解读sqlalchemy的常用数据类型有哪些
sqlalchemy的常用数据类型
| 数据类型 | python数据类型 | 说明 |
| Integer | int | 整形 |
| String | str | 字符串 |
| Float | float | 浮点型 |
| DECIMAL | decimal.Decimal | 定点型 |
| Boolean | bool | 布尔型 |
| Date | datetime.date | 日期 |
| DateTime | datetime.datetime | 日期和时间 |
| Time | datetime.time | 时间 |
| Enum | str | 枚举类型 |
| Text | str | 文本类型 |
| LongText | str | 长文本类型 |
既然我们知道sqlalchemy常用数据类型有哪些，下面我们就来看看这些数据类型的用法。
首先，打开我们py代码编辑神器（pycharm），因为之前跟大家讲了许多关于数据库基本配置及连接的文章，在这里我就不在阐述了。
而是直接在此基础上讲解sqlalchemy数据类型的用法。
from sqlalchemy import create_engine,Column,Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm.session import sessionmaker
DIALCT = "mysql"
DRIVER = "pymysql"
USERNAME = "root"
PASSWORD = "admin"
HOST = "127.0.0.1"
PORT = "3306"
DATABASE = "test"
DB_URI = "{}+{}://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8".format(DIALCT,DRIVER,USERNAME,PASSWORD,HOST,PORT,DATABASE)
engine = create_engine(DB_URI)
Base = declarative_base(engine)
session = sessionmaker(engine)()
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
Base.metadata.drop_all()
Base.metadata.create_all()在讲解前，我们先测试下模型是否能够成功映射到数据库中，运行上述代码
没有报错，我们在打开mysql命令行工具，输入以下命令
嗯，person库表已成功映射到数据库中。
OK，万事俱备。下面我们就逐一来讲类型的用法。
第一种：Integer
我们在Person模型中新增一个age字段
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
age = Column(Integer)然后向表中插入一条数据
p = Person(age = 22)session.add(p)session.commit()运行上述代码，然后输入下方命令检查数据是否插入到表中以及该字段是否为int类型
第二种：String
我们先将age字段注释掉，然后从sqlalchemy导入String类型（使用某种数据类型前，记得将该数据类型从sqlalchemy导入，由于篇幅太长，我们下方数据类型省略该步骤），再新增一个name字段（括号中的20表示该字符串最大长度为20）
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
name = Column(String(20))插入一条数据试试
p = Person(name = "tom")
session.add(p)
session.commit()运行上述代码，然后输入下方命令检查数据是否插入到表中以及该字段是否为string类型(映射到数据库，对应varchar类型)
第三种：Float
什么情况下会用到Float类型？比如存储体重、价格等.....
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
price = Column(Float)插入测试数据
p = Person(price = 123.456789)
session.add(p)
session.commit()运行上述代码，然后输入下方命令检查数据是否插入到表中以及该字段是否为float类型
嗯！！我明明写的是123.456789，但是存储到数据库中却变成了123.457，为什么会这样呢？
原因我之前说过：float单精度类型，单精度数据类型存储到表中容易被丢失。既然我们知道了原因，哪如何解决呢？？方法就是用接下来要讲的定点类型（DECIMAL）。
第四种：DECIMAL
DECIMAL可以防止数据jingd
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
price = Column(DECIMAL(7,3))DECIMAL有两个参数,第一个参数用于指定一共多少位数，第二个参数用于指定小数点后最多多少位数
例如：DECIMAL(4,2)表示一共存储4位数字，小数点后最多有两位
如果传入不符合规则数值时会报如下错误：
所以我们在插入数据时一定要遵守参数规则
p = Person(price = 1234.567)
session.add(p)
session.commit()运行上述代码，然后输入下方命令检查数据是否插入到表中以及该字段是否为decimal类型
第五种：Boolean
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
# price = Column(DECIMAL(7,3))
delete = Column(Boolean)插入数据试试。我们知道，1代表true，0代表false
p = Person(delete = 1)
session.add(p)
session.commit()运行上述代码，然后输入下方命令检查数据是否插入到表中（存储到数据库中对应tinyint类型）
第六种：Enum
什么情况下会用到枚举类型呢？比如用户填写性别时，固定只能选男或者女，不可能不男不女，对吧！
Enum()括号中为枚举列表，在这个里面可以罗列出可输入的值！
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
# price = Column(DECIMAL(7,3))
# delete = Column(Boolean)
sex = Column(Enum("男","女"))我们先插入一条错误数据试试
p = Person(sex="不男不女")
session.add(p)
session.commit()运行代码、结果报如下错误：
我们再输入一条正确数据试试
嗯，数据成功插入到表中，且数据类型为enum。
第七种：Date
Date只能存储指定的年月日，不能存储时分秒
说到日期类型，相信大家都熟悉，比如某年某月某日生。嗯、下面咱们就谈谈这个Date类型。
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
# price = Column(DECIMAL(7,3))
# delete = Column(Boolean)
# sex = Column(Enum("男","女"))
create_time = Column(Date)然后从datetime导入datetime这个包，将数据添加至数据库
from datetime import datetime
p = Person(create_time = datetime(2018,8,8))
session.add(p)
session.commit()datetime()中的数值用于传递指定的年月日
运行并查看数据结果如下：
第八种：DateTime
DateTime存储指定的年月日时分秒
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
# price = Column(DECIMAL(7,3))
# delete = Column(Boolean)
# sex = Column(Enum("男","女"))
# create_time = Column(Date)
create_time = Column(DateTime)添加测试数据
p = Person(create_time = datetime(2018,8,8,16,11,50))
session.add(p)
session.commit()datetime()括号中传递指定的年月日时分秒
运行并查看数据结果如下：
第九种：Time
Time只能存储时分秒，不能存储年月日
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
# price = Column(DECIMAL(7,3))
# delete = Column(Boolean)
# sex = Column(Enum("男","女"))
# create_time = Column(Date)
# create_time = Column(DateTime)
create_time = Column(Time)插入测试数据，time(）后面传递关键字参数，用于指定时分秒
from datetime import datetime,time
p = Person(create_time=time(hour=12,minute=20,second=50))
session.add(p)
session.commit()运行并查看结果：
第十种：Text
这个没什么好讲的啊，当字符串长度比较长时就可以使用Text类型
class Person(Base):
__tablename__ = "person"
id = Column(Integer , primary_key=True , autoincrement=True)
# age = Column(Integer)
# name = Column(String(20))
# price = Column(Float)
# price = Column(DECIMAL(7,3))
# delete = Column(Boolean)
# sex = Column(Enum("男","女"))
# create_time = Column(Date)
# create_time = Column(DateTime)
# create_time = Column(Time)
content = Column(Text)插入数据：
p = Person(content = "人最需要的是学习")
session.add(p)
session.commit()运行并查看结果：
第十一种：LongText
由于Text的存储长度有限，我们就可以使用LongText来存储数据。
由于LongText类型在mysql数据库才有，其它数据库没有该数据类型，在使用前，记得从mysql数据库导入该数据类型
from sqlalchemy.dialects.mysql import LONGTEXT插入数据：
p = Person(content = "我要给它做广告，让它在人群中最闪耀！")
session.add(p)
session.commit()运行上述代码并查看结果：
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
免责声明：
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据，供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
