本文實例解析Python SqlAlchemy的使用方法，分享給大家供大家參考，具體內容如下
1.初始化連接
from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerengine = 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 Columnfrom sqlalchemy.types import *from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBaseModel = declarative_base()from sqlalchemy import create_enginefrom 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.accoutuser.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() 以上就是關于Python SqlAlchemy的使用方法介紹，希望對大家的學習有所幫助。
