1. SQLalchemy簡介

SQLAlchemy是一個開源的SQL工具包，基本Python編程語言的MIT許可證而發布的對象關系映射器。SQLAlchemy提供了“一個熟知的企業級全套持久性模式， 專為高效率和高性能的數據庫訪問而設計“。SQLAlchemy的首次發布2006年2月，并已迅速成為最廣泛使用的對象關系映射在Python社區的工具之一。 使用ORM等獨立SQLAlchemy的一個優勢在于其允許開發人員首先考慮數據模型，并能決定稍后可視化數據的方式 ?2. SQLAlchempy的安裝 首先需安裝mysql 然后，下載SQLAlchemy-0.7.2，然后打開cmd，在安裝包文件目錄下， 運行python setup.py install，通過python下輸入import sqlalchemy，執行未報錯則表示安裝成功

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款ORM框架，該框架建立在數據庫API之上，使用關系對象映射進行數據庫操作，簡言之便是：將對象轉換成SQL，然后使用數據API執行SQL并獲取執行結果。

ORM方法論基于三個核心原則：

簡單：以最基本的形式建模數據。

傳達性：數據庫結構被任何人都能理解的語言文檔化。

精確性：基于數據模型創建正確標準化了的結構。

Dialect用于和數據API進行交流，根據配置文件的不同調用不同的數據庫API，從而實現對數據庫的操作，如：

'數據庫類型+數據庫驅動名稱://用戶名:口令@機器地址:端口號/數據庫名'

MySQL-Python

mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

pymysql

mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

MySQL-Connector

mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

cx_Oracle

oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多詳見：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

注：

2.7版本使用mysqldb 3.5版本使用pymysql 請用pip或者源碼包安裝，確保環境可以正常使用。** 確保遠程數據庫服務器可以正常使用，并且擁有全新可以遠程登錄， 例如： 登錄數據庫：mysql -uroot -p 創建數據庫：create database s15; 授權庫：grant all on liuyao.* to john@"%" identified by '123456'; 更新：flush privileges; 3. SQLAlchemy的使用實例 一、完成簡單數據表信息查詢 # 1. 導入模塊 from sqlalchemy import * from sqlclchemy.orm import * # 2. 建立數據庫引擎
鏈接數據庫：create_engine() engine = create_engine("mysql+mysqldb://john:123456@127.0.0.1:3306/s15", max_overflow=5)create_engine() 會返回一個數據庫引擎， mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 來連接， 使用用戶名‘john’和密碼‘123456’來鏈接數據庫 127.0.0.1是數據庫鏈接地址可以是localhost，127.0.0.1 ‘s15’是數據庫名 max_overflow是最大連接數 其他方法： “charset”指定了連接時使用的字符集（可省略）=utf8 echo 參數為 True 時，會顯示每條執行的 SQL 語句，生產環境下可關閉。 mysql_engine = create_engine("$address", echo, module) #address 數據庫://用戶名:密碼（沒有密碼則為空）@主機名：端口/數據庫名 #echo標識用于設置通過python標準日志模塊完成的SQLAlchemy日志系統，當開啟日志功能，我們將能看到所有的SQL生成代碼
create_engine的第一個參數'sqlite:///:memory:'我們知道是建立數據庫連接的，那第二個參數echo=True是做什么的呢，其實如果echo=True那么SQLAlchemy將會通過Python標準模塊logging來輸出日志，
如果你在操作交互式命令控制臺，一些信息將會被輸出，這里我們可能會看到SQLAlchemy生成的一些SQL語句，這個對于我們學習和調試是很有必要的，所以在這里我們將其設置為True，否則，
如果不愿意SQLAlchemy這么啰嗦的話可以設置為False，這樣就看不到這些信息啦。

create_engine()將會返回一個Engine引擎實例(instance)，其代表著SQLAlchemy對于數據庫的核心接口，其隱藏了各種數據庫方言(dialect)的細節，實際上SQLAlchemy的底層是Python的DBAPI。

需要注意的是此時并沒有實質上與數據庫建立連接，什么時候才會與數據庫真正建立連接呢？這個只會在你第一次查詢數據庫的時候發生。呃…這個有點像Lazy Loading (懶惰加載，延遲加載)，也就是說我們需要真正操作數據庫的時候才真正建立連接。 段和數據類型及操作方法

在sqlalchemy.schema包里有數據庫關系的描述，列舉幾個最常用的：

字段：Column

索引：Index

表：Table

數據類型在sqlalchemy.types包，列舉幾個最常用的:

二進制：BIGINT

布爾：BOOLEAN

字符：CHAR

可變字符：VARCHAR

日期：DATETIME

其他方法 execute,update,insert,select,delete,join等 自行補腦

# 3. 建立連接 connection = mysql_engine.connect() # 4. 查詢表信息 result = connection.execute("select name from t_name) for row in result: print "name: ", row['name'] # 5. 關閉連接 connection.close() ? 二、插入新的數據表 # 1. 導入模塊 from sqlalchemy import * from sqlclchemy.orm import * # 2. 建立數據庫引擎 mysql_engine = create_engine("$address", echo, module) #address 數據庫://用戶名:密碼（沒有密碼則為空）@主機名：端口/數據庫名 #echo標識用于設置通過python標準日志模塊完成的SQLAlchemy日志系統，當開啟日志功能，我們將能看到所有的SQL生成代碼 # 3. 設置metadata并將其綁定到數據庫引擎 metadata = Metadata(mysql_engine) # 4. 定義需新建的表 users = Table('users', metadata,Column('user_id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(40)), Column('age', Integer), Column('password', String),) #Table實現方式與SQL語言中的CRETE TABLE類似 # 5. 在數據庫中創建表 metadata.create_all(mysql_engine) #向數據庫發出CREATE TABLE命令，由此數據庫新建名為users的表 #調用時會檢查已經存在的表結構，因此可重復調用 # 6. 創建一個與數據庫中的users表匹配的python類 class user(): def __int__(self, name, fullname, password): self.name = name self.fullname = fullname self.passwd = passwd #python類的屬性需與users表的列名一致 # 7. 設置映射 from sqlalchemy.orm import mapper mapper(user, users) # mapper()創建一個新的Mapper對象，與定義的類相關聯 #需要注意的是，通過mapper建立映射的數據表必須帶有主鍵，如果沒有主鍵就無法定位某個table的某行row, #如果無法定位某行row, 就無法做Object-relational mapping這樣的映射 # 8. 創建session Session = sessionmaker(bind=mysql_egnine) session = Session() #由此我們只需對python的user類的操作，后臺數據庫的具體實現交由session完成 # 9. 執行 session.commit() #實現與數據庫的交互 # 10. 查詢 usr_info = session.query(user).filter_by(age=12).first() # 數據庫表是一個二維表, 包含多行多列. 把一個表的內容用pyton的數據接口表示的話, 可以用list表示多行 # list的每一個元素是tuple, 表示一個記錄.比如id 和name的user表 # [ # ('1', 'Michael'), # ('2', 'Bob'), # ('3', 'Adam') # ]# Python的DB-API返回的數據接口就是像上面這樣. # 但是用tuple表示一行很難看出表的結構.如果把一個tuple用class實例表示, 就可以更容易看出表的結構# class User(object): # def __init__(self, id, name): # self.id = id # self.name = name# 這就是傳說中的ORM技術: Object-Relational Mapping, 把關系數據庫的表結構映射到對象上. # 但是由誰來做這個轉換呢, 所以ORM框架應運而生. # 在Python中, 最有名的ORM框架是SQLAlchemy. 我們來看看SQLAlchemy的用法.from sqlalchemy import Column, String, create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()class User(Base):# 表的名字__tablename__ = 'user'# 表的結構id = Column(String(20), primary_key=True)name = Column(String(20))# 初始化數據庫連接 engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:111111@localhost:3306/test') # 創建DBSession類型 DBSession = sessionmaker(bind=engine) # create_engine用來初始化數據庫連接. # SQLAlchemy用一個字符串表示連接信息'數據庫類型+數據庫驅動名稱://用戶名:口令@機器地址:端口號/數據庫名'# # 創建session對象: # session = DBSession() # # 創建新User對象 # new_user = User(id='5', name='Bob') # # 添加到session # session.add(new_user) # # 提交保存到數據庫 # session.commit() # # 關閉session # session.close()# 可見將關鍵是獲取session, 然后把對象添加到session, 最后提交并關閉.(DBSession對象, 可以看做是當前數據庫的連接)# 查詢 session = DBSession() # 創建Query查詢, filter是where條件, 最后調用one()返回唯一行, 如果調用all()則返回所有行. user = session.query(User).filter(User.id=='5').one() print('type:', type(user)) print('name:', user.name) session.close()# ORM就是把數據庫表的行與相應的對象簡歷關聯, 互相轉換. # 由于關系數據庫的多個表還可以用外鍵實現一對多, 多對多的關聯, 相應地, ORM框架也可以提供兩個對象之間的一對多, 多對多功能.

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小結

ORM框架的作用就是把數據庫表的一行記錄與一個對象互相做自動轉換。

正確使用ORM的前提是了解關系數據庫的原理。

轉載于:https://www.cnblogs.com/zhangyux/p/6284669.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python之ORM操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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