ORM,对象关系映射，即Object Relational Mapping的简称，通过ORM框架将编程语言中的对象模型与数据库的关系模型建立映射关系，这样做的目的：简化sql语言操作数据库的繁琐过程(原生sql的编写及拼接等)，转而直接使用对象模型来操作数据库做替代

第一部分

SqlAlchemy本身无法直接操作数据库，它是建立在第三方数据库API(如python 中的pymysql库)之上，应用程序调用对象模型进行增删改查等操作时，将对象转化成sql语句，然后再通过API调用执行已经转换好的sql语句

安装

pip install sqlalchemy

pip install pymysql #这里笔者使用的数据API是pymysql

应用

- 配置及创建数据库引擎

SqlAlchemy 支持间接调用多种数据库API，根据不能的配置文件调用不同的数据库API

#常见配置文件：即database url，创建数据库引擎需要

MySQL-Python：mysql+mysqldb://:@[:]/

pymysql：mysql+pymysql://:@/[?]

MySQL-Connector：mysql+mysqlconnector://:@[:]/

cx_Oracle：oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

- 创建数据库引擎

* 注意 *：带上charset=utf8参数，防止中文乱码

#初始化数据库连接

from sqlalchemy import create_engine

url="mysql+pymysql://[账号]:[密码]@[主机]:[端口]/[数据库]?charset=utf8" #这里笔者使用的mysql数据库，pymysql API与数据库交互,添加的charset可防止中文乱码

engine=create_engine(url,echo=False,encoding="utf-8") #url为配置文件，echo调试参数，值为为true打印整个sql执行过程

- 创建会话(session)

通过sessionmaker工厂方法，我们得到一个类，默认返回Session类，也可以自定义Session类

方法：

sessionmaker( bind=None, class_=Session, autoflush=True,autocommit=False,expire_on_commit=True,info=None, **kw)

#示例1：直接调用sessionmaker

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SessionClass=sessionmaker(bind=engine)#利用工厂模式获取SessionClass

session_obj=SessionClass() #创建session对象,此时已绑定数据库引擎，但是未关联任何的对象模型

#示例1：使用scoped_session

from sqlalchemy.orm import scoped_session

SessionClass=scoped_session(sessionmaker(bind=engine))#利用工厂模式获取SessionClass

session_obj=SessionClass() #创建session对象,此时已绑定数据库引擎，但是未关联任何的对象模型

scoped_session VS Session

Session：多次创建的Session对象是不同的

scoped_session：首先通过sessionmaker工厂创建Session对象，然后对Session对象进行相应的管理(先在Registry中找之前是否创建过Session，若没有，则创建并注册，有，则直接返回)，这样的目的：同一个线程维护一个session对象，保证了线程的安全性

- 与数据库交互

常用操作：与sql语言一致，主要是增删改查，接下来就简要概述这4大类

******* 增 *******

session.add(object) #在数据库中增加一个对象实例

session.add_all([object]) #在数据库中增加多个对象实例,参数为列表形式

session.commit() #提交，否则未入口

******* 查 *******

#备注：以下均已object代表对象模型，object.prop代表对象object的prop属性

session.query(object) #查询object对应的关系表，相当于select * from tables

session.query(object).first() #查询结果取第一条，没有返回none

session.query(object).filter(object.prop) #条件查询，filter相当于where

session.query(object).order_by(object.prop) #排序，默认升序，降序用desc

session.query(object).order_by(object.prop.desc()).limit(10) #降序，及限制10条

session.query(object.prop.label("别名")).filter(object.prop.like("%同同mony")) #模糊查询及给字段取别名

#使用聚合函数，sum、count等

from sqlalchemy import func

session.query(func.sum(object.prop).label("别名")

******* 改 *******

session.query(object).filter(object.prop>20).update({"prop1": 'values'})#批量更新，若没有过滤条件，这更新表中所有记录

myuser = Session.query(object).filter(object.prop>20).first()

object.prop2= 'value2' #单条更新，可直接修改对象

session.commit()

******* 删 *******

res = session.query(object).filter(object.prop>20).delete()

session.commit()

第二部分

掌握了基本概念和使用，为了更高效、更快捷将关系表转化成对象，不得不提sqlacodegen工具

a.安装

pip install sqlacodegen

b.使用

sqlacodegen url [opts]

这里的url就是sqlalchemy中create_engine使用的参数，但是当账号密码含有特殊字符时，同样的url，在sqlacodegen命令中会报错，识别不出账号、密码、端口等信息，此时可通过给账号和密码加引号解决

opts：

--tables TABLES 指定表，默认将所有表转化成对象

--noindexes 忽略索引

--noviews 忽略视图

--noclasses 不生成类，仅生成表

--outfile OUTFILE 输出文件

示例：

sqlacodegen --noviews --noconstraints --noclasses --noindexes --outfile 对应py文件路径 url【同create engine处使用的】

注意 ：当账号和密码包含特殊字符时，需要用引号，否则自动识别不出账号、密码、端口等信息

示例1：

#不使用 `--noclasses`导出的对象

from sqlalchemy import BIGINT, Column, DateTime, Float, String, text

from sqlalchemy.dialects.mysql.types import TINYINT

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

metadata = Base.metadata

class TDeviceActivate(Base):

__tablename__ = 't_device_activate'

id = Column(BIGINT(10), nullable=False)

user_id = Column(BIGINT(10), nullable=False)

device_id = Column(String(32), primary_key=True, nullable=False)

mac = Column(String(30))

uuid = Column(String(32))

firmware_type = Column(String(16), primary_key=True, nullable=False)

activate_time = Column(DateTime, nullable=False)

create_date = Column(DateTime, nullable=False)

ip_address = Column(String(50))

longitude = Column(Float(10))

latitude = Column(Float(10))

expires_time = Column(DateTime)

type = Column(TINYINT(10), server_default=text("'1'"))

示例2

#使用 `--noclasses`参数导出的对象

from sqlalchemy import BIGINT, Column, DateTime, Float, MetaData, String, Table, text

from sqlalchemy.dialects.mysql.types import TINYINT

metadata = MetaData()

t_t_device_activate = Table(

't_device_activate', metadata,

Column('id', BIGINT(10), nullable=False),

Column('user_id', BIGINT(10), nullable=False),

Column('device_id', String(32), primary_key=True, nullable=False),

Column('mac', String(30)),

Column('uuid', String(32)),

Column('firmware_type', String(16), primary_key=True, nullable=False),

Column('activate_time', DateTime, nullable=False),

Column('create_date', DateTime, nullable=False),

Column('ip_address', String(50)),

Column('longitude', Float(10)),

Column('latitude', Float(10)),

Column('expires_time', DateTime),

Column('type', TINYINT(10), server_default=text("'1'"))

)

总结

在UI回归测试脚本中，通常涉及到与数据库打交道，开始时候主要使用pymysql API 与数据交互，但是随着使用频率的增加，直接书写sql变得繁琐，便尝试使用orm的方式