SQLAlchemy 学习（一）

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#sqlalchemy

本文介绍如何使用Python ORM框架SQLAlchemy连接数据库并执行基本操作。涵盖安装配置、引擎创建、元数据管理、表定义及约束等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


转载自：http://snoopyxdy.blog.163.com/blog/static/6011744020147623443840/


最近用到比较多的Python，当然访问数据库不能用原生的模块直接写Sql语句，这样太累。找了一本SQLAlchemy的教材来研究，记下学习笔记把。

相关的代码的例子在：

一、安装：
先安装pip工具，然后设置好源服务器，用豆瓣的比较好，国外的源被墙了。 

   

    pip install 
    MySQL
    -
    python
   

   

    pip install 
    SQLAlchemy
二、Engine 数据库引擎
想要连接使用SQLAlchemy连接数据库，必须先创建一个引擎来连接，下面是创建引擎的相关代码： 
   

    

     # -*- coding: utf-8 -*-
    

    

     from sqlalchemy import *
    

    

     __engine = create_engine('mysql://root:@192.168.150.3/test',convert_unicode=True, echo=True)
    

    


    

    

     #conn 是DB-API连接对象
    

    

     conn = __engine.connect()
    

    

     #result是数据库游标
    

    

     result = conn.execute('select * from tf_user')
    

    

     for row in result:
    

    

         print row
    

   

   

    conn.close()
create_engine 类接受的参数如下：
1、connect_args 数据库链接参数，一般使用中文需要传递 
{'charset':'utf8'}
2、convert_unicode 将保存的unicode字符串数据转为2进制存入数据库，取出时也将2进制取出专程unicode，主要用于数据库不支持Unicode编码使用，默认 False
3、creator 一个可以被调用的对象（带有__call__的对象），返回DB-API的链接对象，默认None
4、echo 是否输出SQLAlchemy日志，包括拼接的sql语句，默认None
5、 echo_pool 是否输出连接池日志，从连接池取出或放入，默认None
6、 encoding 设置传输数据的编码，默认是False
7、module 设置使用这个数据库哪一个连接模块，比如某些数据库安装了几个连接模块，默认False
8、pool 如果设定，则使用一个已经存在的连接池，不设定表示重新创建一个，默认None
9、 poolclass 表示这个引擎是否自己实现连接池类，否则会使用 sqlalchemy.pool.QueuePool ，而SQLite会使用 sqlalchemy.pool.SingletonThreadPool， 默认 None
10、 max_overflow 表示连接池允许超出的连接数，默认是10
11、pool_size 表示连接池数量，默认是5
12、pool_recycle 单位秒，表示将闲置的连接释放掉，对于mysql数据库会自动释放闲置连接，有必要对这个值进行设置
13、pool_timeout 从连接池中获取连接的超时时间，单位秒，默认是30
14、strategy 为这个连接引擎选择一个别用的策略，当前备用策略包括"threadlocal"和"plain"
15、"threadlocal" 在一个线程中重用一个连接，执行多条语句
16、"plain" （默认） 对每一条语句使用一个连接
17、 threaded 仅在Oracle数据库使用，默认False
18、 use_ansi 仅在Oracle数据库使用
19、 use_oids 仅在PostgreSQL数据库使用

此句返回的result是一个ResultProxy的实例 
result = conn.execute('select * from tf_user')
具有如下的属性和方法：
1、__iter__() 可迭代
2、fetchone() 获取第一行数据，返回类型 RowProxy
3、fetchall() 获取所有的数据，返回类型  RowProxy 数组
4、scalar() ，获取第一列名的第一条数据，然后关闭游标
5、keys 属性，返回列明的数组
6、rowcount 属性，返回记录数
7、close() 关闭连接，将连接返回连接池
8、fetchmany(size=None)，根据数量返回RowProxy类型数组

此句迭代的 row是 RowProxy实例，具有如下属性和方法： 

   

    for
     row 
    in
     result
    :
   

   

        
    print
     row
RowProxy 类型
1、__getattr__() 可以通过 object.column_name 获取值
2、__getitem__() 可以通过 object[column_name] 或者 object[column_position] 获取值
3、keys() 提供所有 column_name 的数组
4、values() 提供所有 value 值的数组
5、items() 提供一个 元组(column_name,value)的数组

三、MetaData 类
MetaData主要用于保存表结构，连接字符串等数据，是一个多表共享的对象 

   

    metadata 
    =
     
    MetaData
    ()
     
    #生成一个未绑定数据源的metadata
   

   

    bound_meta = MetaData('sqlite:///test2.db') #绑定了数据源的metadata
我们可以利用meatadata.bind来绑定上面生成的数据源引擎 

   

    metadata 
    =
     
    MetaData
    ()
   

   

    __engine 
    =
     create_engine
    (
    'mysql://root:@192.168.150.3/test'
    ,
     connect_args
    ={
    'charset'
    :
     
    'UTF8'
    },
     echo
    =
    True
    ,
   

   

                             encoding
    =
    'UTF-8'
    )
   

   

    metadata
    .
    bind 
    =
     __engine  
    #将metadata绑定数据源
执行create_all方法来创建表，这个操作是安全的操作，会先判断表是否存在 
metadata.create_all()

四、Table类
构造函数： 
Table.__init__(self, name, metadata,*args, **kwargs)
1、name 表名
2、metadata 共享的元数据
3、*args Column 是列定义，详见下一节
下面是可变参数 **kwargs 定义
4、schema 此表的结构名称，默认None
5、autoload 自动从现有表中读入表结构，默认False
6、autoload_with 从其他engine读取结构，默认None，例：  

    

     db 
     =
      create_engine
     (
     'sqlite:///devdata.sqlite'
     )
    

    

     brand_table 
     =
      
     Table
     (
     'brand'
     ,
      metadata
     ,
      autoload
     =
     True
     ,
      autoload_with
     =
     db
     )
7、include_columns 如果autoload设置为True，则此项数组中的列明将被引用，没有写的列明将被忽略，None表示所有都列明都引用，默认None
8、mustexist 如果为True，表示这个表必须在其他的python应用中定义，必须是metadata的一部分，默认False
9、useexisting 如果为True，表示这个表必须被其他应用定义过，将忽略结构定义，默认False
10、owner 表所有者，用于Orcal，默认None
11、quote 设置为True，如果表明是SQL关键字，将强制转义，默认False
12、quote_schema  设置为True，如果列明是SQL关键字，将强制转义，默认False
13、mysql_engine  mysql专用，可以设置'InnoDB'或'MyISAM'

五、Column类
构造函数： 
Column.__init__(self,  name,  type_,  *args,  **kwargs)
1、name 列名
2、type_ 类型，更多类型 sqlalchemy.types
3、*args Constraint（约束）,  ForeignKey（外键）,  ColumnDefault（默认）, Sequenceobjects（序列）定义
4、key 列明的别名，默认None
下面是可变参数 **kwargs
5、primary_key 如果为True，则是主键
6、nullable 是否可为Null，默认是True
7、default 默认值，默认是None
8、index 是否是索引，默认是True
9、unique 是否唯一键，默认是False
10、onupdate 指定一个更新时候的值，这个操作是定义在SQLAlchemy中，不是在数据库里的，当更新一条数据时设置，大部分用于updateTime这类字段
11、autoincrement 设置为整型自动增长，只有没有默认值，并且是Integer类型，默认是True
12、quote 如果列明是关键字，则强制转义，默认False

一个简单的表定义代码： 

   

    user_table 
    =
     
    Table
    (
   

   

        
    'tf_user2'
    ,
     metadata
    ,
   

   

        
    Column
    (
    'id'
    ,
     
    Integer
    ,
     primary_key
    =
    True
    ),
   

   

        
    Column
    (
    'user_name'
    ,
     
    Unicode
    (
    16
    ,
     collation
    =
    'utf8_bin'
    ),
     unique
    =
    True
    ,
     nullable
    =
    False
    ),
   

   

        
    Column
    (
    'email_address'
    ,
     
    Unicode
    (
    255
    ,
     collation
    =
    'utf8_bin'
    ),
     unique
    =
    True
    ,
     nullable
    =
    False
    ),
   

   

        
    Column
    (
    'password'
    ,
     
    Unicode
    (
    40
    ,
     collation
    =
    'utf8_bin'
    ),
     nullable
    =
    False
    ),
   

   

        
    Column
    (
    'first_name'
    ,
     
    Unicode
    (
    255
    ,
     collation
    =
    'utf8_bin'
    ),
     
    default
    =
    u
    '发'
    ),
   

   

        
    Column
    (
    'last_name'
    ,
     
    Unicode
    (
    255
    ,
     collation
    =
    'utf8_bin'
    ),
     
    default
    =
    u
    '发'
    ),
   

   

        
    Column
    (
    'created'
    ,
     
    DateTime
    ,
     
    default
    =
    datetime
    .
    now
    )
   

   

    )

六、约束定义：
可以同时在列或者表中进行定义，相关代码如下： 

    

     product_table 
     =
      
     Table
     (
    

    

      
     'product'
     ,
      metadata
     ,
    

    

      
     Column
     (
     'brand_id'
     ,
      
     Integer
     ,
      
     ForeignKey
     (
     'brand.id'
     ),
     primary_key
     =
     True
     ),
    

    

      
     Column
     (
     'sku'
     ,
      
     Unicode
     (
     80
     ),
      primary_key
     =
     True
     ))
或者 

    

     product_table 
     =
      
     Table
     (
    

    

       
     'product'
     ,
      metadata
     ,
    

    

       
     Column
     (
     'brand_id'
     ,
      
     Integer
     ,
      
     ForeignKey
     (
     'brand.id'
     )),
      
     Column
     (
     'sku'
     ,
      
     Unicode
     (
     80
     )),
    

    

       
     PrimaryKeyConstraint
     (
     'brand_id'
     ,
      
     'sku'
     ,
      name
     =
     'prikey'
     ))

七、外键的定义
ForeignKey类构造函数如下： 
ForeignKey.__init__(  self,  col-umn,  constraint=None,  use_alter=False,  name=None,  onupdate=None,  ondelete=None)

八、唯一定义
Unique类，相关代码如下，当然也可以在列中定义，下面这种是复合唯一约束 

   

    product_table 
    =
     
    Table
    (
   

   

    'product'
    ,
     metadata
    ,
   

   

    Column
    (
    'id'
    ,
     
    Integer
    ,
     primary_key
    =
    True
    ),
   

   

    Column
    (
    'brand_id'
    ,
     
    Integer
    ,
     
    ForeignKey
    (
    'brand.id'
    )),
   

   

    Column
    (
    'sku'
    ,
     
    Unicode
    (
    80
    )),
   

   

    UniqueConstraint
    (
    'brand_id'
    ,
     
    'sku'
    ))

九、检查约束
例子： 

    

     payment_table 
     =
      
     Table
     (
    

    

      
     'payment'
     ,
      metadata
     ,
    

    

      
     Column
     (
     'amount'
     ,
      
     Numeric
     (
     10
     ,
     2
     ),
      
     CheckConstraint
     (
     'amount > 0'
     )))
    

    

      
     Column
     (
     'original'
     ,
      
     Numeric
     (
     10
     ,
     2
     ),
      
     CheckConstraint
     (
     'original> 0'
     )),
    

    

      
     Column
     (
     'discounted'
     ,
      
     Numeric
     (
     10
     ,
     2
     ),
    

    

      
     CheckConstraint
     (
     'discounted > 0'
     )),
    

    

      
     CheckConstraint
     (
     'discounted < original'
     ,
      name
     =
     'check_constraint_1'
     ))

十、index索引对象
可以在列中定义，一般用到索引对象有下面几种情况：
1、定义多列复合索引
2、对索引命名
3、独立的对表创建索引，一般用于已经存在的表，增加索引
 使用例子 

   

     i 
    =
     
    Index
    (
    'idx_name'
    ,
     user_table
    .
    c
    .
    first_name
    ,
   

   

     user_table
    .
    c
    .
    last_name
    ,
     unique
    =
    True
    )
   

   

     i
    .
    create
    (
    bind
    =
    e
    )
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07-10
<think>我们正在编写一个关于SQLAlchemy的入门教程。根据引用内容，我们知道SQLAlchemy有两种使用方式：Core和ORM。ORM建立在Core之上，Core更底层，可以直接执行SQL语句。对于初学者，通常从ORM开始学习，因为它更符合面向对象编程的习惯。 我们将按照以下结构组织教程： 1. 安装SQLAlchemy 2. 连接数据库 3. 使用ORM定义模型 4. 创建数据库表 5. 基本CRUD操作（增删改查） 6. 简单查询 同时，我们参考了引用[1]和引用[2]的内容，强调SQLAlchemy是Python开发人员与数据库交互的重要工具，并介绍了两种使用方式的区别。 下面开始编写教程：</think>### SQLAlchemy 入门教程：Python 数据库交互的终极指南 SQLAlchemy 是 Python 最强大的数据库工具包，提供完整的 SQL 功能和 ORM（对象关系映射）能力，让开发者能用面向对象的方式操作数据库[^1]。本教程将带你从零开始掌握 SQLAlchemy 的核心功能。 #### 1️⃣ 安装与环境准备 ```bash # 安装 SQLAlchemy 和 MySQL 驱动 pip install sqlalchemy pymysql ``` #### 2️⃣ 两种使用模式 SQLAlchemy 提供两种使用方式： - **Core**：底层 SQL 抽象层，适合需要直接控制 SQL 的场景 - **ORM**：高级对象关系映射，类似 Django ORM[^2] ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库连接 (MySQL 示例) engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/mydb') ``` #### 3️⃣ ORM 基础操作 **定义数据模型** ```python from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50), nullable=False) email = Column(String(120), unique=True) created_at = Column(DateTime, default=datetime.now) ``` **创建数据库表** ```python # 创建所有定义的表 Base.metadata.create_all(engine) ``` **CRUD 操作** ```python from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建会话 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 创建记录 new_user = User(name='Alice', email='alice@example.com') session.add(new_user) session.commit() # 查询记录 user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first() print(user.email) # 输出: alice@example.com # 更新记录 user.email = 'new_email@example.com' session.commit() # 删除记录 session.delete(user) session.commit() ``` #### 4️⃣ 高级查询技巧 ```python # 条件查询 users = session.query(User).filter(User.name.like('A%')).all() # 排序和分页 users = session.query(User).order_by(User.created_at.desc()).limit(10).offset(0) # 聚合查询 from sqlalchemy import func count = session.query(func.count(User.id)).scalar() ``` #### 5️⃣ 表关系管理 ```python class Post(Base): __tablename__ = 'posts' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(100)) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) # 定义关系 author = relationship("User", back_populates="posts") # 在 User 类中添加反向引用 User.posts = relationship("Post", back_populates="author") # 查询用户的所有文章 user = session.query(User).get(1) for post in user.posts: print(post.title) ``` #### 6️⃣ 核心 SQL 操作 ```python from sqlalchemy import text # 直接执行 SQL result = engine.execute(text("SELECT * FROM users WHERE name = :name"), {'name': 'Alice'}) for row in result: print(row) ``` #### 7️⃣ 最佳实践 1. **连接池管理**：默认使用 QueuePool 连接池 2. **事务处理**：使用上下文管理器确保安全 ```python with session.begin(): session.add(User(name='Bob')) session.add(Post(title='First Post', user_id=1)) ``` 3. **性能优化**：使用 `selectinload` 避免 N+1 查询问题 ```python from sqlalchemy.orm import selectinload # 一次性加载所有关联数据 users = session.query(User).options(selectinload(User.posts)).all() ``` ### 学习资源推荐 - 官方文档：https://www.sqlalchemy.org/ - SQLAlchemy ORM 教程：https://docs.sqlalchemy.org/en/14/orm/tutorial.html - SQLAlchemy Core 教程：https://docs.sqlalchemy.org/en/14/core/tutorial.html
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