基本概念
通过前面几节的学习，我们掌握了诸如sqlite3、psycopg2等模块的使用方法。我们可以使用这些模块，通过编写原始的 SQL 语句的方式，执行“增、删、改、查”等操作；同时，我们还需要手动处理连接和游标对象。这种方式虽然简单可行，但是会使代码变得复杂且难以维护，特别是在大型项目中更是如此。
为此，我们需要引入对象关系映射（ORM）的概念。
什么是对象关系映射（ORM）？简单来说，ORM 就是一种使用对象而不是编写传统 SQL 语句来与数据库交互的方式。
通过 ORM，开发人员可以定义代表数据库表的类，并将这些类的属性映射到相应表中的列上。ORM 工具负责将这些类和对象上的操作转化为可执行于数据库的 SQL 查询。
相比于传统的 SQL 语句交互方式，ORM 有以下几个好处：
- 抽象
ORM 提供了对底层数据库的一层抽象。通过使用 ORM，开发人员可以处理对象及其关系，而不用担心数据库结构的具体细节或编写原始的 SQL 查询。 - 生产力
ORM 通过提供更高级别的 API 来执行数据库操作，帮助开发人员提高生产力。这意味着开发人员可以专注于编写应用逻辑，而不需要处理低级别的数据库交互。 - 可移植性
ORM 允许开发人员编写与数据库无关的代码。通过使用 ORM 定义数据库模式，开发人员可以轻松地在不同的数据库系统之间切换，而不需要对代码进行大量的修改。ORM 工具会根据配置的数据库生成适当的 SQL 语句。 - 可维护性
使用 ORM 时，由于数据库模式和数据访问逻辑集中在一个地方，开发人员的代码就会变得更易维护。通过 ORM 配置，开发人员可以轻松地处理对数据库的任何更新或更改，而无需修改大部分代码库。
在 Python 中流行的 ORM 库包括SQLAlchemy, Django ORM和Peewee。这些库都使用 ORM 方法来与数据库进行交互。在本节中，我们将探讨SQLAlchemy的基本概念，并学习如何在 Python 中使用它。
在 Python 中使用 SQLAlchemy
安装
在开始使用SQLAlchemy之前，我们首先需要安装它。我们可以使用pip命令，如下所示：
pip install SQLAlchemy安装完成后，我们就可以在 Python 程序中引用它。
连接数据库
使用SQLAlchemy的第一步是建立与数据库的连接。我们可以使用create_engine方法来完成。该方法以数据库 URL 作为参数。
以下是连接到 SQLite 数据库的示例：
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///database.db')让我们再看一个连接到 PostgreSQL 数据库的例子。
from sqlalchemy import create_engine
db_url = 'postgresql://用户名:密码@localhost:5432/我的数据库'
engine = create_engine(db_url)创建表和映射
一旦建立了连接，我们就可以使用SQLAlchemy的 ORM 功能来定义数据库模式。我们可以为数据库（database）中的某一个数据表（table），创建一个单独的 Python 类。这个类一般被称为“模型类”。在模型类中，我们能会将数据表中的列（column）定义为该类的属性，从而形成对象与数据表的映射关系。接下来，我们就可以使用面向对象的方式与数据库进行交互了。
让我们以一个简单的users数据表为例，看一下模型类的定义。我们假设users数据表包含id、name和email三个列：
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
email = Column(String)在这里，我们定义了一个名为User的类，以对应users数据表。这个类继承自Base，后者是SQLAlchemy提供的用于声明模型定义的基类。__tablename__属性指定了数据库中的表名。
既然是 ORM，那么我们就需要把数据表中的列映射为类属性。在这里，我们创建了id、name和email三个属性，以对应users数据表中的id、name和email三个列。SQLAlchemy提供了多种列类型，如Integer、String、DateTime等，用于处理不同的数据类型。
在创建完成后，我们就把一张数据库中的数据表（上例中的users表）映射成了 Python 中的数据类（上例中的User类）了。
会话管理
要与数据库交互，我们还需要创建一个会话对象。在SQLAlchemy中，会话是管理数据库连接和执行数据库操作的重要部分，它以面向对象的方式提供了与数据库进行交互的高级接口，包括：查询、保存和删除记录的方法。
以下是创建会话的示例：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()在这里，我们使用sessionmaker类创建一个会话对象，并通过bind参数将其绑定到我们之前创建的数据库引擎上。
在会话对象创建完成后，我们就可以在其上执行各种操作了。
查询和修改记录
使用SQLAlchemy，从数据库中查询记录非常简单。我们可以使用会话的query方法以及模型类来获取记录。以下是一个示例：
users = session.query(User).all()
for user in users:
print(user.name, user.email)在此示例中，我们查询User表中的所有记录，并遍历它们以打印名称和电子邮件。
要插入或修改记录，我们创建模型类的新实例，修改其属性，并将其添加到会话中。以下是添加新用户的示例：
new_user = User(name='John Doe', email='[email protected]')
session.add(new_user)
session.commit()在此示例中，我们创建User类的新实例，设置名称和电子邮件属性，使用add方法将其添加到会话中，最后使用commit方法提交更改。
总结
对于数据库操作而言，SQLAlchemy库应该算是 Python 中的最流行的第三方库之一。它不仅强大，而且易于上手。虽然SQLAlchemy库同时支持对象关系映射（ORM）和 SQL 表达式语言，但其核心优势主要体现在 ORM 方面。
SQLAlchemy库提供了一个高度面向对象的接口，让开发人员可以使用更高级的面向对象方式与数据库进行交互，而不必编写复杂的 SQL 语句；并且将不同数据库的差异巧妙隐藏，使得开发人员可以聚焦在业务逻辑层面，而无需过于担心底层数据库的种类。
此外，无论是数据库事务、连接池还是高级查询，SQLAlchemy库都能胜任。同时，SQLAlchemy库可以兼容多种主流数据库，包括：PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle 等，这对于需要考虑高移植性的代码而言，是一个福音。
简而言之，SQLAlchemy库为 Python 中的数据库操作提供了一站式解决方案。不管是 ORM 爱好者还是 SQL 达人，SQLAlchemy库都能为你提供一种既灵活又高效的交互方式，因此深受 Python 开发者的喜爱。