Tutorial Python - Banco de dados MySQL usando SQLAlchemy ORM

Explore a integração perfeita de bancos de dados Python e MySQL através do SQLAlchemy ORM. Saiba como aproveitar as poderosas ferramentas e práticas recomendadas do Python para um gerenciamento de dados eficiente, combinando a simplicidade do MySQL com a flexibilidade do SQLAlchemy para operações de banco de dados aprimoradas.

• Python 3
• Python 3.12

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Tutorial relacionados – Python

Nesta página, oferecemos acesso rápido a uma lista de tutoriais relacionados ao Python.

O que é ORM?

ORM significa Mapeamento Objeto-Relacional. É uma técnica de programação que permite converter dados entre sistemas incompatíveis em linguagens de programação orientadas a objetos. No contexto de bancos de dados, o ORM é usado para mapear objetos para tabelas em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional.

Por que usar ORM em Python?

O ORM em Python fornece uma maneira conveniente de interagir com bancos de dados, abstraindo as instruções SQL subjacentes e permitindo que os desenvolvedores trabalhem com objetos diretamente em seu código. Isso simplifica as operações de banco de dados, aprimora a portabilidade de código, melhora a segurança evitando ataques de injeção de SQL, facilita a manutenção de código fornecendo uma sintaxe clara e concisa para consultas de banco de dados e permite testes de unidade mais fáceis, permitindo que objetos sejam manipulados na memória sem a necessidade de configurações de banco de dados separadas.

O que é SQLAlchemy?

SQLAlchemy é um kit de ferramentas SQL de código aberto e biblioteca ORM (Object-Relational Mapping) para a linguagem de programação Python. Ele fornece um conjunto abrangente de ferramentas para trabalhar com bancos de dados relacionais, permitindo que os desenvolvedores interajam com bancos de dados usando objetos Python. O núcleo do SQLAlchemy fornece uma linguagem de expressão SQL que permite a criação e execução de instruções SQL, enquanto seu ORM facilita o mapeamento de classes Python para tabelas de banco de dados, permitindo que os desenvolvedores trabalhem com linhas de banco de dados como objetos.

Tutorial Python – Banco de dados MySQL usando SQLAlchemy ORM

Instale o banco de dados MySQL.

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No nosso exemplo, nós o instalamos em um computador rodando Linux.

Acesse o serviço MySQL como usuário ROOT.

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Crie um banco de dados.

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Crie uma conta de usuário.

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Conceda privilégios sobre o banco de dados criado para essa conta de usuário.

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A conta MY_PYTHON_USER terá permissão para acessar o banco de dados DRAGONBALLZ.

Teste a conexão do MySQL com o banco de dados usando a nova conta.

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Na área de trabalho, instale o SQLAlchemy usando PIP.

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Instale o pacote Python necessário para se conectar ao servidor MySQL.

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Crie um arquivo Python.

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Importe módulos e recursos do SQLAlchemy.

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Estabeleça uma conexão com o banco de dados.

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O mecanismo SQLAlchemy é usado para estabelecer uma conexão com o banco de dados.

O argumento ECHO é opcional e é utilizado para apresentar no ecrã todas as operações SQL executadas.

Crie uma classe base para declarar modelos.

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Defina um modelo para a tabela.

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Crie as tabelas no banco de dados.

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Isso cria uma tabela no banco de dados MySQL conectado. Ele define a estrutura da tabela com cinco colunas: ID como a chave primária definida para incremento automático, NAME, SPECIAL_MOVE, SS_LEVEL e EYE_COLOR.

Antes de qualquer interação com o banco de dados, uma sessão deve ser criada.

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Insira dados na tabela.

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Salve as alterações na tabela.

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Consulte todas as informações armazenadas na tabela.

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Exibir as informações recuperadas.

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Aqui está a saída do comando.

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Exiba as informações recuperadas como uma cadeia de caracteres formatada.

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Aqui está a saída do comando.

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Opcionalmente, consulte apenas campos específicos.

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Aqui está a saída do comando.

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Feche a conexão com o banco de dados.

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Aqui está o script Python completo.

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from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import declarative_base

# Create an engine for the MySQL database
engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://my_python_user:123qwe@192.168.1.5/dragonballz", echo=False)

# Create a base class for the models
Base = declarative_base()

# Define a model for the 'characters' table
class Character(Base):
    __tablename__ = 'characters'  # Define the name of the table in the database
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # Define the 'id' column as the primary key
    name = Column(String(255), nullable=False)  # Define the 'name' column as a non-nullable string of length 255
    special_move = Column(String(255))  # Define the 'special_move' column as a string of length 255
    ss_level = Column(Integer)  # Define the 'ss_level' column as an integer
    eye_color = Column(String(255))  # Define the 'eye_color' column as a string of length 255

# Create the tables in the MySQL database
Base.metadata.create_all(engine)

# Create a session
Session = sessionmaker(bind=engine)  # Create a session that is bound to the engine
session = Session()

# Add entries to the 'characters' table
goku = Character(name='Goku', special_move='Kamehameha', ss_level=3, eye_color='black')  # Create an entry for the character Goku
vegeta = Character(name='Vegeta', special_move='Final Flash', ss_level=2, eye_color='black')  # Create an entry for the character Vegeta
session.add(goku)  # Add the Goku entry to the session
session.add(vegeta)  # Add the Vegeta entry to the session
session.commit()  # Commit the session to persist the changes to the database

# Query all records and print them
characters = session.query(Character).all()  # Retrieve all records from the 'characters' table
for character in characters:  # Iterate through each character record
    print(character.id, character.name, character.special_move, character.ss_level, character.eye_color)  # Print each attribute of the character

# Print queried records using f-strings
for character in characters:  # Iterate through each character record
    print(f"ID: {character.id}, Name: {character.name}, Special Move: {character.special_move}, SS Level: {character.ss_level}, Eye Color: {character.eye_color}")  # Print each attribute using f-strings

# Query specific fields and print them
characters = session.query(Character.name, Character.special_move).all()  # Retrieve specific fields from the 'characters' table
for character in characters:  # Iterate through each character record
    print(f"Name: {character.name}, Special Move: {character.special_move}")  # Print the name and special move of each character

# Close the session
session.close()  # Close the session to release resources

Conclusão

A incorporação do SQLAlchemy ORM simplifica o gerenciamento de banco de dados MySQL em Python, melhorando a eficiência da manipulação de dados e oferecendo uma experiência orientada a objetos perfeita. Adote operações de dados robustas com facilidade.

Python – Banco de dados MySQL usando SQLAlchemy ORM

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