Django框架+SQLite+SQLalchemy+ORM框架(Python)

在Django中,SQLite是默认数据库,SQLAlchemy是一个Python的数据库工具,Django的ORM(Object-Relational Mapping)提供了数据库的抽象层。以下是一个简单的例子,展示如何在Django项目中使用SQLite数据库和SQLAlchemy。

首先,确保你已经安装了Django和SQLAlchemy。




pip install django sqlalchemy

然后,在Django项目的settings.py文件中配置SQLAlchemy:




# settings.py
 
# ...
 
# 引入SQLAlchemy
import sqlalchemy
 
# 创建SQLAlchemy配置对象
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',  # 使用SQLite数据库
        'NAME': 'mydatabase',  # 数据库文件名
    }
}
 
# 配置SQLAlchemy连接
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = sqlalchemy.engine.url.URL(
    drivername='sqlite',
    database=str(DATABASES['default']['NAME']),
)

接下来,定义模型并使用SQLAlchemy的Session对象来操作数据库:




# models.py
 
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 
# 创建SQLAlchemy引擎
engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URI)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
 
# 定义模型
Base = declarative_base()
 
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    
    id = sqlalchemy.Column(sqlalchemy.Integer, primary_key=True)
    name = sqlalchemy.Column(sqlalchemy.String)
    email = sqlalchemy.Column(sqlalchemy.String)
 
# 创建数据库表
Base.metadata.create_all(engine)
 
# 使用SQLAlchemy Session 对象操作数据库
def add_user(name, email):
    user = User(name=name, email=email)
    session.add(user)
    session.commit()
 
def get_users():
    return session.query(User).all()

在Django的视图中使用这些模型操作数据:




# views.py
 
from .models import add_user, get_users
 
def add_user_view(request):
    add_user('Alice', 'alice@example.com')
    return HttpResponse('User added')
 
def list_users_view(request):
    users = get_users()
    return render(request, 'users.html', {'users': users})

以上代码展示了如何在Django项目中结合使用SQLite、SQLAlchemy和ORM。这样的结合使得你可以同时使用Django的便利性和SQLAlchemy的灵活性。

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日