一、介绍
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，使用此库可以便捷的使用python代码来操作SQL数据库，下面，我们以MySQL数据库为例，来介绍一下SQLAlchemy的使用吧。
二、连接数据库
在使用pip install SQLAlchemy安装SQLAlchemy之后，就可以使用其进行数据库的连接了。在这里，我们使用create_engine，如下例：
engine = create_engine ('数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名’）
例如：
(‘mysql+pymysql://root: password@localhost:3306/test’)
通常在连接完数据库后，我们会创建Session并绑定上文建立的数据库连接，之后对数据库的操作都在通过Session对象来完成。
# 首先要导入sessionmaker
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建Session对象来绑定上文建立的engine连接
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 实例化Session
session = Session()
之后的增删查改操作都使用实例化后的session来进行哦
三、声明映射
当我们使用SQLAlchemy ORM框架连接完数据库后，接下来的就要将数据库中的表转换为python对象了。一般来说这个环节可以有两种方法：
1. 手动声明
首先，使用
declarative_base创建对象基类from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base()创建完对象基类后，我们就可以对照数据库定义表对象了
from sqlalchemy import Column, Integer, String class User(Base): # 定义表名 __tablename__ = 'users' # 定义表内容 id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(20)) score = Column(Integer)
2. 指令声明
终端一行指令，优雅搞定
sqlacodegen mysql+pymysql://用户名:密码@机器地址:端口号/数据库名 > 数据库对象存放路径 例如： sqlacodegen mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test >temp.py 随后，打开temp.py就可以看到生成的数据库对象啦
四、插入记录
以上面的User表为例，下面来讲解一下如何向其添加记录：
- 实例化新的User对象
assemble_user = User(id = 1, name = 'sweet', pwd = 'abc')
- 添加至session
session.add(assemble_user)
- 提交保存至数据库
session.commit()
- 关闭session
session.close()
提交完成后需要关闭session断开数据库连接， 不然数据库会一直连接，直到程序终止
那么，如何在一个session中批量向数据库添加记录呢？
# 创建一个存放记录的列表
user_list = []
user_a = User(id = 1, name = 'sweet', score = 87)
user_b = User(id = 2, name = 'candy', score = 91)
user_list.append(user_a, user_b)
# 注意这里要用add_all
session.add_all(user_list)
session.commit()
session.close()
五、查询记录
SQLAlchemy既然是用python来操作数据库，那么对于基本的SQL语句，也能“翻译”为对应的代码，下面我们以上面的users表为例，来说一下SQLAlchemy查询语句的基本用法。
· 基本查询
a. 查询users表内的所有的记录
SQL语句
SELECT * FROM users;SQLAlchemy python
session.query(User).all()Note:
这里需要注意哦，虽然操作的表名为users，但其对应的对象名为User，所以我们还是以 'User' 来操作表哦；
使用all()查询出来的结果是一个list，可以使用list的取值或遍历方法来对其进行操作。
b. 查询users表内所有name
SQL语句
SELECT users.name FROM users;SQLAlchemy python
session.query(User.name).all()
c. 查询users表内name为candy的记录
SQL语句
SELECT * FROM users WHERE users.name = 'candy';SQLAlchemy python
session.query(User).filter(User.name == 'candy').all()Note:
filter的用法类似于SQL语句里的WHERE，但要注意的是，这里面的等于需要用'=='哦。
d. 查询users表内id大于2并且name是'sweet'或'candy'的记录
SQL语句
SELECT * FROM users WHERE users.id > 2 AND users.name IN ('sweet', 'candy');SQLAlchemy python
session.query(User).filter(User.id > 2, User.name.in_(['sweet'.'candy'])).all()Note:
这里有两个"与"条件，SQLAlchemy的用法是在filter()中用 ',' 作为分割；
而在SQLAlchemy中使用in_(list)的方式来表示字段值在list范围内。
e. 查询users表内name中有'ee'的记录
SQL语句
SELECT * FROM users WHERE users.name LIKE '%ee%';SQLAlchemy python
session.query(User).filter(User.name.like('%ee%')).all()
f. 查询users表内id为1或name以's'开头的记录
SQL语句
SELECT * FROM users WHERE users.name LIKE 's%' OR users.id = 1;SQLAlchemy python
session.query(User).filter(or_(User.name.like('s%'), User.id == 1)).all()
g. 根据id倒序查询users表内的记录
SQL语句
SELECT * FROM users ORDER BY users.id DESC;SQLAlchemy python
session.query(User).order_by(User.id.desc())Note:
GROUP_BY使用方式与其类似，不做赘述；
asc使用方式与其类似，不做赘述。
以上的查询已经可以覆盖80%的业务需求了，但SQLAlchemy的使用还远远不止这些，下面就来介绍一下SQLAlchemy的高级运用吧。
· 多表联合查询
可以使用filter语句来进行多表关联
session.query(User, Address).filter(User.id==Address.user_id)\ .filter(Address.city=='sh')>.all()
也可以简单粗暴使用join()
session.query(User).join(Address)\ .filter(Address.city=='sh').all()
· 函数计算
a. 查询users表内的总分数
SQL语句
SELECT SUM(score) FROM users;SQLAlchemy python
session.query(sqlalchemy.func.sum(score)).scalar()
b. 查询users表内分数大于90的个数
SQL语句
SELECT COUNT(score) FROM users WHERE users.score > 80;SQLAlchemy python
session.query(sqlalchemy.func.avg(User.score)).filter(User.score>80).scalar()Note:
一般来说，不太会使用fun.count()这个函数，因为可以取出数据记录列表后利用python的len()来计算长度。
· 语义化用法
翻译成“语义化”用法不知妥不妥当，原文是"Textual SQL"。这里的意思就是将SQL语句直接写入python代码中，如下例：
使用param()来传参
session.query(User).filter(text("id<:value")).params(value=2).one()
简单粗暴execute()执行SQL语句
session.execute(text('SELECT * FROM users WHERE id = :value'), ({'value': 1})).one()
或者酱紫用from_statement
stmt = text("SELECT name, id, fullname, password FROM users where name=:name") session.query(User).from_statement(stmt).params(name='sweet').all()
六、删除记录
简单粗暴上栗子：
session.query(User).filter(User.name=='sweet').delete()
如果查询条件里有in_，需要在delete()中加如下参数：
session.query(User).filter(User.in_(['sweet'])).delete(synchronize_session='fetch')
补充
最近发现更新一条记录的骚操作
def update_tg_case(session, params):
try:
record = session.query(TgCase).filter(TgCase.id == params.get('id')).one()
update_obj = tg_case(params)
if record:
for key in update_obj.__dict__:
if key == '__sa_instance_state':
continue
setattr(record, key, getattr(update_obj, key))
session.flush()
return True
except Exception:
session.rollback()
return False
