Python中使用SQLAlchemy连接Mysql数据库（单表操作）

一，SQLAlchemy的安装 使用 $ easy_install sqlalchemy或 $ pip install sqlalchemy 如果出现什么错，就进去root用户下进行安装试试，或者网上查查 import sqlalchemy 这样说明成功了，切记是小写哦 二，使用 理论我也不懂，自己查查资料，现在用一个小的案

一，SQLAlchemy的安装
使用

$ easy_install sqlalchemy
或
$ pip install sqlalchemy

如果出现什么错，就进去root用户下进行安装试试，或者网上查查

>>> import sqlalchemy
>>> 

这样说明成功了，切记是小写哦
二，使用
理论我也不懂，自己查查资料，现在用一个小的案例说一下使用步骤
1，在进行数据操作之前要先连上数据库。

>>> from sqlalchemy import create_engine
>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker  
>>> DB_CONNECT = 'mysql+mysqldb://root:102@localhost/mydb'
>>> engine = create_engine(DB_CONNECT, echo=True)
>>> DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
>>> session = DB_Session()

from 是从sqlalchemy中插入必须的模板，DB_CONNECT 是构造数据库的路径 ，mysql+mysqldb是说明使用MySQL-Python 来连接，root是数据库用户名，102是密码，localhost表示是数据库在本机上，mydb是要连接的数据库名字，设置字符集的charset可以省了
create_engine() 会返回一个数据库引擎，echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。
sessionmaker(bind=engine)会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接，它同时还记录了一些查询的数据，并决定什么时候执行 SQL 语句。由于 SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池（默认 5 个连接），也可以自己设置。
得到session 后，就可以执行 SQL 了：
2，在进行操作前先把表给建立了，由于SQLAlchemy 可以和变进行建立连接并且可以通过语言进行见表

mysql> show tables;
Empty set (0.00 sec)
mysql> 

此时是没有表的，现在我们建立一个学生便stu，一个课程表cla和一个成绩表grade

>>> from sqlalchemy import Column
>>> from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
>>> from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
>>> from random import randint
>>> from sqlalchemy import ForeignKey
>>> BaseModel = declarative_base()
>>> def init_db():
...     BaseModel.metadata.create_all(engine)
... 
>>> def drop_db():
...     BaseModel.metadata.drop_all()
... 
>>> class Stu(BaseModel):
...     __tablename__='stu'
...     id = Column(Integer,primary_key = True)
...     name = Column(CHAR(30))
... 
>>> class Cla(BaseModel):
...     __tablename__='cla'
...     id = Column(Integer,primary_key = True)设置主键
...     cname = Column(CHAR(30))
... 
>>> class Grade(BaseModel):
...     __tablename__ = 'grade'
...     uid = Column(Integer,ForeignKey('stu.id'))设置外键
...     cid = Column(Integer,ForeignKey('cla.id'))
...     id = Column(Integer,primary_key=True)
...     gre=Column(Integer)
... 

declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。以 Stu 类为例，它的 tablename 属性就是数据库中该表的名称，它有 id 和 name 这两个字段，分别为整型和 30 个定长字符。Column 还有一些其他的参数，我就不解释了。
最后，BaseModel.metadata.create_all(engine) 会找到 BaseModel 的所有子类，并在数据库中建立这些表；drop_all() 则是删除这些表。
现在执行init_db()进行建立表，对应语句如下

>>> init_db()
CREATE TABLE stu (
    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    name CHAR(30), 
    PRIMARY KEY (id)
)

CREATE TABLE cla (
    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    cname CHAR(30), 
    PRIMARY KEY (id)
)
CREATE TABLE grade (
    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    uid INTEGER, 
    cid INTEGER, 
    gre INTEGER, 
    PRIMARY KEY (id), 
    FOREIGN KEY(uid) REFERENCES stu (id), 
    FOREIGN KEY(cid) REFERENCES cla (id)
)
COMMIT
>>> 

以上就是执行时对应的建表语句，现在去数据库看看表是否存在，并查看一个表结构

mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_mydb |
+----------------+
| cla            |
| grade          |
| stu            |
+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

表已经建立成功了，现在看一下表结构

mysql> desc grade;
+-------+---------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type    | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+---------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(11) | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| uid   | int(11) | YES  | MUL | NULL    |                |
| cid   | int(11) | YES  | MUL | NULL    |                |
| gre   | int(11) | YES  |     | NULL    |                |
+-------+---------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

可以看出 使用SQLAlchemy中的语句和使用SQL语句的结果一样。接下来就可以插入数据了

>>> stu = Stu(name='a')
>>> session.add(stu)
>>> stu = Stu(name='b')
>>> session.add(stu)
>>> stu = Stu(name='c')
>>> session.add(stu)
>>> stu = Stu(name='d')
>>> session.add(stu)
>>> stu = Stu(name='e')
>>> session.add(stu)
>>> 

手动插入了五条记录，但此时还没有提交，没有真正的写入数据库
或者使用非ORM方式进行插入

>>>session.execute(Stu.__table__.insert(),[{'name':randint(1,100)} for i in xrange(10000)])
>>>session.commit()
#可以速度更快的插入更多的数据

>>> session.commit()
2016-05-09 18:22:16,839 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine BEGIN (implicit)
2016-05-09 18:22:16,840 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine INSERT INTO stu (name) VALUES (%s)
2016-05-09 18:22:16,840 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ('a',)
2016-05-09 18:22:16,841 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine INSERT INTO stu (name) VALUES (%s)
2016-05-09 18:22:16,841 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ('b',)
2016-05-09 18:22:16,841 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine INSERT INTO stu (name) VALUES (%s)
2016-05-09 18:22:16,841 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ('c',)
2016-05-09 18:22:16,842 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine INSERT INTO stu (name) VALUES (%s)
2016-05-09 18:22:16,842 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ('d',)
2016-05-09 18:22:16,842 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine INSERT INTO stu (name) VALUES (%s)
2016-05-09 18:22:16,842 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ('e',)
2016-05-09 18:22:16,843 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine COMMIT
>>> 

此时真的写入数据库了哦。向课程表插入五条

>>> cla = Cla(cname='yuwen')
>>> session.add(cla)
>>> cla = Cla(cname='shuxue')
>>> session.add(cla)
>>> cla = Cla(cname='yingyu')
>>> session.add(cla)
>>> cla = Cla(cname='wuli')
>>> session.add(cla)
>>> cla = Cla(cname='huaxue')
>>> session.add(cla)
>>> session.commit()

3,现在开始操作数据

>>> query = session.query(Stu)
>>> for st in query:
...     print st.name
... 
对应的SQL语句
SELECT stu.id AS stu_id, stu.name AS stu_name 
FROM stu
2016-05-09 18:56:07,084 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
a
b
c
d
e
>>> print query.all()# # 返回的是一个类似列表的对象
SELECT stu.id AS stu_id, stu.name AS stu_name 
FROM stu
2016-05-09 18:58:16,085 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
[<__main__.stu class="hljs-built_in">object