sqlalchemy是什么呢？其实它就是一个程序，是经常使用的关系程序，应用十分广泛，所以学习好sqlalchemy是非常重要的，结合知识点以及下面示例，很轻松的学会这部分内容。
1、ORM框架
常见的ORM框架
1）SQLAlchemy:SQLAlchemy
2）SQLObject
3）Storm
4）Django's ORM
2、SQLAlchemy介绍
sqlalchemy是Python ORM的开源框架，使用它可以快速方便的构建数据库模型。
SQLALchemy本身无法操作数据库，需要依赖pymysql第三方模块，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
使用pymysql连接数据库格式：
mysql + pymysql: / / <username>:<password>@<host> / <dbname>[?<options>]
3、安装SQLAlchemy与检查是否安装成功
#安装 pip install SQLAlchemy #检查是否安装成功 C:\Users\lsl\Desktop>python Python 3.7.0rc1 (v3.7.0rc1:dfad352267, Jun 12 2018, 07:05:25) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import sqlalchemy >>> sqlalchemy.__version__ '1.3.18'复制代码
4、使用SQLAlchemy操作数据库的表——创建对象
from sqlalchemy import create_engine
# 连接本地test数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/testdab',#数据库类型是mysql，采用pymysql数据库驱动来连接，用户名是root，密码也是root，连接本地数据库testdab（连接的数据库要是已存在的，就是你本地已有的数据库）
encoding='utf-8', # 编码格式
echo=True, # 是否开启sql执行语句的日志输出
pool_recycle=-1, # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置） （默认为-1）,其实session并不会被close
poolclass=NullPool # 无限制连接数
)复制代码5、简单查询——使用SQL语句
result = engine.execute("select * from students")//在execute()里的参数是查询的sql语句
print(result.fetchall()) //打印出查询的结果复制代码6、创建映射
创建一个py文件来做数据表的映射text2.py
#引入要使用的declarative_base
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
#在要映射的数据表students中有id，name两个字段，所以要引入Integer对应id，String对应name
from sqlalchemy import Column, Integer, String
#声名Base
Base = declarative_base()
#User类就是对应于 __tablename__ 指向的表，也就是数据表students的映射
class User(Base):
#students表是我本地数据库testdab中已存在的
__tablename__ = 'students'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(64),nullable=False)
__table_args__ = {
"mysql_charset": "utf8"
}复制代码7、查询
查询students表中所有的数据
result = mySession.query(News).all() print(result[0])复制代码
查询students表中第一条数据
result = mySession.query(User).first() print(result.name) #打印对象属性复制代码
通过id查询数据（id=2）
result = mySession.query(User).filter_by(id=2).first() print(result.name)复制代码
自定义过滤条件
result = mySession.query(User).filter(text("id>:id")).params(id=2).all()复制代码根据主键查询
result = mySession.query(User).get(2)复制代码
8、增加数据
user = User(name="小红") mySession.add(user) mySession.commit() 复制代码
9、删除数据
mySession.query(User).filter(User.id == 1).delete() mySession.commit()复制代码
10、修改数据
mySession.query(User).filter(User.name=="小红").update({"name":"小白"})
mySession.commit()复制代码11、常用条件查询代码
表名：User
1.条件查询
session.query(User).filter(User.name=='张三'){
.all() 查询所有
.one() 查询单个（如果存在多个会异常）
.first() 查询符合条件的第一个
.limit(1).one() limit限制查询，limit(1).one()升级第一个
.count() 查询符合条件的总个数
}
2.主键查询
session.query(User).get(0) 查询主键ID=0
3.offset(n) 限制前面n个，显示后面n+1个
#查询出第三个后面的所有
session.query(User).offset(3).all()
4.slice()切片
#slice(1,3) 与python的slice一致，从0开始 左闭右开，显示1,2两个元素
session.query(User).slice(1,,3).all()
5.order_by() 默认升序
session.query(User).order_by(User.id).all()
6.desc() 降序
session.query(User).order_by(desc(User.id)).all()
7.like 模糊匹配，与sql一样
session.query(User).filter(User.neme.like('%吴')).add()
8.notlike 与7相反
form operator import *
9.in_() 包含
#查询是否包含唐人、吴新喜这个用户的信息
session.query(User).filter(User.name.in_(['唐人','吴新喜'])).all()
10.notin_() 不包含
11.is_ 两种表达方式 None
#查询所有手机号为null的信息
session.query(User).filter(User.phone==None).all()
session.query(User).filter(User.phone.is_(None)).all()
12. isnot()
13. or_ 条件或者关系
#查询name==吴新喜或者唐人的用户信息
session.query(User).filter(or_(User.name=='唐人',User.name=='吴新喜'))
聚合函数
1.count group_by
#查询所有的密码并且计算其相同的个数
from sqlalchemy import func
ssession.query(db_user.psw,func.count(db_user.psw)).group_by(db_user.psw).all()
2.having
having字句可以让我们筛选成组后的各种数据，where字句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having字句前。
而having子句在聚合后对组记录进行筛选。真实表中没有此数据，这些数据是通过一些函数生存。
即先成组在筛选
#查询所有的密码并且计算其相同的个数,having条件相同密码总数大于1的数据
ssession.query(db_user.psw,func.count(db_user.psw)).group_by(db_user.psw).having(func.count(db_user.psw)>1).all()
3.sum
#计算所有id的总和
ssession.query(func.sum(db_user.id)).all()
4.max
#最大的ID
ssession.query(func.max(db_user.id)).all()
5.min
#最小的id
ssession.query(func.min(db_user.id)).all()
6.lable 别名
lable别名不能用在having中
7.extract 提取时间元素
from sqlalchemy import extract复制代码流程总代码：
#import
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.pool import NullPool
#创建连接对象也就是为了连接到本地的数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/testdab',
encoding='utf-8', # 编码格式
echo=True, # 是否开启sql执行语句的日志输出
pool_recycle=-1, # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置） （默认为-1）,其实session并不会被close
poolclass=NullPool # 无限制连接数
)
#声名Base
Base = declarative_base()
# 创建会话
session = sessionmaker(engine)
mySession = session()
# 创建类，继承基类，用基本类型描述数据库结构
class User(Base):
__tablename__ = 'students'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(64),nullable=False)
__table_args__ = {
"mysql_charset": "utf8"
}
#sql语句查询
result = engine.execute("select * from students")
print(result.fetchall())
# 查询第一条
result = mySession.query(User).first()
print(result.name) #打印对象属性
# 查询所有
result = mySession.query(User).all()
print(result[0])
# 查询id为2的
result = mySession.query(User).filter_by(id=2).first()
print(result.name)
# 分页查询 0,2
result = mySession.query(User).filter(User.id>1).limit(2).offset(0).all()
print(result)
#插入新数据
user = User(name="小红")
mySession.add(user)
mySession.commit()
result = mySession.query(User).filter_by(name="小红").first()
print(result.name)
#修改已有数据
mySession.query(User).filter(User.name=="小红").update({"name":"小白"})
mySession.commit()
result = mySession.query(User).filter_by(name="小白").first()
print(result.name)
#删除数据
mySession.query(User).filter(User.id == 1).delete()
mySession.commit()
result = mySession.query(User).first()
print(result.name) #打印对象属性复制代码使用SQLAlchemy ORM操作数据库是最常规的一种方式，以上实例基本上涵盖了操作数据库的所有内容，认真了解看看吧~会有收获很多！
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