官方参考资料：1、https://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/mssql.html#module-sqlalchemy.dialects.mssql.pyodbc
2、https://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/core/index.html
3、https://docs.sqlalchemy.org/en/latest/
参考资料：1、
2、https://www.2cto.com/database/201708/664698.html
1、微软SQL服务器连接
SQL Server方言使用pyodbc作为默认DBAPI。pymssql也可用：
# pyodbc engine = create_engine('mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn') # pymssql engine = create_engine('mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname')2、ORM 快速入门
2.1 连接数据库与建表
# coding:utf-8
from sqlalchemy import Column,String,create_engine,Table,MetaData
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 链接数据库('数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名')
engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:mysql@localhost:3306/test'，echo=True)
Base = declarative_base()# 生成SQLORM基类
class User(Base):
__tablename__ = 'userinfo'# 表名
id = Column(String(20),primary_key=True) # 字段
name = Column(String(20)) # 字段
# 创建userinfo表（所有表结构）
Base.metadata.create_all(engine)
DBSession = sessionmaker(bind=engine)# 创建与数据库的会话，返回的是一个类
create_engine()用来初始化数据库连接。SQLAlchemy用一个字符串表示连接信息：
格式：’数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名’
根据不同的引擎进行配置
MySQL-python #引擎配置
mysql+mysqldb：//<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname>
pymysql #引擎配置
mysql+pymysql://<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname>
MySQL-Connector #引擎配置
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>:<port>/<dbname>2.2 添加一条数据
# 创建session对象:
session = DBSession()# 生成链接数据库的实例
# 创建新User对象:
new_user = User(id='1',name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()2.3 添加多条
new_user1 = User(id ='2',name='a')
new_user2 = User(id='3',name='b' )
session.add_all([new_user1,new_user2])
session.commit()
session.close()2.4 查询
query()的参数是创建映射的类，使用all()返回的是列表.
#获取所有数据
obj = session.query(User).all()
# 获取指定数据
session.query(User).filter(User.id==1).one()
# 获取返回数据的第一行
session.query(User).first()
# 查询ID>1的所有名字
session.query(User.name).filter(User.id>1).all()
# 通过索引取出数据
q1 = session.query(User.name).all()[1:2]
# 根据id降序排列
q1 = session.query(User).order_by(-User.id).all()
# 查询user表中id是1,3的姓名
q1 = session.query(User.name).filter(User.id.in_([1,3])).all()
# 模糊查询,%匹配多个字符,_匹配单个字符
q1 = session.query(User.name).filter(User.name.like('%h__')).all()
# 计算个数,返回查询的数量
q1 = session.query(User).count()
# 逻辑与查询
from sqlalchemy import and_
obj = session.query(User).filter(and_(User.id==1,User.name =='a')).all()
# 提交结果
session.commit()
session.close()
# 逻辑或查询
from sqlalchemy import or_
obj = session.query(User).filter(or_(User.id==1,User.name =='c')).all()
# 提交结果
session.commit()
session.close()
# 排序查询(按照id倒序显示name)
obj = session.query(User.name).order_by(-User.id).all()
# # 提交结果
session.commit()
session.close()2.5 修改
# 按照条件修改,返回修改的条数
q1 = session.query(User).filter(User.id>2).update({'name':'boy'})
session.commit()
session.close()2.6 删除
# 查处需要删除的对象
obj = session.query(User).filter(User.id==2).one()
# 删除对象
session.delete(obj)
# 提交结果
session.commit()
session.close()2.7 外键一对多关联
class Parent(Base):
__tablename__ = 'parent_table'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
name = Column(String(20))
# 可以通过parent_table表查child_table,数据库中不会创建children字段,只是建立里联系
# 参数backref相当于给类Child添加了一个属性，在查询的时候可以通过Child.parents属性获取child_table表关联的所有parent_table表
children = relationship('Child'，backref = 'parents')
class Child(Base):
__tablename__ = 'child_table'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
age = Column(Integer)
parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent_table.id'))
查询例子：
#查询出符合条件的一个对象
q4 = session.query(Parent).filter(Parent.id==1).one()
print q4.children
# 通过对象属性children，查出这个对象的所有关联age字段值
for i in q4.children:
print i.age
#查询出符合条件的一个对象
q5 = session.query(Child).filter(Child.id==2).one()
#打印对象中的关联
print q5.parents.name
# 内关联查询出Parent.id == Child.parent_id的结果
q6 = session.query(Parent).join(Child).filter(Parent.id == Child.parent_id).all()