 DB_URI = 'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{dbname}?charset=utf8'.format(21 username=USERNAME, password=PASSWORD, host=HOSTNAME, port=PORT, dbname=DATABASE22 )23 engine = create_engine(DB_URI)24 Base = declarative_base(engine)25 Session = sessionmaker(engine)26 session = Session()272829class Artile(Base):30__tablename__ = 'article'31 id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)32 price = Column(Float)33 is_delete = Column(Boolean)34 money = Column(DECIMAL(10, 4))35 language = Column(Enum('python', 'flask'))36 create_date = Column(Date)37 create_datetime = Column(DateTime)38 content = Column(String(100))39 create_time = Column(Time)40 content_text = Column(Text)41 long_text = Column(LONGTEXT)4243 Base.metadata.drop_all()44 Base.metadata.create_all()4546 article = Artile(price=3.1415926, is_delete=True, money=10000.1234, language='flask',47 create_date=date(2018,3,22), create_datetime=datetime(2018,3,22,22,51,00), content='tesxxxx',48 create_time=time(22,57,00), content_text='text', long_text='longtext')49 session.add(article)50 mit()。
python mssql实例
python mssql实例摘要：1.Python与MSSQL的连接方法2.Python操作MSSQL的常用库3.实战案例：从Python查询MSSQL数据库4.注意事项与优化建议正文：随着大数据时代的到来，Python作为一种功能丰富且易于学习的编程语言，越来越受到程序员的青睐。
Python与数据库的交互能力也十分强大，其中与MSSQL数据库的结合应用广泛。
本文将介绍如何使用Python连接和操作MSSQL数据库，并通过实战案例进行演示，最后给出一些注意事项和优化建议。
一、Python与MSSQL的连接方法要在Python中连接MSSQL数据库，我们需要使用一个第三方库——pyodbc。
首先，确保已安装pyodbc库。
可以使用以下命令进行安装：```pip install pyodbc```接下来，编写Python代码连接MSSQL数据库。
以下是一个简单的示例：```pythonimport pyodbc# 设置连接参数server = "your_server_address"database = "your_database_name"username = "your_username"password = "your_password"# 创建连接connection =pyodbc.connect(f"server={server};database={database};username={user name};password={password}")# 创建游标cursor = connection.cursor()```二、Python操作MSSQL的常用库1.pyodbc：用于连接和操作MSSQL数据库。
2.sqlalchemy：一个功能强大的ORM（对象关系映射）库，可以方便地在Python对象和MSSQL数据库之间进行映射。
sqlalchemy datetime 运算
sqlalchemy datetime 运算SQLAlchemy是一个流行的Python SQL工具箱和对象关系映射（ORM）库。
它提供了一种简单而强大的方法来管理和操作数据库，并且可以与不同类型的数据库（如MySQL，PostgreSQL，SQLite等）兼容。
在SQLAlchemy中，可以使用datetime模块来处理日期和时间相关的操作。
本文将探讨如何使用SQLAlchemy进行datetime的运算。
在SQLAlchemy中，可以使用datetime模块来处理日期和时间相关的操作。
datetime模块提供了一组用于操作日期和时间的类和函数，包括datetime、date、time、timedelta等。
要在SQLAlchemy中进行datetime运算，首先需要导入datetime模块。
可以使用`from datetime import datetime`来导入datetime 类，以及其他需要的类和函数。
在使用SQLAlchemy进行datetime运算之前，通常需要定义一个模型类，该类用于表示数据库中的表。
模型类通常继承自SQLAlchemy的Base类，并使用一些特殊的装饰器和字段类型来定义表的结构。
以下是一个简单的示例：```pythonfrom datetime import datetimefrom sqlalchemy import Column, Integer, DateTime,create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(50))created_at = Column(DateTime, default=datetime.now)```在上面的示例中，我们定义了一个名为User的模型类，它表示数据库中的一个名为users的表。
python自动生成model文件案例分析
python⾃动⽣成model⽂件案例分析⽣成⽅式Python中想要⾃动⽣成 model⽂件可以通过 sqlacodegen这个命令来⽣成对应的model⽂件sqlacodegen 你可以通过pip去安装:pip install sqlacodegen格式：sqlacodegen mysql+pymysql://username:password@host/database_name > model.py说明：mysql+pymysql : 表⽰连接数据库的连接⽅式username : 连接MySQL数据库的⽤户名password ：连接MySQL数据库⽤户对应的密码host : 数据库的主机地址database_name : 需要⽣成model的数据库名【⼀定是数据库名】问题：如果只想⽣成数据库中指定表的model⽂件怎么办?答案就是：给 sqlacodegen 加⼀个 --table 的参数即可案例:⚡ sqlacodegen --tables products mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/shopify > products.py⚡ lsproducts.py结果：⚡ cat products.py# coding: utf-8from sqlalchemy import CHAR, Column, String, Text, textfrom sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGERfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()metadata = Base.metadataclass Product(Base):__tablename__ = 'products'id = Column(INTEGER(16), primary_key=True)title = Column(String(256), nullable=False, server_default=text("''"))product_id = Column(INTEGER(16))shop_url = Column(String(120))body_html = Column(Text)vendor = Column(String(64))product_type = Column(String(64))created_at = Column(CHAR(30))updated_at = Column(CHAR(30))handle = Column(String(256))published_at = Column(CHAR(30))template_suffix = Column(String(256))tags = Column(String(256))published_scope = Column(CHAR(10), nullable=False, server_default=text("'web'"))⚡。
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declarative_base参数declarative_base是一个非常有用的工具，它可以帮助我们更加有效地使用SQLAlchemy这个Python ORM工具，提高我们的开发效率。
这篇文章将深入探讨declarative_base的参数，介绍它们的作用以及如何使用它们。
什么是declarative_base？让我们简单地介绍一下declarative_base是什么。
在SQLAlchemy中，我们可以使用两种方式来定义对象关系映射（ORM）：基于对象（Object Relational Mapping，ORM）和基于SQL（Structured Query Language，SQL）。
基于对象的ORM让我们可以使用Python 对象来表示数据库中的数据，而SQLAlchemy中最常用的ORM方式就是declarative_base。
declarative_base是一个函数，它接收一个参数，这个参数是一个类，表示所有ORM 类的基础类。
这个基础类会提供给我们一些常用的属性和方法，例如__tablename__、primary_key()等。
我们需要继承这个类，然后在子类中定义我们自己的ORM类。
假设我们需要定义一个名为User的ORM类，它映射了数据库中的一个user表。
我们可以这样写：```pythonfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, StringBase = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = 'user'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)age = Column(Integer)```这里我们首先从sqlalchemy.ext.declarative模块中导入declarative_base函数，然后调用它来创建Base类作为所有ORM类的基础类。
接着，我们定义了一个User类，它继承自Base类，并且通过__tablename__属性指定了它要映射的数据库表的名称。
在User类中，我们定义了三个属性：id、name和age，它们分别对应了数据库表中的id、name和age列。
这样，我们就定义好了一个基于declarative_base的ORM类。
接下来就可以使用SQLAlchemy提供的各种方法来操作数据库了。
declarative_base参数介绍下面，我们将介绍declarative_base函数的参数。
declarative_base函数的完整定义如下：```pythondef declarative_base(cls=object, name='Base', metadata=None, mapper=None, class_registry=None):pass```cls、name、metadata、mapper和class_registry都是可选参数，我们将逐一介绍它们的作用。
1. cls参数cls参数表示所有ORM类的基础类，默认值为Python内置的object类。
如果我们需要让所有ORM类继承自一个特定的基础类，可以通过cls参数来指定。
假设我们有一个名为MyBase的基础类，它定义了一些与ORM相关的方法和属性，我们可以将它作为所有ORM类的基础类：```pythonfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseclass MyBase:def foo(self):print('foo')Base = declarative_base(cls=MyBase)```这里我们定义了一个名为MyBase的类，它有一个名为foo的方法。
然后，我们在调用declarative_base函数时通过cls参数指定了Base类继承自MyBase类。
这样，在后续定义ORM类时，Base类就会自动继承MyBase类中的方法和属性。
2. name参数name参数表示生成的基础类的名称，默认值为'Base'。
我们可以通过这个参数来自定义基础类的名称。
假设我们需要将所有ORM类的基础类命名为MyBase，可以这样写：```pythonfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base(name='MyBase')```这里我们通过name参数将基础类的名称改为了MyBase。
这样，在后续定义ORM类时，可以让它们继承自MyBase类。
3. metadata参数metadata参数表示所有ORM类共享的元数据对象。
元数据对象用于描述数据库中的表结构，包括表名、列名、列类型等信息。
在SQLAlchemy中，我们通常通过MetaData对象来创建元数据。
假设我们已经定义了一个名为metadata的MetaData对象，我们可以将它传入declarative_base函数，让所有ORM类共享这个元数据对象：```pythonfrom sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaDatafrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basemetadata = MetaData()user_table = Table('user',metadata,Column('id', Integer, primary_key=True),Column('name', String),Column('age', Integer))Base = declarative_base(metadata=metadata)# 这样写也是可以的# Base = declarative_base()# Base.metadata = metadata```这里我们首先创了一个名为metadata的MetaData对象，并且使用Table函数创建了一个名为user的表。
然后，我们通过传入metadata参数来让所有ORM类共享这个元数据对象。
4. mapper参数mapper参数表示将ORM类映射到数据库表的映射器。
映射器用于将ORM类的属性映射到数据库表的列上，并且维护这个映射关系。
在SQLAlchemy中，我们可以使用mapper函数来创建映射器。
mapper函数接收两个参数：一个是ORM类，另一个是描述映射关系的MapperConfig对象。
如果我们需要对所有ORM类都使用同一个MapperConfig对象，可以通过mapper参数来指定。
假设我们已经定义了一个名为mapper_config的MapperConfig对象，我们可以将它传入declarative_base函数，让所有ORM类都使用这个映射器：```pythonfrom sqlalchemy.orm import mapper_configfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basemapper_config = mapper_config()Base = declarative_base(mapper=mapper_config)# 这样写也是可以的# Base = declarative_base()# Base.registry.map.extend(mapper_config.map)```这里我们首先通过mapper_config函数创建了一个名为mapper_config的MapperConfig对象。
然后，我们通过传入mapper参数来让所有ORM类都使用这个映射器。
5. class_registry参数class_registry参数表示ORM类的注册表。
注册表用于存储所有ORM类和它们对应的信息，例如表名、列名等。
在SQLAlchemy中，我们通常通过ScopedRegistry来管理注册表。
如果我们不传入class_registry参数，declarative_base函数会使用默认的ScopedRegistry。
假设我们已经定义了一个名为my_registry的ScopedRegistry对象，我们可以将它传入declarative_base函数，让所有ORM类都使用这个注册表：```pythonfrom sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker, scoped_registryfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basemy_registry = scoped_registry()session = scoped_session(sessionmaker())Base = declarative_base(class_registry=my_registry)# 这样写也是可以的# Base = declarative_base()# Base.registry = my_registry# Base.metadata.bind = session```这里我们首先创建了一个名为my_registry的ScopedRegistry对象，并且定义了一个名为session的Session对象。
然后，我们通过传入class_registry参数来让所有ORM类都使用这个注册表，并将这个注册表与Session对象绑定。
总结在本文中，我们深入探讨了declarative_base函数的参数。
这些参数包括cls、name、metadata、mapper和class_registry。
通过正确使用这些参数，我们可以让declarative_base函数更加灵活，适应各种不同的开发场景。
我们也需要注意合理使用这些参数，避免引入过多的复杂性，让程序变得难以理解和维护。