SQLAlchemy 提供了一种很好的与数据库交互的“Pythonic”方式。因此，与其处理传统 SQL（如 MySQL、PostgreSQL 或 Oracle）的特定方言之间的差异，不如利用 SQLAlchemy 的 Pythonic 框架来简化工作流程并更有效地查询数据。

本文有 4个部分。

1、什么是 ORM，它有什么作用？

2、安装相关模块及docker运行MySQL

3、连接数据库

4、使用对象关系使用CRUD

5、验证数据

6、结论

什么是 ORM，它有什么作用？

ORM 代表对象关系映射。它是一种在 Python 代码和 SQL 表之间充当某种翻译器的技术。它基本上允许你将数据库表中的记录用作 Python 中的 Python 对象。将其视为将你的表格转换为列表，其中每个条目都是代表一行的 Python 对象。

使用 ORM 有很多优点：

对数据库无影响：你的代码即使在迁移数据库时也能正常工作不易出错：没有语法错误，因为 SQL 已生成通过模型的额外功能（例如验证）整齐地组织项目模型：通过在项目中整齐地组织所有模型安装相关模块及docker运行MySQLdocker运行MySQL

# Create a volume to persist the data.$ docker volume create mysql8-data# Create the container for MySQL.$ docker run --name mysql8 -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 13306:3306 -v mysql8-data:/var/lib/mysql mysql:8# Connect to the local MySQL server in Docker.$ docker exec -it mysql8 mysql -u root -prootmysql> SELECT VERSION();+-----------+| VERSION() |+-----------+| 8.0.27    |+-----------+1 row in set (0.00 sec)

需要安装的包：

SQLAlchemy — 将用于与数据库交互的主要包。SQLAlchemy-Utils — 为 SQLAlchemy 提供各种实用函数。sqlacodegen — 一种读取现有数据库结构并生成适当的 SQLAlchemy 模型代码的工具。PyMySQL — SQLAlchemy 使用它来连接到 MySQL 数据库并与之交互，如果你想了解PyMySQL请看我这篇文章：cryptography — SQLAlchemy 使用它进行身份验证。

pip install SQLAlchemypip install SQLAlchemy-Utilspip install sqlacodegenpip install cryptographypip install pyMySQL

SQLAlchemy 为我们提供了一些用于管理数据库连接的选项，但它们都是从引擎的概念开始的。“引擎”是代表数据库的 Python 对象。引擎是通过传入目标数据库的连接信息预先创建的。

创建引擎后，我们可以随时通过与引擎对象交互来快速使用我们的数据库。将 SQL 语句直接传递给引擎让 SQLAlchemy 处理打开新连接、执行并立即关闭连接。对于维持大量数据传输的复杂 Web 应用程序，最好通过会话持久连接数据库。我们将在下一篇文章中讨论。

创建引擎的语法非常简单。create_engine()需要一个位置参数，它是一个字符串，表示连接到数据库的连接信息：

"""Create database connection."""from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine(    "mysql+pymysql://user:password@host:3306/database",)

将 URI 分解成各个部分如下所示：

[DB_TYPE]+[DB_CONNECTOR]://[USERNAME]:[PASSWORD]@[HOST]:[PORT]/[DB_NAME]

[DB_TYPE]：指定我们要连接的数据库的种类（方言）。SQLAlchemy 可以与所有主流类型的关系数据库进行交互。根据你要连接的数据库，替换[DB_TYPE]为匹配的方言：

MySQL：mysqlPostgreSQL：postgresqlSQLite：sqliteoracle：oracleMicrosoft SQL：mssql

[DB_CONNECTOR]：为了管理你的数据库连接，SQLAlchemy 利用你选择使用的任何 Python 数据库连接库。如果你不确定这意味着什么，这里是我为每种方言推荐的库：

MySQL : pymysqlPostgreSQL：psycopg2，pg8000SQLite：不需要第三方库Oracle：cx_oracleMicrosoft SQL: pymssql , pyodbc

后面的变量看起来应该都很熟悉；这些是指你的目标数据库的 URL、数据库用户、该用户的密码等。

使用对象关系使用CRUD

在这一部分中，我们将关注基础知识并使用 SQLAlchemy ORM 来：

创建一个表插入一条记录选择一条记录删除一条记录更新记录创建表

在这一部分中，我们将为表定义模型。在下面的部分中，我们以 Student 类的形式创建一个 Python 对象，然后使用 SQLAlchemy 实际创建表

import sqlalchemy as safrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,String,Integerengine = sa.create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/test",encoding="utf-8",echo=True,max_overflow=5)# 连接mysql数据库，echo为是否打印结果Base = declarative_base()  # 生成orm基类class User(Base):  # 继承生成的orm基类    __tablename__ = "user"  # 表名    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 设置主键    user_name = Column(String(32))    user_password = Column(String(64))class Admin(Base):    __tablename__ = "admin"    id = Column(Integer, primary_key=True)    username = Column(String(32))    password = Column(String(64))Base.metadata.create_all(engine)  # 创建表结构

就这么简单！user跟admin 类描述了我们的表：表的名称、模式和每列的配置。

接下来我们导入 declarative_base。这是一个返回所有表模型都必须继承的基类的函数。将其视为为所有模型提供工具箱。然后我们使用 Base“工具箱”来create_all使用我们的数据库连接来创建表。

使用ORM插入记录

在这一部分中，我们将使用上面定义的模型在新创建的表中插入一些新记录。

import sqlalchemy as safrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,String,Integerengine = sa.create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/test",encoding="utf-8",echo=True,max_overflow=5)# 连接mysql数据库，echo为是否打印结果Base = declarative_base()  # 生成orm基类class User(Base):  # 继承生成的orm基类    __tablename__ = "user"  # 表名    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 设置主键    user_name = Column(String(32))    user_password = Column(String(64))class Admin(Base):    __tablename__ = "admin"    id = Column(Integer, primary_key=True)    username = Column(String(32))    password = Column(String(64))newUser = User(user_name="jack", user_password="123456")Session = sa.orm.sessionmaker(engine)with Session() as session:    session.add(newUser)    session.commit()

我们通过创建之前的 Student 类的新实例来创建一个新学生。然后我们使用导入的 sessionmaker 将其添加并提交到我们的表中。这不仅非常容易；请注意，我们没有编写一行 SQL！

选择一条记录

选择数据比插入数据更容易

import sqlalchemy as safrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,String,Integerfrom sqlalchemy import select  # 导入select方法engine = sa.create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/test",encoding="utf-8",echo=True,max_overflow=5)# 连接mysql数据库，echo为是否打印结果Base = declarative_base()  # 生成orm基类class User(Base):  # 继承生成的orm基类    __tablename__ = "user"  # 表名    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 设置主键    user_name = Column(String(32))    user_password = Column(String(64))class Admin(Base):    __tablename__ = "admin"    id = Column(Integer, primary_key=True)    username = Column(String(32))    password = Column(String(64))stmt = select(User).limit(1)  # 这里我们使用了select方法Session = sa.orm.sessionmaker(engine)with Session() as session:    for row in session.execute(stmt):        print(f"User {row.User.user_name} Password is {row.User.user_password} ")

删除数据非常类似于选择

import sqlalchemy as safrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,String,Integerfrom sqlalchemy import deleteengine = sa.create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/test",encoding="utf-8",echo=False,max_overflow=5)# 连接mysql数据库，echo为是否打印结果Base = declarative_base()  # 生成orm基类class User(Base):  # 继承生成的orm基类    __tablename__ = "user"  # 表名    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 设置主键    user_name = Column(String(32))    user_password = Column(String(64))class Admin(Base):    __tablename__ = "admin"    id = Column(Integer, primary_key=True)    username = Column(String(32))    password = Column(String(64))stmt = delete(User)\    .filter(User.user_name == "jack" )\    .filter(User.user_password == "123456")  #这里我们使用delete方法Session = sa.orm.sessionmaker(engine)with Session() as session:    session.execute(stmt)    session.commit()

请注意，我们对 delete 语句应用了一些过滤。我们当然可以在前一部分的 select 语句中做同样的事情。

更新一条记录

import sqlalchemy as safrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,String,Integerfrom sqlalchemy import updateengine = sa.create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/test",encoding="utf-8",echo=True,max_overflow=5)# 连接mysql数据库，echo为是否打印结果Base = declarative_base()  # 生成orm基类class User(Base):  # 继承生成的orm基类    __tablename__ = "user"  # 表名    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 设置主键    user_name = Column(String(32))    user_password = Column(String(64))class Admin(Base):    __tablename__ = "admin"    id = Column(Integer, primary_key=True)    username = Column(String(32))    password = Column(String(64))stmt = update(User)\    .filter(User.user_name == "jack")\    .filter(User.user_password == "123456")\    .values(user_name="Elio", user_password="654321")Session = sa.orm.sessionmaker(engine)with Session() as session:    session.execute(stmt)    session.commit()

因为我们已经在类中定义了我们的表并且还使用类来创建新记录，所以我们可以添加一些非常高级的验证。有人试图添加一个 300 岁的用户的数据。我们可以很容易地更新用户表模型来验证提供的年龄：

import sqlalchemy as safrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column,String,Integerfrom sqlalchemy import updateengine = sa.create_engine("mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1/test",encoding="utf-8",echo=True,max_overflow=5)# 连接mysql数据库，echo为是否打印结果Base = declarative_base()  # 生成orm基类class User(Base):  # 继承生成的orm基类    __tablename__ = "user"  # 表名    id = Column(Integer, primary_key=True)  # 设置主键    user_name = Column(String(32))    user_password = Column(String(64))    user_age = Column(Integer)    def __init__(self, *args, **kwargs):        super().__init__(*args, **kwargs)        if (self.user_age > 110):            raise ValueError("Too old for a user!")class Admin(Base):    __tablename__ = "admin"    id = Column(Integer, primary_key=True)    username = Column(String(32))    password = Column(String(64))newUser = User(user_name="Alice", user_password="123456",user_age=112)Session = sa.orm.sessionmaker(engine)with Session() as session:    session.add(newUser)    session.commit()

如上图所见我们检查提供的年龄是否大于 110，如果是则抛出错误。这可以防止将此记录插入到我们的数据库中。

结论

我们介绍了 SQLAlchemy 对象关系映射器 (ORM) 的基础知识。更多的重点放在如何真正从头开始使用 ORM。你现在应该对Engine、Session、ORM、Query等基本概念比较熟悉了。另外还给出了一些在实际工作中如何处理ORM问题的技巧，比如如何使用SQLAlchemy创建数据库以及如何从现有表创建 ORM 类，而不是从头开始编写所有内容。

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