Python ORM数据库简介及使用方式 (python orm数据库)-www.88531.cn资享网

随着信息技术的快速发展，数据量的爆炸式增长，数据库成为了数据管理的关键技术。ORM（Object-Relational Mapping）技术的出现，它将数据库中的数据表映射到Python的对象，同时提供一系列操作数据库的方法，极大地提高了开发效率。本文将简要介绍Python ORM数据库的概念、应用场景以及使用方式。

一、Python ORM数据库概念

ORM是一种基于对象和关系模型之间相互转换的技术，它将数据库中的数据表映射到Python的对象，使得开发人员可以在Python环境中使用对象的方式进行数据库操作。ORM的主要作用是简化开发流程，使得开发人员可以更加专注于业务逻辑的实现，而不是纠缠于底层的数据库操作。

Python ORM数据库主要的作用是完成数据的存取和管理。同时，ORM技术也提供了一套完整的数据操作方法，包括存储、更新、删除等等数据库操作。ORM技术还提供了一些高级特性，如事务管理、连接池等，可帮助开发人员更好地实现数据的控制与管理。

二、Python ORM数据库应用场景

ORM技术被广泛应用于Web应用程序中，因为Web应用程序需要频繁地进行数据库操作。例如，在Web应用程序中，如果需要查询某个用户的信息，则需要编写SQL语句，然后执行数据库操作，才能得到结果。但使用ORM技术，我们只需要编写Python语句即可，这种编码方式非常简单且易于理解。

ORM技术还可以用于桌面应用程序和移动应用程序中。与Web应用程序不同，桌面应用程序和移动应用程序需要频繁进行本地数据库操作。例如，我们可以使用Python ORM技术来实现一个简单的时间管理应用程序。通过ORM技术，我们可以轻松地将数据存储到数据库中，并且实现数据的查询、更新和删除等操作。

三、Python ORM数据库使用方式

Python ORM技术的使用方式，核心是要学会使用ORM框架。Python中有许多优秀的ORM框架，如SQLAlchemy、ORMLite等，这里以SQLAlchemy为例，简单介绍一下Python ORM数据库的使用方式。

1. 安装SQLAlchemy和相关驱动

我们需要在Python环境中安装SQLAlchemy模块和数据库驱动（例如MySQL、PostgreSQL）。

2. 创建数据库连接

使用SQLAlchemy模块，我们可以很容易地创建一个数据库连接对象，以允许我们操作数据库。下面是创建MySQL数据库连接对象的示例代码：

“`

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(‘mysql+pymysql://user:password@host:port/database’)

“`

在上面的代码中，我们使用了PyMySQL以及MySQL作为数据库，在`create_engine`函数中传入一些参数用于创建数据库连接，例如用户名、密码、主机名、端口号以及数据库名等等。

3. 创建数据表

使用SQLAlchemy，我们可以根据我们的需求来创建数据表。例如，我们可以定义一个User对象，然后将其转换为数据表。下面是创建User对象并转换为数据表的示例代码：

“`

from sqlalchemy import Column, String, Integer

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):

__tablename__ = ‘user’

id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)

name = Column(String(16))

age = Column(Integer)

“`

在上面的代码中，我们用SQLAlchemy中的`declarative_base`函数来创建一个基类，然后定义一个名为User的类，并将其继承自上面创建的基类。同时，我们使用`__tablename__`属性指定User类对应的数据表名，接着定义了数据表中的字段，其中`Column`表示定义数据表的列，后面的参数分别表示列的类型、主键、自增等信息。

4. 实现数据操作

使用SQLAlchemy，我们可以很容易地实现数据的增删改查。例如，如果要实现一个查询所有用户信息的操作，我们可以按照如下方式编写代码：

“`

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

users = session.query(User).all()

for user in users:

print(user.id, user.name, user.age)

“`

在上面的代码中，我们首先创建了一个使用指定连接对象的Session对象。然后，我们使用`query`函数来查询所有User对象，最后进行打印。

：

Python ORM数据库技术通过映射关系模型，增强了Python与关系数据库之间的互操作性，使开发者无需关注SQL语句的细节，从而大大提高了开发效率。使用Python ORM技术可以使Web、桌面和移动应用程序的开发更加简单，同时也为开发者提供了一种更加高效的开发工具。

相关问题拓展阅读：

python orm 能否实现类似于SQL语句中的like”%”表示所有的效果？
python都有哪些框架？

python orm 能否实现类似于SQL语句中的like”%”表示所有的效果？

使用 if … else …表达式

input_id = request.POST.get(‘post_id’)

input_pid = request.POST.get(‘post_pid’)

where id like “%%s” and pid like “%%s”%(input_id if input_id else “”,input_pid if input_pid else ”)

python都有哪些框架？

这要看你说的是那些方面的框架

像web框架 flask、django、Tornado

爬虫 Scrapy、Crawley、Portia

框架多得是，要你需要什么框架

1、Django

谈到Python框架，我们之一个想到的应该就是Django。Django作为一个Python

Web应用开发框架，可以说是一个被广泛使用的全能型框架。Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，因此它提供了很多模块。另外，Django最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。它与其他框架更大的区别就是，鲜明独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为Python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。

2、Flask

Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。基于他的这个特性使用者可以花很少的成本就能够开发一个简单的网站。因此，从这个角度来讲，Flask框架非常适合初学者学习。Flask框架学会以后，我们还可以考虑学习插件的使用。

3、Scrapy

Scrapy是一个轻量级的使用Python编写的网络爬虫框架，这也是它与其他Python框架更大的区别。因为专门用于爬取网站和获取结构数据且使用起来非常的方便，Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试等等。

4、Diesel

Diesel是基于Greenlet的事件I/O框架，它提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。它与其他Python框架更大的区别是支持TCP和UDP。

5、Cubes

Cubes作为一个轻量级Python OLAP框架，包含了OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据等工具。

6、Pulsar

Pulsar是Python的事件驱动并发框架。有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

7、Tornado

Tornado全称是Torado Web Server，仅仅从它的名字上我们就可以知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python

Web的开发框架。Tornado和现在的主流Web服务器框架和大多数Python框架有着明显的区别，它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。而其他框架不支持异步处理。

1. Django