Esplora la perfetta integrazione dei database Python e MySQL tramite SQLAlchemy ORM. Scopri come sfruttare i potenti strumenti e le best practice di Python per una gestione efficiente dei dati, combinando la semplicità di MySQL con la flessibilità di SQLAlchemy per operazioni di database avanzate.

• Python 3
• Python 3,12

Equipment list

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Esercitazione correlata - Python

In questa pagina, offriamo un rapido accesso a un elenco di tutorial relativi a Python.

Che cos'è l'ORM?

ORM è l'acronimo di Object-Relational Mapping. Si tratta di una tecnica di programmazione che consente di convertire i dati tra sistemi incompatibili in linguaggi di programmazione orientati agli oggetti. Nel contesto dei database, ORM viene utilizzato per mappare gli oggetti alle tabelle in un sistema di gestione di database relazionali.

Perché usare ORM in Python?

ORM in Python fornisce un modo conveniente per interagire con i database astraendo le istruzioni SQL sottostanti e consentendo agli sviluppatori di lavorare con gli oggetti direttamente nel loro codice. Ciò semplifica le operazioni del database, migliora la portabilità del codice, migliora la sicurezza prevenendo gli attacchi SQL injection, facilita la manutenzione del codice fornendo una sintassi chiara e concisa per le query del database e consente di semplificare i test unitari consentendo la manipolazione degli oggetti in memoria senza la necessità di configurazioni di database separate.

Che cos'è SQLAlchemy?

SQLAlchemy è un toolkit SQL open source e una libreria ORM (Object-Relational Mapping) per il linguaggio di programmazione Python. Fornisce un set completo di strumenti per lavorare con i database relazionali, consentendo agli sviluppatori di interagire con i database utilizzando oggetti Python. Il core di SQLAlchemy fornisce un linguaggio di espressioni SQL che consente la creazione e l'esecuzione di istruzioni SQL, mentre il suo ORM facilita la mappatura delle classi Python alle tabelle del database, consentendo agli sviluppatori di lavorare con le righe del database come oggetti.

Tutorial Python - Database MySQL con SQLAlchemy ORM

Installa il database MySQL.

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Nel nostro esempio, l'abbiamo installato su un computer con Linux.

Accedere al servizio MySQL come utente ROOT.

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Creare un database.

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Creare un account utente.

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Concedere privilegi sul database creato a questo account utente.

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L'account MY_PYTHON_USER potrà accedere al database di DRAGONBALLZ.

Testare la connessione MySQL al database utilizzando il nuovo account.

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Sul desktop, installa SQLAlchemy usando PIP.

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Installa il pacchetto Python richiesto per connetterti al server MySQL.

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Creare un file Python.

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Importa moduli e funzionalità da SQLAlchemy.

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Stabilire una connessione al database.

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Il motore SQLAlchemy viene utilizzato per stabilire una connessione al database.

L'argomento ECHO è facoltativo e viene utilizzato per visualizzare sullo schermo tutte le operazioni SQL eseguite.

Creare una classe base per dichiarare i modelli.

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Definire un modello per la tabella.

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Creare le tabelle nel database.

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In questo modo viene creata una tabella nel database MySQL collegato. Definisce la struttura della tabella con cinque colonne: ID come chiave primaria impostata sull'incremento automatico, NAME, SPECIAL_MOVE, SS_LEVEL e EYE_COLOR.

Prima di qualsiasi interazione con il database, è necessario creare una sessione.

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Inserire i dati nella tabella.

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Salvare le modifiche apportate alla tabella.

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Eseguire una query su tutte le informazioni memorizzate nella tabella.

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Visualizzare le informazioni recuperate.

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Ecco l'output del comando.

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Visualizzare le informazioni recuperate come stringa formattata.

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Ecco l'output del comando.

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Facoltativamente, eseguire una query solo per campi specifici.

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Ecco l'output del comando.

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Chiudere la connessione al database.

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Ecco lo script Python completo.

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Conclusione

L'integrazione di SQLAlchemy ORM semplifica la gestione del database MySQL in Python, migliorando l'efficienza della manipolazione dei dati e offrendo un'esperienza orientata agli oggetti senza soluzione di continuità. Adotta con facilità solide operazioni sui dati.