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简介

SQLalchemy 是 Python 中最著名的 ORM(Object Relationship Mapping) 框架

https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy

https://github.com/sqlalchemy

https://www.sqlalchemy.org/

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连接数据库(创建引擎)

以 SQLite 为例, 连接数据库的URL形式: sqlite:/// + 文件路径

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In [3]: from sqlalchemy import create_engine

In [10]: engine = create_engine('sqlite:///test.db', echo=True)

In [11]: engine.execute('create table user (id int(10) primary key, name varchar(20))')
2019-09-09 21:35:28,190 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test plain returns' AS VARCHAR(60)) AS anon_1
2019-09-09 21:35:28,191 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2019-09-09 21:35:28,191 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test unicode returns' AS VARCHAR(60)) AS anon_1
2019-09-09 21:35:28,191 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2019-09-09 21:35:28,192 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine create table user (id int(10) primary key, name varchar(20))
2019-09-09 21:35:28,192 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2019-09-09 21:35:28,194 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
Out[11]: <sqlalchemy.engine.result.ResultProxy at 0x107614278>

echo 参数是用来设置 SQLAlchemy 日志的，通过 Python 标准库logging模块实现。设置为True的时候我们可以看见所以的操作记录

初次调用create_engine()的时候并不会真正的去连接数据库，只有在真正执行一条命令的时候才会去尝试建立连接, 目的是节省资源

当第一次调用 Engine.execute() 或者 Engine.connect() 这种方法的时候，引擎（Engine）会和数据库建立一个真正的 DBAPI 连接，用来执行 SQL 语句。

但是在创建了连接之后，我们很少直接使用 Engine 来操作数据库

连接其他数据库

The string form of the URL is dialect[+driver]://user:password@host/dbname[?key=value..],
where dialect is a database name such as mysql, oracle,postgresql, etc.,
and driver the name of a DBAPI, such as psycopg2, pyodbc, cx_oracle, etc.

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engine = create_engine("postgresql://scott:tiger@localhost/test")

engine = create_engine("mysql://scott:tiger@hostname/dbname", encoding='latin1', echo=True)

创建基类

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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

创建模型对象

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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, String

Base = declarative_base()

class User(Base):
    # 表的名字
    __tablename__ = 'user'
    # 表的结构
    id = Column(String(20), primary_key=True)
    name = Column(String(20))

利用SQLAlchemy中的Session对象进行一些高级数据操作， 包括distinct、limit、offset、scalar、count、average、sum、filter、group by、order by等。