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DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8' engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True) DB_Session = sessionmaker(bind=engine) session = DB_Session()
这里的 DB_CONNECT_STRING 就是连接数据库的路径。“mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，“root”和“123”分别是用户名和密码，“localhost”是数据库的域名，“ooxx”是使用的数据库名（可省略），“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）。 create_engine() 会返回一个数据库引擎，echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。 sessionmaker() 会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接，它同时还记录了一些查询的数据，并决定什么时候执行 SQL 语句。由于 SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池（默认 5 个连接），因此初始化一个会话的开销并不大。
拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：
不过这和直接使用 MySQL-Python 没啥区别，所以就不介绍了；我还是喜欢 ORM (Object Relational Mapping框架采用元数据来描述对象一关系映射细节)的方式，这也是我采用 SQLAlchemy 的唯一原因。
于是来定义一个表：
BaseModel = declarative_base()
def init_db():
BaseModel.metadata.create_all(engine)def drop_db():
BaseModel.metadata.drop_all(engine)class User(BaseModel): __tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))init_db()
declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。
以 User 类为例，它的 __tablename__ 属性就是数据库中该表的名称，它有 id 和 name 这两个字段，分别为整型和 30 个定长字符。Column 还有一些其他的参数，我就不解释了。 最后，BaseModel.metadata.create_all(engine) 会找到 BaseModel 的所有子类，并在数据库中建立这些表；drop_all() 则是删除这些表。接着就开始使用这个表吧：
user = User(name='a') session.add(user) user = User(name='b') session.add(user) user = User(name='a') session.add(user) user = User() session.add(user) session.commit()
query = session.query(User)
print query # 显示SQL 语句 print query.statement # 同上 for user in query: # 遍历时查询 print user.name print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象 print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None # print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常 print query.filter(User.id == 2).first().name print query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句 print query.filter('id = 2').first().name # 支持字符串query2 = session.query(User.name)
print query2.all() # 每行是个元组 print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录 print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回 print query2.order_by(User.name).all() print query2.order_by('name').all() print query2.order_by(User.name.desc()).all() print query2.order_by('name desc').all() print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素
print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar() print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and query3 = query3.filter(User.name != 'a') print query3.scalar() print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # inquery4 = session.query(User.id)
print query4.filter(User.name == None).scalar() print query4.filter('name is null').scalar() print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not print query4.filter(User.name != None).all()print query4.count()
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() 的返回数 print session.query(func.sum(User.id)).scalar() print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持 print session.query(func.current_timestamp()).scalar() print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
user = query.get(1) print user.nameuser.name = 'd'
session.flush() # 写数据库，但并不提交 print query.get(1).namesession.delete(user)
session.flush() print query.get(1)session.rollback()
print query.get(1).name query.filter(User.id == 1).delete() session.commit() print query.get(1)增删改查都涉及到了，自己看看输出的 SQL 语句就知道了，于是基础知识就介绍到此了。
以下链接是进阶的知识：
http://blog.csdn.net/u011510825/article/details/47310671