采用python中SQLalchemy模块访问数据库（一）

 采用python中SQLalchemy模块访问数据库

 1. SQLalchemy简介

SQLAlchemy是一个开源的SQL工具包，基本Python编程语言的MIT许可证而发布的对象关系映射器。SQLAlchemy提供了“一个熟知的企业级全套持久性模式，

专为高效率和高性能的数据库访问而设计“。SQLAlchemy的首次发布2006年2月，并已迅速成为最广泛使用的对象关系映射在Python社区的工具之一。

使用ORM等独立SQLAlchemy的一个优势在于其允许开发人员首先考虑数据模型，并能决定稍后可视化数据的方式

 2. SQLAlchempy的安装

首先需安装mysql

然后，下载SQLAlchemy-0.7.2，然后打开cmd，在安装包文件目录下，

运行python setup.py install，通过python下输入import sqlalchemy，执行未报错则表示安装成功

3. SQLAlchemy的使用实例

一、完成简单数据表信息查询

# 1. 导入模块

from sqlalchemy import *

from sqlclchemy.orm import *

# 2. 建立数据库引擎

mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)

    #address 数据库://用户名:密码（没有密码则为空）@主机名：端口/数据库名

    #echo标识用于设置通过python标准日志模块完成的SQLAlchemy日志系统，当开启日志功能，我们将能看到所有的SQL生成代码

# 3. 建立连接

connection = mysql_engine.connect()

# 4. 查询表信息

result = connection.execute("select name from t_name)

for row in result:

    print "name: ", row['name']

# 5. 关闭连接

connection.close()

二、插入新的数据表

# 1. 导入模块
from sqlalchemy import *
from sqlclchemy.orm import *
# 2. 建立数据库引擎
mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)
    #address 数据库://用户名:密码（没有密码则为空）@主机名：端口/数据库名
    #echo标识用于设置通过python标准日志模块完成的SQLAlchemy日志系统，当开启日志功能，我们将能看到所有的SQL生成代码
# 3. 设置metadata并将其绑定到数据库引擎
metadata = Metadata(mysql_engine)
# 4. 定义需新建的表
users = Table('users', metadata,Column('user_id', Integer, primary_key=True),
               Column('name', String(40)),
               Column('age', Integer),
               Column('password', String),)
    #Table实现方式与SQL语言中的CRETE TABLE类似
# 5. 在数据库中创建表
metadata.create_all(mysql_engine)
    #向数据库发出CREATE TABLE命令，由此数据库新建名为users的表
    #调用时会检查已经存在的表结构，因此可重复调用
# 6. 创建一个与数据库中的users表匹配的python类
class user():
    def __int__(self, name, fullname, password):
        self.name = name
        self.fullname = fullname
        self.passwd = passwd
    #python类的属性需与users表的列名一致
# 7. 设置映射
from sqlalchemy.orm import mapper
mapper(user, users)
    # mapper()创建一个新的Mapper对象，与定义的类相关联
#需要注意的是，通过mapper建立映射的数据表必须带有主键，如果没有主键就无法定位某个table的某行row, 
#如果无法定位某行row, 就无法做Object-relational mapping这样的映射
# 8. 创建session
Session = sessionmaker(bind=mysql_egnine)
session = Session()
    #由此我们只需对python的user类的操作，后台数据库的具体实现交由session完成
# 9. 执行
session.commit()
    #实现与数据库的交互
# 10. 查询
usr_info = session.query(user).filter_by(age=12).first()
    #返回数据库中年纪12岁的第一条数据