SQLAlchemy 是一个功能强大的 Python 库，支持关系型数据库的操作，并且通过 ORM（对象关系映射）方式，可以让开发者以操作 Python 对象的方式来管理数据库。
1. 安装 SQLAlchemy
首先确保安装了 SQLAlchemy：
bash
pip install sqlalchemy
如果需要支持具体数据库，比如 MySQL 或 PostgreSQL，还需要安装对应的驱动：
bash
pip install pymysql # 用于 MySQL
pip install psycopg2 # 用于 PostgreSQL
2. ORM 基本使用流程
（1）创建数据库引擎
python
from sqlalchemy import create_engine
# 替换为具体的数据库信息
DATABASE_URL = "mysql+pymysql://username:password@localhost/db_name"
# 创建数据库引擎
engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True) # echo=True 会输出 SQL 日志
（2）定义数据表模型
SQLAlchemy 使用 declarative_base() 来创建 ORM 模型的基类。
python
from sqlalchemy.orm import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
# 创建 ORM 基类
Base = declarative_base()
# 定义一个表模型
class User(Base):
__tablename__ = 'users' # 数据表名
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # 主键
name = Column(String(50), nullable=False) # 用户名
email = Column(String(100), unique=True, nullable=False) # 邮箱
def __repr__(self):
return f"
（3）创建数据表
使用 Base.metadata.create_all() 方法在数据库中创建表。
python
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
（4）创建会话（Session）
Session 是与数据库交互的接口。
python
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建会话工厂
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建一个会话
session = Session()
（5）执行 CRUD 操作
添加数据
python
# 创建新用户
new_user = User(name="Alice", email="alice@example.com")
# 添加到会话
session.add(new_user)
# 提交事务
session.commit()
查询数据
python
# 查询所有用户
users = session.query(User).all()
for user in users:
print(user)
# 根据条件查询
user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
print(user)
更新数据
python
# 查找用户
user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
# 更新用户信息
if user:
user.email = "alice_new@example.com"
session.commit()
删除数据
python
# 查找用户
user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
# 删除用户
if user:
session.delete(user)
session.commit()
3. 小贴士
- 数据库 URL 格式：
- MySQL： mysql+pymysql://username:password@host:port/database
- PostgreSQL： postgresql+psycopg2://username:password@host:port/database
- 自动生成主键： Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)。
- 调试日志： 设置 echo=True 可以输出 SQL 日志，方便调试。
- 异常处理： 使用 try...except 捕获数据库异常，确保数据完整性。