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正常的pymysql当然问题不大,但是我个人还是建议:sqlalchemy! 因为他更能让我们把精力放在表单设计上,而不执着于代码本身了.
(-----版权所有。未经作者书面同意#xff0c;不得转载或用于任何商业用途!----)
正文:
先提供一个基础模版:
表图:
创建表的sql:
CREA…前言:
正常的pymysql当然问题不大,但是我个人还是建议:sqlalchemy! 因为他更能让我们把精力放在表单设计上,而不执着于代码本身了.
(-----版权所有。未经作者书面同意不得转载或用于任何商业用途!----)
正文:
先提供一个基础模版:
表图:
创建表的sql:
CREATE TABLE match_info (id INT PRIMARY KEY,home_team VARCHAR(30), full_score VARCHAR(8), half_score VARCHAR(8), away_team VARCHAR(30), match_time DATETIME,
#比赛时间如 2023-12-15 14:30:00包括年、月、日、时、分、秒league VARCHAR(10), corners VARCHAR(10), zhuangtai INT, #状态,1(完成收录) 0(未开始) -1(数据待补)created_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,updated_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP#修改时间
);
代码:
from datetime import datetime
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData, DateTime
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from sqlalchemy.orm import sessionmakerclass MatchInfoCRUD:# 初始化类并建立数据库连接def __init__(self):self.db_uri mysqlpymysql://user:passwordlocalhost/mydatabase #填入自己的信息:user:passwordlocalhost/mydatabaseself.engine create_engine(self.db_uri) # 使用数据库URI创建引擎self.metadata MetaData() # 元数据对象用于收集表对象# 定义match_info表结构self.match_info Table(match_info, self.metadata,Column(id, Integer, primary_keyTrue), # 主键不自增Column(zhuangtai, Integer), # 整型状态列Column(league, String(10)), # 长度为10的字符串类型的联赛列Column(match_time, DateTime), # 日期时间类型的比赛时间列Column(home_team, String(30)), # 长度为30的字符串类型的主队列Column(full_score, String(8)), # 长度为8的字符串类型的全场比分列Column(half_score, String(8)), # 长度为8的字符串类型的半场比分列Column(away_team, String(30)), # 长度为30的字符串类型的客队列Column(corners, String(10)), # 长度为10的字符串类型的角球数列)self.metadata.create_all(self.engine) # 在数据库中创建表self.Session sessionmaker(bindself.engine) # 创建与数据库会话的会话工厂# 创建新的比赛记录def create_match(self, match_data):session self.Session() # 开启新的会话try:# 创建插入对象并插入数据insert_object self.match_info.insert().values(match_data)session.execute(insert_object) # 执行插入操作session.commit() # 提交事务print(数据插入成功。)except SQLAlchemyError as e: # 捕获并处理SQLAlchemy异常print(f插入数据时出现问题: {e})finally:session.close() # 关闭会话# 读取比赛记录def read_match(self, match_id):session self.Session() # 开启新的会话try:query session.query(self.match_info).filter_by(idmatch_id) # 创建查询对象match query.first() # 获取查询结果的第一条记录if match:return match # 返回那条记录else:return None # 如果没找到记录返回Noneexcept SQLAlchemyError as e:print(f读取数据时出现问题: {e})finally:session.close() # 关闭会话# 更新比赛记录def update_match(self, match_id, update_data):session self.Session() # 开启新的会话try:query session.query(self.match_info).filter_by(idmatch_id) # 创建查询对象query.update(update_data) # 执行更新操作session.commit() # 提交事务print(数据更新成功。)except SQLAlchemyError as e:print(f更新数据时出现问题: {e})finally:session.close() # 关闭会话# 删除比赛记录def delete_match(self, match_id):session self.Session() # 开启新的会话try:query session.query(self.match_info).filter_by(idmatch_id) # 创建查询对象match query.first() # 获取查询结果的第一条记录if match:query.delete() # 如果找到记录则执行删除操作session.commit() # 提交事务print(数据删除成功。)else:print(未找到相应比赛。)except SQLAlchemyError as e:print(f删除数据时出现问题: {e})finally:session.close() # 关闭会话# 创建MatchInfoCRUD的一个实例
crud MatchInfoCRUD()# 创建并插入新的比赛记录
match_data {id: 1,zhuangtai: 1,league: 联赛数据,match_time: datetime(2023, 12, 15, 14, 30),home_team: Team A,full_score: 2-1,half_score: 1-0,away_team: Team B,corners: 5-4,
}
crud.create_match(match_data)# 读取id为1的比赛记录
match_record crud.read_match(1)
if match_record:print(f读取到比赛记录: {match_record})
else:print(没有找到对应的比赛记录。)
说明:
这里是4个基本属性,增删改查!!! 直接调用就好了...
潜在改进点,往下看 优化方案:
1. 异常处理: - 可以更精细地管理异常。目前代码中出现任何错误都执行同样的处理实际应用中可能需要对不同的异常类型进行不同的处理。2. 封装会话管理: - 代码中反复出现创建和关闭会话的模式这可以通过上下文管理器或装饰器来优化减少代码重复并自动管理资源。3. 返回信息: - create_match 方法和其他修改操作只是简单地打印了结果现实场景中可能需要将操作结果如新创建的对象返回给调用者。4. 优化查询: - 在 delete_match 方法中无需先查询再删除。可以直接使用 .delete()如果有必要确保记录存在可以在删除后检查 result.rowcount。5. 输入检验: - 创建和更新数据前进行输入有效性检查防止无效或恶意数据被写入数据库。6. 代码组织: - 根据 Python 的约定长的导入语句可以分行。 - ORM 映射通常使用更高级的 declarative_base 系统进行这有助于简化模型定义。7. SQLAlchemy ORM 的使用: - 目前代码使用了 Table 对象和底层的 insert 方法。可以让SQLAlchemy ORM 的能力进行映射并且允许使用会话直接操作对象模型!
案例:
from datetime import datetime
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, DateTime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session# 定义基类
Base declarative_base()# 定义 MatchInfo ORM 模型
class MatchInfo(Base):__tablename__ match_infoid Column(Integer, primary_keyTrue)home_team Column(String(30))full_score Column(String(8))half_score Column(String(8))away_team Column(String(30))match_time Column(DateTime)league Column(String(10))corners Column(String(10))zhuangtai Column(Integer)created_time Column(DateTime, defaultdatetime.now)updated_time Column(DateTime, defaultdatetime.now, onupdatedatetime.now)# MatchInfoCRUD 类使用 ORM 模型和会话管理
class MatchInfoCRUD:def __init__(self):self.db_uri mysqlpymysql://user:passwordlocalhost/mydatabaseself.engine create_engine(self.db_uri)Base.metadata.create_all(self.engine)self.Session scoped_session(sessionmaker(bindself.engine))def create_match(self, match_data):创建新的比赛记录try:match MatchInfo(**match_data)self.Session.add(match)self.Session.commit()print(数据插入成功。)except SQLAlchemyError as e:self.Session.rollback()print(f插入数据时出现问题: {e})finally:self.Session.remove()def read_match(self, match_id):读取比赛记录try:match self.Session.query(MatchInfo).get(match_id)return matchexcept SQLAlchemyError as e:print(f读取数据时出现问题: {e})finally:self.Session.remove()def update_match(self, match_id, update_data):更新比赛记录try:match self.Session.query(MatchInfo).get(match_id)for key, value in update_data.items():setattr(match, key, value)self.Session.commit()print(数据更新成功。)except SQLAlchemyError as e:self.Session.rollback()print(f更新数据时出现问题: {e})finally:self.Session.remove()def delete_match(self, match_id):删除比赛记录try:match self.Session.query(MatchInfo).get(match_id)if match:self.Session.delete(match)self.Session.commit()print(数据删除成功。)else:print(未找到相应比赛记录。)except SQLAlchemyError as e:self.Session.rollback()print(f删除数据时出现问题: {e})finally:self.Session.remove()使用 declarative_base 来创建 ORM 基础类并定义表结构采用了 scoped_session 以自动管理会话的生命周期避免手动关闭会话更新 delete_match 方法现在它会首先尝试获取记录如果找到则删除这样还是需要先查询再删除但这确保了操作的准确性删掉了直接操作 Table 对象改为使用 ORM 映射的类和实例来管理数据。 接下来对提供的MatchInfoCRUD类进行几个关键方面的优化包括封装会话管理、优化查询处理以及使用 SQLAlchemy ORM 更优雅地定义和交互数据库模型。这里需要使用 SQLAlchemy 的声明式基类declarative_base来简化模型定义以及使用上下文管理器来自动化会话的生命周期管理。
from datetime import datetime
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, DateTime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session# 使用declarative_base创建ORM模型的基类
Base declarative_base()# 定义MatchInfo ORM模型
class MatchInfo(Base):__tablename__ match_infoid Column(Integer, primary_keyTrue)zhuangtai Column(Integer)league Column(String(10))match_time Column(DateTime)home_team Column(String(30))full_score Column(String(8))half_score Column(String(8))away_team Column(String(30))corners Column(String(10))created_time Column(DateTime)updated_time Column(DateTime)# 自定义上下文管理器管理数据库会话的生命周期
class DBSessionManager:def __init__(self, db_uri):self.engine create_engine(db_uri)self.Session scoped_session(sessionmaker(bindself.engine, autocommitFalse, autoflushFalse))def __enter__(self):self.session self.Session()return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):self.session.close()class MatchInfoCRUD:# 初始化类并建立数据库连接def __init__(self, db_uri):self.db_manager DBSessionManager(db_uri)Base.metadata.create_all(self.db_manager.engine)# 创建新的比赛记录def create_match(self, match_data):with self.db_manager as db:try:match MatchInfo(**match_data)db.session.add(match)db.session.commit()print(数据插入成功。)except SQLAlchemyError as e:db.session.rollback()print(f插入数据时出现了问题: {e})# 查询等其他方法同理可以通过db_manager动态管理会话# 使用新的CRUD接口进行操作
db_uri mysqlpymysql://user:passwordlocalhost/mydatabase # 请填入数据库URI
crud MatchInfoCRUD(db_uri)match_data {id: 1,zhuangtai: 1,league: 联赛数据,match_time: datetime(2023, 12, 15, 14, 30),home_team: Team A,full_score: 2-1,half_score: 1-0,away_team: Team B,corners: 5-4,created_time: datetime.now(),updated_time: datetime.now(),
}crud.create_match(match_data)# 后续其他增删改查操作可以类似地实现封装会话管理通过DBSessionManager上下文管理器类来管理会话的开启和关闭使得对于每个数据库会话无需重复编写打开和关闭的代码。优化查询利用ORM的能力来直接添加、查询和更新数据没有使用底层的表和查询语句。SQLAlchemy ORM 的使用使用了declarative_base来定义SQLAlchemy ORM模型从而提供ORM的完全功能并写了一个ORM类MatchInfo来映射match_info表。 总结: 一个强大的 Python SQL 工具包和 ORM对象关系映射器来改善数据库操作的效率和代码的整洁性。首先定义了一个 ORM 模型来映射数据库表然后构建了一个管理数据库会话生命周期的上下文管理器。在实际的 CRUD创建、读取、更新、删除操作中直接对 ORM 对象进行操作而不是执行原始 SQL 语句。这样使得代码更加简洁、容易理解和维护也更加面向对象。通过这种方式我们将耗时的数据库管理工作交给 SQLAlchemy自己就能专注于业务逻辑和数据的设计上了。简而言之就是让代码更加简洁、高效同时也降低了出错的几率。 (-----版权所有。未经作者书面同意不得转载或用于任何商业用途!----)
