OPPO哈苏10倍光变天眼长焦 新一代演唱会视频真神

是在MIT许可证下发行的软件。而不是其他ORM框架采用的主动记录模式。首次发行于2006年2月。SQLAlchemy的理念是：关系数据库随着规模变大并且性能开始成为顾虑，SQLAlchmey采用了类似于Java里Hibernate的数据映射器模式，演示了为延迟加载和预先加载二者自动生成的SQL查询。而表现得不像表格和行。怎样从联系的任何一方创建有关联的实例，示例中说明了怎样从用户定义的Python类创建对应的数据库表格，并在必要时（延迟）对每个导演发起查询来获得对应导演的名字： SELECT movies.id, movies.title, movies.year, movies.directed_by FROM movies SELECT directors.id, directors.name FROM directors WHERE directors.id = %s 参考文献 注释 Rick Copeland, Essential SQLAlchemy, O'Reilly, 2008, ISBN 0-596-51614-2 参见 SQLObject Pylons TurboGears 外部链接 SQLAlchemy主页 Python库 对象关系映射 使用MIT许可证的软件SQLAlchemy将首先发起一个查询来获得一个电影列表，最终怎样查询数据，因此， 概述 SQLAlchemy提供企业级模式，而表现得不像对象搜集；而对象搜集随着更多的抽象被设计入其中，

SQLAlchemy是为Python编程语言提供的开源SQL工具包及对象关系映射器（ORM）， 示例 下述示例描述了电影同它们的导演之间的多对一联系。 架构定义 创建两个Python类以及在DBMS数据库架构中对应的表格： from sqlalchemy import * from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker Base = declarative_base() class Movie(Base): __tablename__ = 'movies' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(255), nullable=False) year = Column(Integer) directed_by = Column(Integer, ForeignKey('directors.id')) director = relation("Director", backref='movies', lazy=False) def __init__(self, title=None, year=None): self.title = title self.year = year def __repr__(self): return "Movie(%r, %r, %r)" % (self.title, self.year, self.director) class Director(Base): __tablename__ = 'directors' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50), nullable=False, unique=True) def __init__(self, name=None): self.name = name def __repr__(self): return "Director(%r)" % (self.name) engine = create_engine('dbms://user:pwd@host/dbname') Base.metadata.create_all(engine) 插入数据 电影与导演联系可以通过任何一方实体插入： Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() m1 = Movie("Star Trek", 2009) m1.director = Director("JJ Abrams") d2 = Director("George Lucas") d2.movies = [Movie("Star Wars", 1977), Movie("THX 1138", 1971)] try: session.add(m1) session.add(d2) session.commit() except: session.rollback() 查询 alldata = session.query(Movie).all() for somedata in alldata: print somedata SQLAlchemy将向DBMS发起如下查询（忽略别名）： SELECT movies.id, movies.title, movies.year, movies.directed_by, directors.id, directors.name FROM movies LEFT OUTER JOIN directors ON directors.id = movies.directed_by 输出结果： Movie('Star Trek', 2009L, Director('JJ Abrams')) Movie('Star Wars', 1977L, Director('George Lucas')) Movie('THX 1138', 1971L, Director('George Lucas')) 假如在架构定义时设置lazy=True（默认值），

很赞哦!（65）