python用sqlacodegen根据已有数据库(表)结构生成对应SQLAlchemy模型

目录
  • 应用场景
  • 福音
  • 快快使用
  • 模型类效果
  • 注意事项

今天介绍一个后台开发神器,很适合当我们数据库中已存在了这些表,然后你想得到它们的model类使用ORM技术进行CRUD操作(或者我根本就不知道怎么写modle类的时候);
手写100张表的model类?
这是。。。。。。。。。 是不可能的,这辈子都不可能的。
因为我们有sqlacodegen神器, 一行命令获取数据库所有表的模型类。

应用场景

1、后台开发中,需要经常对数据库进行CRUD操作;

2、这个过程中,我们就经常借助ORM技术进行便利的CURD,比如成熟的SQLAlchemy;

3、但是,进行ORM操作前需要提供和table对应的模型类;

4、并且,很多历史table已经存在于数据库中;

5、如果有几百张table呢?还自己一个个去写吗?

6、我相信你心中会有个念头。。。

福音

还是那句话,Python大法好。 这里就介绍一个根据已有数据库(表)结构生成对应SQLAlchemy模型类的神器: sqlacodegen

This is a tool that reads the structure of an existing database and generates the appropriate SQLAlchemy model code, using the declarative style if possible.

安装方法:

pip install sqlacodegen

快快使用

使用方法也很简单,只需要在终端(命令行窗口)运行一行命令即可, 将会获取到整个数据库的model:
常用数据库的使用方法:

sqlacodegen postgresql:///some_local_db
sqlacodegen mysql+oursql://user:password@localhost/dbname
sqlacodegen sqlite:///database.db

查看具体参数可以输入:

sqlacodegen --help

参数含义:

optional arguments:
  -h, --help         show this help message and exit
  --version          print the version number and exit
  --schema SCHEMA    load tables from an alternate schema
  --tables TABLES    tables to process (comma-separated, default: all)
  --noviews          ignore views
  --noindexes        ignore indexes
  --noconstraints    ignore constraints
  --nojoined         don't autodetect joined table inheritance
  --noinflect        don't try to convert tables names to singular form
  --noclasses        don't generate classes, only tables
  --outfile OUTFILE  file to write output to (default: stdout)

目前我在postgresql的默认的postgres数据库中有个这样的表:

create table friends
(
  id   varchar(3) primary key ,
  address  varchar(50) not null ,
  name varchar(10) not null
);

create unique index name_address
on friends (name, address);

为了使用ORM进行操作,我需要获取它的modle类但唯一索引的model类怎么写呢? 我们借助sqlacodegen来自动生成就好了

sqlacodegen postgresql://ridingroad:ridingroad@127.0.0.1:5432/postgres --outfile=models.py  --tables friends

模型类效果

查看输出到models.py的内容

# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, Index, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata

class Friend(Base):
    __tablename__ = 'friends'
    __table_args__ = (
        Index('name_address', 'name', 'address', unique=True),
    )

    id = Column(String(3), primary_key=True)
    address = Column(String(50), nullable=False)
    name = Column(String(10), nullable=False)

如果你有很多表,就直接指定数据库呗(这是会生成整个数据库的ORM模型类哦),不具体到每张表就好了, 后面就可以愉快的CRUD了,耶

注意事项

Why does it sometimes generate classes and sometimes Tables?

Unless the --noclasses option is used, sqlacodegen tries to generate declarative model classes from each table. There are two circumstances in which a Table is generated instead: 1、the table has no primary key constraint (which is required by SQLAlchemy for every model class) 2、the table is an association table between two other tables

当你的表的字段缺少primary key或这张表是有两个外键约束的时候,会生成table而不是模型类了。比如,我那张表是这样的结构:

create table friends
(
  id   varchar(3) ,
  address  varchar(50) not null ,
  name varchar(10) not null
);

create unique index name_address
  on friends (name, address);

再执行同一个命令:

sqlacodegen postgresql://ridingroad:ridingroad@127.0.0.1:5432/postgres --outfile=models.py  --tables friends

获取到的是Table:

# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, Index, MetaData, String, Table

metadata = MetaData()

t_friends = Table(
    'friends', metadata,
    Column('id', String(3)),
    Column('address', String(50), nullable=False),
    Column('name', String(10), nullable=False),
    Index('name_address', 'name', 'address', unique=True)
)

其实和模型类差不多嘛,但是还是尽量带上primary key吧,免得手动修改成模型类

以上就是python用sqlacodegen根据已有数据库(表)结构生成对应SQLAlchemy模型的详细内容,更多关于python sqlacodegen的使用的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 数据结构之树的概念详解

    数据结构树简介 一.树简介 树(Tree)是一种抽象的数据结构,是一个数据的集合,集合中的数据组成了一个树状结构.例如上图,看起来像一棵倒挂的树,根朝上叶朝下. 树是由n(n>=0)个节点组成的具有层次关系的数据集合.当 n=0 时,树中没有节点,称为空树.当 n>0 时,有且仅有一个节点被称为根节点(Root),如果 n=1 ,树只有根节点一个节点.如果 n>1 ,除根节点外,将其余的节点分成m(m>0)个互不相交的数据集合,这 m 个集合每一个都要满足树的结构(有且仅有一个根节

  • 详解python数据结构之栈stack

    前言 栈(Stack)是一种运算受限的线性表. 按照先进后出(FILO,First In Last Out)的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶.栈只能在一端进行插入和删除操作. 文章内容包含: (1)栈的基本格式 (2)压栈 push_stack (3)出栈 pop_stack (4)取栈顶 peek_stack 一.栈的基本格式 class Stack(): def __init__ (self,size): self.size = size #栈空间大小 self.to

  • Python内置数据结构列表与元组示例详解

    目录 1. 序列 2. 列表 2.1 列表的特性 2.1.1 列表的连接操作符和重复操作符 2.1.3 列表的索引 2.1.4 列表的切片 2.1.5 列表的循环(for) 2.2 列表的基本操作(增删改查) 2.2.1 列表的增加 2.2.2 列表的修改 2.2.3 查看 2.2.4 列表的删除 2.2.5 其他操作 3. 元组 3.1 元组的创建 3.2 元组的特性 3.3 元组的命名 4. 深拷贝和浅拷贝 4.1 值的引用 4.2 浅拷贝 4.3 深拷贝 5. is 和 ==的对比 总结

  • Python数据结构之图的存储结构详解

    一.图的定义 图是一种比树更复杂的一种数据结构,在图结构中,结点之间的关系是任意的,任意两个元素之间都可能相关,因此,它的应用极广.图中的数据元素通常被称为顶点 ( V e r t e x ) (Vertex) (Vertex), V V V是顶点的有穷非空集合, V R VR VR是两个顶点之间的关系的集合(可以为空),可以表示为图 G = { V , { V R } } G=\{V,\{VR\}\} G={V,{VR}}. 二.相关术语 2.1 无向图 给定图 G = { V , { E }

  • Python数据结构详细

    目录 1. 关于列表更多的内容 1.1. 把列表当作堆栈使用 1.2. 把列表当作队列使用 1.3. 列表推导式 1.4. 嵌套的列表推导式 2. del 语句 3. 元组和序列 4. 集合 6. 循环技巧 7. 深入条件控制 8. 比较序列和其它类型 1. 关于列表更多的内容 Python 的列表数据类型包含更多的方法.这里是所有的列表对象方法: list.``append(x) 把一个元素添加到列表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x] list.``extend(L) 将一个给定

  • Python数据结构之二叉排序树的定义、查找、插入、构造、删除

    前言   本篇章主要介绍二叉树的应用之一------二叉排序树,包括二叉排序树的定义.查找.插入.构造.删除及查找效率分析. 1. 二叉排序树的定义   二叉排序树 ( B i n a r y (Binary (Binary S o r t Sort Sort T r e e , B S T ) Tree,BST) Tree,BST),也称为二叉查找树,具有以下性质:   (1) 若左子树非空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值:   (2) 若右子树非空,则右子树上所有结点的值均大于根结点

  • python数据结构的排序算法

    目录 十大经典的排序算法 一.交换排序 1.冒泡排序(前后比较-交换) 2.快速排序(选取一个基准值,小数在左大数在右) 二.插入排序 1.简单插入排序(逐个插入到前面的有序数中) 2.希尔排序(从大范围到小范围进行比较-交换) 三.选择排序 1.简单选择排序(选择最小的数据放在前面) 2.堆排序(利用最大堆和最小堆的特性) 四.归并排序 五.其他排序 1.计数排序(字典计数-还原) 2.桶排序(链表) 3.基数排序 十大经典的排序算法 数据结构中的十大经典算法:冒泡排序.快速排序.简单插入排序

  • Python数据结构之优先级队列queue用法详解

    一.基本用法 Queue类实现了一个基本的先进先出容器.使用put()将元素增加到这个序列的一端,使用get()从另一端删除.具体代码如下所示: import queue q = queue.Queue() for i in range(1, 10): q.put(i) while not q.empty(): print(q.get(), end=" ") 运行之后,效果如下: 这里我们依次添加1到10到队列中,因为先进先出,所以出来的顺序也与添加的顺序相同. 二.LIFO队列 既然

  • Python二进制数据结构Struct的具体使用

    目录 二进制数据结构Struct 函数与Struct类 打包 解包 字节序指示符 缓冲区 二进制数据结构Struct 在C/C++语言中,struct被称为结构体.而在Python中,struct是一个专门的库,用于处理字节串与原生Python数据结构类型之间的转换. 本篇,将详细介绍二进制数据结构struct的使用方式. 函数与Struct类 struct库包含了一组处理结构值得模块级函数,以及一个Struct类.格式指示符将由字符串格式转换为一种编译表示,这与处理正则表达式得方式类似. 这个

  • Pandas与openpyxl库结合处理Excel表格实现代码

    前言 用过Pandas和openpyxl库的同学都知道,这两个库是相互互补的.Pandas绝对是Python中处理Excel最快.最好用的库,但是使用 openpyxl 的一些优势是能够轻松地使用样式.条件格式等自定义电子表格. 如果你又想轻松的使用Pandas处理Excel数据,又想为Excel电子表格添加一些样式,应该怎么办呢? 但是您猜怎么着,您不必担心挑选. 事实上,openpyxl 支持将数据从 Pandas DataFrame 转换为工作簿,或者相反,将 openpyxl 工作簿转换

随机推荐