Tornado数据库与接口

一、Tornado数据库的操作

• tornado

  torndb是torndb携带的一个数据库操作工具，但是对python3的支持还是有问题，我们

  在这里做了一个简单了解

二、torndb使用

• 安装torndb

  pip install torndb

• 安装pymysql

  pip install pymysql

• 修改源代码:

  在虚拟环境site- packages包打开torndb.py模块文件

  Ctrl+r 将所有的MySQLdb 改成pymsyql

  Ctrl+f 搜索源代码修改

  # return [Row(itertools.izip(column_names, row)) for row in cursor]
  return [Row(itertools.zip_longest(column_names, row)) for row in cursor]
  
  # CONVERSIONS[field_type] = [(FLAG.BINARY, str)] + CONVERSIONS[field_type]
  CONVERSIONS[field_type] = [(FLAG.BINARY, str)].append(CONVERSIONS[field_type])
  
  # max_idle_time=7 * 3600, connect_timeout=0,
  max_idle_time=7 * 3600, connect_timeout=10,
  

• 使用torndb

  """
  使用torndb完成数据库数据的操作
  1、连接
  2、执行sql
  3、关闭
  """
  
  # 导入包
  import torndb
  
  # 连接
  my_conn = torndb.Connection(
      host="127.0.0.1", database="dailyfresh", user="root", password="root"
  )
  
  # 执行sql-查询一条数据
  result = my_conn.get("select * from goods where id=1")
  print(result)
  
  # 执行sql-查询多条数据
  results = my_conn.query("select * from goods where id<10")
  print(results)
  
  # 关闭
  my_conn.close()
  

三、Tornado SQLAlchemy

上面的方法可以实现数据库操作，但是有些复杂，类似于PyMySQL模块操作，不如ORM使用方便，那

么下面来开以下 Tornado ORM操作

• 安装sqlalchemy

  pip install sqlalchemy

• 安装pymysql

  pip install pymysql

• 创建数据库测试

  # 导入包
  from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer, Float, Date
  from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  import pymysql
  import os
  
  # mysqldb和pymysql版本
  pymysql.install_as_MySQLdb()
  
  # 项目的路径
  base_dir = os.path.dirname(__file__)
  # sqlite的路径
  db_path = "sqlite:///" + os.path.join(base_dir, "db.sqlite")
  
  # 创建核心对象engine
  engine = create_engine(
      db_path,  # 数据库的路径
      encoding="utf-8",  # 编码格式
      echo=True,  # 将sql语句显示到控制台
  )
  
  # 创建实体类的基类
  Base = declarative_base(engine)
  
  
  # 实体类
  class Car(Base):
      """实体类-汽车"""
      __tablename__ = "car"  # 数据库表名
      id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)  # 主键id
      name = Column(String(64))  # 车型号名称
      nowprice = Column(Float)  # 现在的价格(万)
      oldprice = Column(Float)  # 原来的价格（万）
      km = Column(Float)  # 公里数（万）
      city = Column(String(64))  # 车辆所在城市
      buydate = Column(Date)  # 车辆购买时间
      year = Column(Integer)  # 保修年数
      day = Column(Integer)  # 可退天数
  
  
  if __name__ == '__main__':
      # 删除表，创建表
      # Base.metadata.drop_all()
      Base.metadata.create_all()
  
  

• 封装

  class BaseMode(Base):
      """实体类-包装基类"""
  
      __abstract__ = True  # 抽象类，不会转成表
      id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)  # 主键id
  
      def save(self):
          """新增"""
          session = Session()
          session.add(self)
          session.commit()
          session.close()
  
      def delete(self):
          """删除"""
          session = Session()
          session.delete(self)
          session.commit()
          session.close()
  
      def update(self):
          """更新"""
          session = Session()
          session.add(self)
          session.commit()
          session.close()
  

• 增删改查

  def insert2():
      # 创建对象
      car = Car(name="奔驰S320", nowprice=22.2, oldprice=25.5, km=8.5, city="广州市",
                buydate=datetime.strptime("2015-2-10", "%Y-%m-%d"), year=2, day=30)
      # 新增
      car.save()
  
  
  def delete():
      """删除"""
  
      # 1、删除
      session = Session()
      car = session.query(Car).get(1)
      print(car)
      session.close()
  
      # 2、删除
      car.delete()
  
  
  def update():
      """修改"""
  
      # 1、查询
      session = Session()
      car = session.query(Car).get(1)
      session.close()
  
      # 2、修改
      print(car.name)
      car.name = "xxx"
      car.update()
  
  
  def select():
      """查询"""
  
      session = Session()
  
      # 1、查询单个
      car = session.query(Car).get(1)
      print(car)
  
      car_list = session.query(Car).filter(Car.name.like("%宝马%"))
      # query对象，打印，转成str，就是对应的sql语句
      print(car_list, type(car_list))
  
      # 2、查询含有宝马的
      car_list = session.query(Car).filter(Car.name.like("%宝马%")).all()
      print(car_list)
  
      # 3、查询含有宝马的总价格
      ret = session.query(Car, func.sum(Car.nowprice)).filter(Car.name.like("%宝马%")).all()
      print(ret)
  
      ret = session.query(Car).filter(Car.name.like("%宝马%")).with_entities(func.sum(Car.nowprice)).all()
      print(ret)
  
      session.close()
  

四、基于ORM的结构修改成模块化

随着ORM的加入，项目代码越发的复杂，需要尝试进行项目的结构调整了

app.py是整个项目的起始，负责创建数据库引擎和服务

manage.py 是控制启动文件

models.py 是数据库模型文件

settings.py是配置文件

urls.py是路由文件

views.py 是视图文件

五、Tornado表单操作

• Tornado请求管理

  和Django，Flask一样，Tornado也有对前端请求数据进行处理的方法

  属性名	说明
  method	http请求方法
  url	客户请求的完整uri地址
  path	Url当中的路径
  version	http版本
  headers	http headers 字典格式
  body	http请求内容部分 字符串格式
  remote_ip	客户端ip
  protocol	请求的协议 http/https
  host	请求的主机
  arguments	客户端提交的参数
  files	客户端上传的文件

• 总结：

1、普通表单数据，

获取方式：

self.get_argument("name") # 单个值
self.get_arguments("hobby") # 集合

2、非表单，json格式的字符串做为请求体发来的数据#获取发来的json格式的字符串，非普通表单数据

import json

#获取

data_str = self.request.body.decode("utf-8")

#转字典

data_dict = json.loads(data_str)