个人笔记，如有错误烦请指正。

SQLAlchemy 是一个用 Python 实现的 ORM （Object Relational Mapping）框架，它由多个组件构成，这些组件可以单独使用，也能独立使用。它的组件层次结构如下：

其中最常用的组件，应该是 ORM 和 SQL 表达式语言，这两者既可以独立使用，也能结合使用。

ORM 的好处在于它

1. 自动处理了数据库和 Python 对象之间的映射关系，屏蔽了两套系统之间的差异。程序员不需要再编写复杂的 SQL 语句，直接操作 Python 对象就行。
2. 屏蔽了各数据库之间的差异，更换底层数据库不需要修改 SQL 语句，改下配置就行。
3. 使数据库结构文档化，models 定义很清晰地描述了数据库的结构。
4. 避免了不规范、冗余、风格不统一的 SQL 语句，可以避免很多人为 Bug，也方便维护。

但是 ORM 需要消耗额外的性能来处理对象关系映射，此外用 ORM 做多表关联查询或复杂 SQL 查询时，效率低下。因此它适用于场景不太复杂，性能要求不太苛刻的场景。

都说 ORM 学习成本高，我自己也更倾向于直接使用 SQL 语句（毕竟更熟悉），因此这一篇笔记不涉及 ORM 部分，只记录 SQLAlchemy 的 Engine 与 SQL 表达式语言。

一、直接使用 Engine 和 Connections

第一步是创建数据库引擎实例：

from sqlalchemy import create_engine  engine = create_engine('sqlite:///:memory:',                      echo=True,  # echo=True 表示打印出自动生成的 SQL 语句（通过 logging）                     pool_size=5,  # 连接池容量，默认为 5，生产环境下太小，需要修改。                     # 下面是 connection 回收的时间限制，默认 -1 不回收                     pool_recyle=7200)   # 超过 2 小时就重新连接（MySQL 默认的连接最大闲置时间为 8 小时）

create_engine 接受的第一个参数是数据库 URI，格式为 dialect[+driver]://user:password@host/dbname[?key=value..]，dialect 是具体的数据库名称，driver 是驱动名称。key-value 是可选的参数。举例：

# PostgreSQL postgresql+psycopg2://scott:tiger@localhost/dbtest  # MySQL + PyMySQL（或者用更快的  mysqlclient） mysql+pymysql://scott:tiger@localhost/dbtest  # sqlite 内存数据库 # 注意 sqlite 要用三个斜杠，表示不存在 hostname，sqlite://<nohostname>/<path> sqlite:///:memory:  # sqlite 文件数据库 # 四个斜杠是因为文件的绝对路径以 / 开头：/home/ryan/Codes/Python/dbtest.db sqlite:////home/ryan/Codes/Python/dbtest.db  # SQL Server + pyodbc # 首选基于 dsn 的连接，dsn 的配置请搜索hhh mssql+pyodbc://scott:tiger@some_dsn

引擎创建后，我们就可以直接获取 connection，然后执行 SQL 语句了。这种用法相当于把 SQLAlchemy 当成带 log 的数据库连接池使用：

with engine.connect() as conn:     res = conn.execute("select username from users")  # 无参直接使用      # 使用问号作占位符，前提是下层的 DBAPI 支持。更好的方式是使用 text()，这个后面说     conn.execute("INSERT INTO table (id, value) VALUES (?, ?)", 1, "v1")  # 参数不需要包装成元组      # 查询返回的是 ResultProxy 对象，有和 dbapi 相同的 fetchone()、fetchall()、first() 等方法，还有一些拓展方法     for row in result:         print("username:", row['username'])

但是要注意的是，connection 的 execute 是自动提交的（autocommit），这就像在 shell 里打开一个数据库客户端一样，分号结尾的 SQL 会被自动提交。
只有在 BEGIN TRANSACTION内部，AUTOCOMMIT 会被临时设置为 FALSE，可以通过如下方法开始一个内部事务：

def transaction_a(connection):     trans = connection.begin()  # 开启一个 transaction     try:         # do sthings         trans.commit()  # 这里需要手动提交     except:         trans.rollback()  # 出现异常则 rollback         

                    

                        
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