使用SQLAlchemy
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
ORM方法论基于三个核心准则：
.简单：以最基本的形式建模数据；
.传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档；
.精准性：基于数据模型创建正确标准化的结构；
Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：
'数据库类型+数据库驱动名称://用户名:[口令@机器地址]'
数据库表是一个二维表，包含多行多列。把一个表的内容用Python的数据结构表示出来的话，可以用一个list表示多行，list的每一个元素是tuple，表示一行记录，比如，包含id和name的user表：
[
('1', 'Michael'),
('2', 'Bob'),
('3', 'Adam')
]
但是用tuple表示一行很难看出表的结构。如果把一个tuple用class实例来表示，就可以更容易地看出表的结构来:
class User(object):
def __init__(self, id, name):
self.id = id
self.name = name
[
User('1', 'Michael'),
User('2', 'Bob'),
User('3', 'Adam')
]
这就是传说中的ORM技术：Object-Relational Mapping，把关系数据库的表结构映射到对象上。
在Python中，最有名的ORM框架是SQLAlchemy。我们来看看SQLAlchemy的用法。
首先通过pip安装SQLAlchemy：
$ pip install sqlalchemy
基本操作
1）链接数据库：create_engine()
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test')
create_engine() 会返回一个数据库引擎，
mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，
使用用户名‘root’和密码‘123456’来链接数据库
数据库链接地址可以是localhost，127.0.0.1
‘test’是数据库名
2）字段和数据类型及操作方法
在sqlalchemy.schema包里有数据库关系的描述，列举几个最常用的：
字段：Column
索引：Index
表：Table
数据类型在sqlalchemy.types包，列举几个最常用的:
二进制：BIGINT
布尔：BOOLEAN
字符：CHAR
可变字符：VARCHAR
日期：DATETIME
其他方法 execute,update,insert,select,delete,join等
创建表
from sqlalchemy import create_engine,MetaData,Table,Column,Integer,String
#创建链接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/test')
#获取元数据
metadata = MetaData(engine)
#创建表语句
teacher = Table('message',metadata,
Column('id',Integer,primary_key=True),
Column('name',String(50)),
Column('age',Integer),
Column('sex',String(10))
)
#执行 创建表
metadata.create_all(engine)
使用SQLAlchemy
from sqlalchemy import Column,String,create_engine,Integer
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
#创建对象基类
Base =declarative_base()
#初始化数据库链接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test')
#创建DBSession类型
DBsession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBsession()
#定义表的类对象
class Message(Base):
#表的名字
__tablename__ = 'message'
#表的结构
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(100))
age = Column(Integer)
sex = Column(String(10))
#数据
user1 = Message(id=1001, name='ling', age=25, sex="1")
user2 = Message(id=1002, name='molin', age=19, sex="1")
user3 = Message(id=1003, name='karl', age=25, sex="1")
# #写入表中
# session.add_all([user1,user2,user3])
# #提交session
# session.commit()
# #关闭session
# session.close()
# 返回所有行
# a=session.query(Message).filter(Message.id>1001).all()
# 返回唯一行
a=session.query(Message).filter(Message.id == 1001).one()
print(a)
print(a.id)
删除
#删除
a=session.query(Message).filter(Message.id == 1001).delete()
更新
#更新
a = session.query(Message).filter(Message.id==1002).update({'name':'szm','age':30})
查询
# 返回所有行
# a=session.query(Message).filter(Message.id>1001).all()
#返回第一条数据
a = session.query(Message).filter_by(id='1002').first()
# 返回唯一行
# a=session.query(Message).filter(Message.id == 1001).one()
排序 order_by
a=session.query(Message).filter(Message.id>1001).order_by(Message.id).all()
