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本篇內容主要講解“sqlalchemy的常用數據類型怎么使用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“sqlalchemy的常用數據類型怎么使用”吧!
數據類型 | python數據類型 | 說明 |
Integer | int | 整形 |
String | str | 字符串 |
Float | float | 浮點型 |
DECIMAL | decimal.Decimal | 定點型 |
Boolean | bool | 布爾型 |
Date | datetime.date | 日期 |
DateTime | datetime.datetime | 日期和時間 |
Time | datetime.time | 時間 |
Enum | str | 枚舉類型 |
Text | str | 文本類型 |
LongText | str | 長文本類型 |
既然我們知道sqlalchemy常用數據類型有哪些,下面我們就來看看這些數據類型的用法。
首先,打開我們py代碼編輯神器(pycharm)
而是直接在此基礎上講解sqlalchemy數據類型的用法。
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm.session import sessionmaker DIALCT = "mysql" DRIVER = "pymysql" USERNAME = "root" PASSWORD = "admin" HOST = "127.0.0.1" PORT = "3306" DATABASE = "test" DB_URI = "{}+{}://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8".format(DIALCT,DRIVER,USERNAME,PASSWORD,HOST,PORT,DATABASE) engine = create_engine(DB_URI) Base = declarative_base(engine) session = sessionmaker(engine)() class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) Base.metadata.drop_all() Base.metadata.create_all()
在講解前,我們先測試下模型是否能夠成功映射到數據庫中,運行上述代碼
沒有報錯,我們在打開mysql命令行工具,輸入以下命令
嗯,person庫表已成功映射到數據庫中。
OK,萬事俱備。下面我們就逐一來講類型的用法。
我們在Person模型中新增一個age字段
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) age = Column(Integer)
然后向表中插入一條數據
p = Person(age = 22)session.add(p)session.commit()
運行上述代碼,然后輸入下方命令檢查數據是否插入到表中以及該字段是否為int類型
我們先將age字段注釋掉,然后從sqlalchemy導入String類型(使用某種數據類型前,記得將該數據類型從sqlalchemy導入,由于篇幅太長,我們下方數據類型省略該步驟),再新增一個name字段(括號中的20表示該字符串最大長度為20)
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) name = Column(String(20))
插入一條數據試試
p = Person(name = "tom") session.add(p) session.commit()
運行上述代碼,然后輸入下方命令檢查數據是否插入到表中以及該字段是否為string類型(映射到數據庫,對應varchar類型)
什么情況下會用到Float類型?比如存儲體重、價格等.....
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) price = Column(Float)
插入測試數據
p = Person(price = 123.456789) session.add(p) session.commit()
運行上述代碼,然后輸入下方命令檢查數據是否插入到表中以及該字段是否為float類型
嗯!!我明明寫的是123.456789,但是存儲到數據庫中卻變成了123.457,為什么會這樣呢?
原因我之前說過:float單精度類型,單精度數據類型存儲到表中容易被丟失。既然我們知道了原因,哪如何解決呢??方法就是用接下來要講的定點類型(DECIMAL)。
DECIMAL可以防止數據jingd
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) price = Column(DECIMAL(7,3))
DECIMAL有兩個參數,第一個參數用于指定一共多少位數,第二個參數用于指定小數點后最多多少位數
例如:DECIMAL(4,2)表示一共存儲4位數字,小數點后最多有兩位
如果傳入不符合規則數值時會報如下錯誤:
所以我們在插入數據時一定要遵守參數規則
p = Person(price = 1234.567) session.add(p) session.commit()
運行上述代碼,然后輸入下方命令檢查數據是否插入到表中以及該字段是否為decimal類型
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) # price = Column(DECIMAL(7,3)) delete = Column(Boolean)
插入數據試試。我們知道,1代表true,0代表false
p = Person(delete = 1) session.add(p) session.commit()
運行上述代碼,然后輸入下方命令檢查數據是否插入到表中(存儲到數據庫中對應tinyint類型)
什么情況下會用到枚舉類型呢?比如用戶填寫性別時,固定只能選男或者女,不可能不男不女,對吧!
Enum()括號中為枚舉列表,在這個里面可以羅列出可輸入的值!
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) # price = Column(DECIMAL(7,3)) # delete = Column(Boolean) sex = Column(Enum("男","女"))
我們先插入一條錯誤數據試試
p = Person(sex="不男不女") session.add(p) session.commit()
運行代碼、結果報如下錯誤:
我們再輸入一條正確數據試試
嗯,數據成功插入到表中,且數據類型為enum。
Date只能存儲指定的年月日,不能存儲時分秒
說到日期類型,相信大家都熟悉,比如某年某月某日生。嗯、下面咱們就談談這個Date類型。
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) # price = Column(DECIMAL(7,3)) # delete = Column(Boolean) # sex = Column(Enum("男","女")) create_time = Column(Date)
然后從datetime導入datetime這個包,將數據添加至數據庫
from datetime import datetime p = Person(create_time = datetime(2018,8,8)) session.add(p) session.commit()
datetime()中的數值用于傳遞指定的年月日
運行并查看數據結果如下:
DateTime存儲指定的年月日時分秒
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) # price = Column(DECIMAL(7,3)) # delete = Column(Boolean) # sex = Column(Enum("男","女")) # create_time = Column(Date) create_time = Column(DateTime)
添加測試數據
p = Person(create_time = datetime(2018,8,8,16,11,50)) session.add(p) session.commit()
datetime()括號中傳遞指定的年月日時分秒
運行并查看數據結果如下:
Time只能存儲時分秒,不能存儲年月日
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) # price = Column(DECIMAL(7,3)) # delete = Column(Boolean) # sex = Column(Enum("男","女")) # create_time = Column(Date) # create_time = Column(DateTime) create_time = Column(Time)
插入測試數據,time()后面傳遞關鍵字參數,用于指定時分秒
from datetime import datetime,time p = Person(create_time=time(hour=12,minute=20,second=50)) session.add(p) session.commit()
運行并查看結果:
這個沒什么好講的啊,當字符串長度比較長時就可以使用Text類型
class Person(Base): __tablename__ = "person" id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True) # age = Column(Integer) # name = Column(String(20)) # price = Column(Float) # price = Column(DECIMAL(7,3)) # delete = Column(Boolean) # sex = Column(Enum("男","女")) # create_time = Column(Date) # create_time = Column(DateTime) # create_time = Column(Time) content = Column(Text)
插入數據:
p = Person(content = "人最需要的是學習") session.add(p) session.commit()
運行并查看結果:
由于Text的存儲長度有限,我們就可以使用LongText來存儲數據。
由于LongText類型在mysql數據庫才有,其它數據庫沒有該數據類型,在使用前,記得從mysql數據庫導入該數據類型
from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT
插入數據:
p = Person(content = "我要給它做廣告,讓它在人群中最閃耀!") session.add(p) session.commit()
運行上述代碼并查看結果:
到此,相信大家對“sqlalchemy的常用數據類型怎么使用”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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