今天介紹一個后臺開發(fā)神器，很適合當我們數據庫中已存在了這些表，然后你想得到它們的model類使用ORM技術進行CRUD操作(或者我根本就不知道怎么寫modle類的時候);
手寫100張表的model類？
這是。。。。。。。。。 是不可能的，這輩子都不可能的。
因為我們有sqlacodegen神器， 一行命令獲取數據庫所有表的模型類。
應用場景
1、后臺開發(fā)中，需要經常對數據庫進行CRUD操作；
2、這個過程中，我們就經常借助ORM技術進行便利的CURD，比如成熟的SQLAlchemy；
3、但是，進行ORM操作前需要提供和table對應的模型類；
4、并且，很多歷史table已經存在于數據庫中；
5、如果有幾百張table呢？還自己一個個去寫嗎？
6、我相信你心中會有個念頭。。。
福音
還是那句話，Python大法好。 這里就介紹一個根據已有數據庫(表)結構生成對應SQLAlchemy模型類的神器： 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.
安裝方法：
快快使用
使用方法也很簡單，只需要在終端(命令行窗口)運行一行命令即可, 將會獲取到整個數據庫的model：
常用數據庫的使用方法：
sqlacodegen postgresql:///some_local_db
sqlacodegen mysql+oursql://user:password@localhost/dbname
sqlacodegen sqlite:///database.db
查看具體參數可以輸入：
參數含義：
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的默認的postgres數據庫中有個這樣的表：
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);
為了使用ORM進行操作，我需要獲取它的modle類但唯一索引的model類怎么寫呢？ 我們借助sqlacodegen來自動生成就好了
sqlacodegen postgresql://ridingroad:ridingroad@127.0.0.1:5432/postgres --outfile=models.py --tables friends
模型類效果
查看輸出到models.py的內容
# 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，就直接指定數據庫唄(這是會生成整個數據庫的ORM模型類哦),不具體到每張表就好了， 后面就可以愉快的CRUD了，耶
注意事項
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
當你的表的字段缺少primary key或這張表是有兩個外鍵約束的時候，會生成table而不是模型類了。比如，我那張表是這樣的結構：
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);
再執(zhí)行同一個命令：
sqlacodegen postgresql://ridingroad:ridingroad@127.0.0.1:5432/postgres --outfile=models.py --tables friends
獲取到的是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)
)
其實和模型類差不多嘛，但是還是盡量帶上primary key吧，免得手動修改成模型類
以上就是python用sqlacodegen根據已有數據庫(表)結構生成對應SQLAlchemy模型的詳細內容，更多關于python sqlacodegen的使用的資料請關注腳本之家其它相關文章！
您可能感興趣的文章:- Python 數據結構之樹的概念詳解
- python三種數據結構及13種創(chuàng)建方法總結
- python數據結構的排序算法
- Python內置數據結構列表與元組示例詳解
- Python二進制數據結構Struct的具體使用
- Python數據結構之圖的存儲結構詳解
- Python數據結構之二叉排序樹的定義、查找、插入、構造、刪除
- Python數據結構之優(yōu)先級隊列queue用法詳解
- 詳解python數據結構之棧stack
- Python數據結構詳細
