1.初始化連接

from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_engine('mysql://pass@localhost/test'echo=True) DBSession = sessionmaker(bind=engine) session = DBSession() ret=session.execute('desc user') print ret # print ret.fetchall() print ret.first()

mysql://root:pass/test
root是用戶名 pass密碼 test數據庫
session相當于MySQLdb里面的游標
first 相當于fetchone
echo=True 會輸出所有的sql

2.創建表

from sqlalchemy import Column from sqlalchemy.types import * from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBaseModel = declarative_base()from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = create_engine('mysql://root:Hs2BitqLYKoruZJbT8SV@localhost/test') DBSession = sessionmaker(bind=engine)class User(BaseModel):__tablename__ = 'user1' # 表名user_name = Column(CHAR(30), primary_key=True)pwd = Column(VARCHAR(20), default='aaa', nullable=False)age = Column(SMALLINT(), server_default='12')accout = Column(INT())birthday = Column(TIMESTAMP())article = Column(TEXT())height = Column(FLOAT())def init_db():'''初始化數據庫:return:'''BaseModel.metadata.create_all(engine)def drop_db():'''刪除所有數據表:return:'''BaseModel.metadata.drop_all(engine)drop_db() init_db()

和django的 ORM一樣 一旦表被創建了，修改User類不能改變數據庫結構，只能用sql語句或刪除表再創建來修改數據庫結構
sqlalchemy.types里面有所有的數據字段類型，等于sql類型的大寫
default參數是插入數據的時候，sqlalchemy自己處理的，server_default才是讓mysql處理的

3.添加記錄

user1=User(user_name='lujianxing',accout=1245678) session.add(user1) session.commit()

要commit才能起作用

4.更新記錄

1.更新單條記錄

query = session.query(User) user = query.get('lujianxing11') print user.accout user.accout='987' session.flush()

2.更新多條記錄

query = session.query(User) query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({User.age: '15'}) query.filter(User.user_name=='lujianxing2').update({'age': '16'}) query.filter(User.pwd=='aaa').update({'age': '17'})

5.刪除記錄

query = session.query(User) user = query.get('lujianxing11') session.delete(user) session.flush()

6.查詢

query = session.query(User) print query # 只顯示sql語句，不會執行查詢 print query[0] # 執行查詢 print query.all() # 執行查詢 print query.first() # 執行查詢 for user in query: # 執行查詢print user.user_name

如果字段的類型是數字型，查詢出來的type也是數字型的，不是字符串
高級一點的查詢：

# 篩選 user = query.get(1) # 根據主鍵獲取 print query.filter(User.user_name == 2) # 只顯示sql語句，不會執行查詢 print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').all() # 執行查詢 print query.filter(User.user_name == 'lujianxing', User.accout == 1245678, User.age > 10).all() # 執行查詢 print query.filter(User.user_name == 'lujianxing').filter(User.accout == 1245678).all() print query.filter("user_name = 'lujianxing'").all() # 執行查詢 print query.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").all() # 執行查詢 query2 = session.query(User.user_name) # 返回的結果不是User的實例，而是元組 print query2.all() # 執行查詢 print query2.offset(1).limit(1).all() # 等于 limit 1,1 # 排序 print query2.order_by(User.user_name).all() print query2.order_by('user_name').all() print query2.order_by(User.user_name.desc()).all() print query2.order_by(User.user_name, User.accout.desc()).all() print query2.filter("user_name = 'lujianxing' and accout=1245678").count() # 聚合查詢 print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar() print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar() print session.query(func.count(User.id)).scalar() print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表 print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回數 print session.query(func.sum(User.id)).scalar() print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函數名，只要該數據庫支持 print session.query(func.current_timestamp()).scalar() print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()

參考文章
英文文檔
Engine Configuration
中文
Python SQLAlchemy基本操作和常用技巧

轉載于:https://www.cnblogs.com/Xjng/p/4902498.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python SqlAlchemy使用方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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