首先,你需要安装sql_metadata库。可以使用以下命令通过 pip 安装: pipinstallsql-metadata 1. 基本用法 下面是一个简单的示例,展示如何使用sql_metadata来获取字段信息。假设我们有一个 SQL 查询,查询从employees表中选取id,name和department字段。 fromsql_metadataimportParser# 示例 SQL 查询sql_query="SELECT id, ...
以前用java的时候解析SQL用的是antlr,最近使用python,查了网上的资料大致有四种方法可以解析SQL。简单罗列一下。 1、sqlparse 2、正则匹配 3、sql_metadata 4、moz_sql_parser 我的需求是检查SQL中是否有分区表,且分区键是否有使用。 我们都知道一个分区表如果不使用分区键会全表扫描,对于数量千万乃至上亿的表而...
self.__meta = MetaData(bind=self.__engine) 这个方法可以创建并存储3个对象作为实例属性。 首先,我们创建一个连接,作为sqlalchemy应用程序的起点,描述如何与特定类型的数据库/ DBAPI组合进行对话。 在我们的例子中,我们指定一个MySQL数据库并传入我们的凭据。 接下来,创建一个连接,它可以让我们执行SQL语句和一个...
fromsqlalchemyimportcreate_engine fromsqlalchemy.orm.sessionimportsessionmaker fromsqlalchemy.ormimportmapper """ 通过MetaData创建数据库表的表结构,这种创建方法一般用于不需要对该表手动进行操作的情况, 例如连接多张表的中间表 """ metadata=MetaData() customer=Table("customer",metadata, Column("id",Integer...
metadata.drop_all(engine) 插入数据 我们可以尝试往新建的表格当中插入几个值,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def insert_data(name_1, age_1): # 创建session对象,相当于MySQLdb里面的游标 session = DBSession() # 创建新User对象: new_user = User(name=name_1, age=...
然后是添加记录,我们同样可以借助SQLAlchemy帮助我们拼接SQL语句。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import asyncio from pprint import pprint import aiomysql.sa as aio_sa from sqlalchemy import Table, MetaData, create_engine async def main(): async with aio_sa.create_engine(host="...
# db是这样使用的 db = SQLAlchemy() db.__init__(app) ... # 看看SQL里面的session是怎么创建的 class SQLAlchemy(object):def __init__(self, app=None, use_native_unicode=True, session_options=None, metadata=None, query_class=BaseQuery, model_class=Model, engine_options=None): ... self...
使用 engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:3306/my_db', echo=True) echo=True代表在控制台打印SQL执行过程 注意:这里的创建引擎并不代表创建了数据库的连接器。 Pandas处理的数据写入数据库 fromsqlalchemyimportcreate_engine,text,Table,MetaDataimportpandas pd# pandas 加载处理...
数据库表定义类还包含一个额外的魔术方法,__repr__方法在此处定义以实现自定义序列化器。这样做的目的是可以直接打印数据库记录,即数据记录行,因为它们是使用 SQLAlchemy 库从表中获取的。 最后,通过调用模块create_all的方法,Base.metadata在创建的数据库中实例化定义的表结构。因此,列及其数据类型和主键定义现在都...