sqlalchemy查询使用
sqlalchemy查询使⽤
1.带条件查询
查询是最常⽤的，对于各种查询我们必须要⼗分清楚，⾸先是带条件的查询
#带条件查询
rows = session.query(User).filter_by(username='jingqi').all()
print(rows)
rows1 = session.query(User).filter(User.username=='jingqi').all()
print(rows1)
rows2 = session.query(User.username).filter(User.username=='jingqi').all()
print(rows2)
rows3 = session.query(User.username).filter(User.username=='jingqi')
print(rows3)
`filter_by`和`filter`都是过滤条件，只是⽤法有区别`filter_by`⾥⾯不能⽤`!= `还有`> <` 等等，所有`filter`⽤得更多,`filter_by`只能⽤`=`。
前两个查询的是`User`,所以返回结果也是⼀个对象，但是`rows2`查询的是属性值，所以返回的是属性值。
`rows3`可以看到`SQLAlchemy `转成的`SQL`语句，`SQLAlchemy`最后都是会转成`SQL`语句，通过这个⽅法可以查看原⽣`SQL`,甚⾄有些
时候我们需要把`SQLAlchemy`转成的`SQL`交给DBA审查，合适的才能使⽤。
查询要知道查询结果的返回怎样的数据
print( session.query(User).filter(User.username=='jingqi').all() )
print( session.query(User).filter(User.username=='jingqi').first())
print( session.query(User).filter(User.username=='jingqi').one())#结果为⼀个时正常，多了就报错
print( session.query(User).get(2))#通过id查询
上⾯三条记录，第⼀个查出所有符合条件的记录，第⼆个查出所有符合记录的第⼀条记录，第三个返回⼀个对象，如果结果有多条就会报
错，第四个通过主键获取记录
除此之外，我们偶尔也会需要限制返回的结果数量
#限制查询返回结果
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').limit(2).all())
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').offset(2).all())
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').slice(2,3).all())
#可以排序之后再进⾏限制
from sqlalchemy import desc
print( session.query(User).filter(User.username!='budong').order_by(User.username).all())
print( session.query(User).filter(User.username!='budong').order_by(desc(User.username)).slice(1,3).all())
第⼀个是限制返回条数，从第⼀条开始；第⼆个是从第三条开始返回查询结果；第三个是切⽚返回记录。
`order_by`默认是顺序，`desc`是降序。
还有其他的带条件查询
#不等于
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').all() )
#模糊匹配 like
print( session.query(User).filter(User.username.like('jingqi')).all() )
print( session.query(User).filter(User.username.notlike('jingqi')).all() )
#成员属于 in_
print( session.query(User).filter(User.username.in_(['jingqi','jingqi1'])).all() )
#成员不属于 notin_
print( session.query(User).filter(User.username.notin_(['jingqi','jingqi2'])).all() )
#空判断
print( session.query(User).filter(User.username==None).all() )
print( session.query(User).filter(User.username.is_(None)).all() )
print( session.query(User).filter(User.username.isnot(None)).all() )
#多条件
print( session.query(User).filter(User.username.isnot(None),User.password=='qwe123').all() )
#选择条件
from sqlalchemy import or_,and_,all_,any_
print( session.query(User).filter(or_(User.username=='jingqi',User.password=='qwe123')).all() )
print( session.query(User).filter(and_(User.username=='jingqi2',User.password=='111')).all() )
以上是各种带条件的查询，⼤家知道怎么使⽤，但是需要注意的是，所以的模糊匹配是⼗分耗费时间的，能不⽤就尽量不要⽤。
当然还有聚合函数的使⽤
from sqlalchemy import func,extract
print( session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).all() )
print( session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).having(func.count(User.id)>1).all() )
print( session.query(User.password,func.sum(User.id)).group_by(User.password).all() )print( session.query(User.password,func.max(User.id)).group_by(User.password).all() )
print( session.query(User.password,func.min(User.id)).group_by(User.password).all() )
#使⽤extract提取时间中的分钟或者天来分组
print( session.query(extract('minute', User.creatime).label('minute'),func.count('*').label('count')).group_by('minute').all() )
print( session.query(extract('day', User.creatime).label('day'),func.count('*').label('count')).group_by('day').all() )
这⾥只是告诉⼤家的⽤法，其中`group_by`是分组，如果要使⽤聚合函数，就必须导⼊`func`,`label`是取别名的意思 。
2.表关系查询
对于有表关系的，也有些不同的查询，⾸先我们来建⽴⼀个有外键关系的表
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy import ForeignKey
class UserDetails(Base):
__tablename__ = 'user_details'
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
id_card = Column(Integer,nullable=False,unique=True)
lost_login = Column(DateTime)
login_num = Column(Integer,default=0)
user_id = Column(Integer,ForeignKey('user.id'))
userdetail_for_foreignkey = relationship('User',backref='details',uselist=False,cascade='all')
def __repr__(self):
return ''%(
self.id,
self.id_card,
self.login_login,
self.login_num,
self.user_id
)
这⾥要注意`relationship`默认是⼀对多的关系，使⽤`uselist=False`则表⽰⼀对⼀的关系，`cascade` 是⾃动关系处理，就和MySQL中的`ON
DELETE`类似，但是有区别，参数选项如下：
`cascade` 所有的可选字符串项是:
- *all* , 所有操作都会⾃动处理到关联对象上.
- *save-update* , 关联对象⾃动添加到会话.
- *delete* , 关联对象⾃动从会话中删除.
- *delete-orphan* , 属性中去掉关联对象, 则会话中会⾃动删除关联对象.
- *merge* , `session.merge()` 时会处理关联对象.
- *refresh-expire* , `session.expire()` 时会处理关联对象.
- *expunge* , `session.expunge()` 时会处理关联对象.
有如上的表关系之后，查询可以⼗分⽅便
#表关系查询
row = session.query(UserDetails).all()
print(row,dir(row[0]))
row = session.query(User).filter(User.id==1).first()
print(row,dir(row))
print(row.details)
print(row.details[0].lost_login)
flask_sqlalchemy获取动态model名称和动态查询
flask_sqlalchemy获取动态model名称和动态查询
需求
想要实现动态的查询,表名,字段,字段值都不是固定的
1 obj=表名.query.filter_by(字段=值1).first()
2
3 obj.字段=值2
⾸先动态获取db_model名字（即Role）
1 class Role(db.Model):
2 __tablename__ = 'roles'
3 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
4 name = db.Column(db.String(64))
5 email=db.Column(db.String(64))
6
7 def __repr__(self):
8 return '' %
9
10 aa = globals()["Role"]
注意:
------如果在其它module，先import导⼊该moduleimport moduleclazz= getattr(module, 'classname')instance = clazz()
验证结果:
obj = aa.query.get(1)
print(obj)
#可以正常得到查询结果
动态查询条件:
filter_by⽤于查询简单的列名，不⽀持⽐较运算符
filters={'name':'lisa'}
obj = db_model.query.filter_by(**filters).first()
验证结果:
print(obj) #结果
完整代码 :
1 #导⼊依赖
2 from flask import Flask,jsonify
3 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
4 #创建⼀个服务
5 app = Flask(__name__)
6
7 #配置app属性
8 # 设置连接数据库的URL
9 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] ='mysql+mysqlconnector://root:admin123456@10.1.71.32:3306/test'
sqlalchemyerror用法 cursor -回复
sqlalchemyerror用法 cursor -回复
SQLAlchemyError是SQLAlchemy库中的一个异常类，用于处理与数据库交互过程中的错误。在使用数据库时，经常会遇到各种各样的错误，例如连接异常、查询异常、语法错误等。SQLAlchemyError提供了一种统一的方式来处理这些错误，并提供了一些常用的方法和属性，方便开发人员进行错误处理和调试。
本文将详细介绍SQLAlchemyError的用法，并以cursor为主题，从连接数据库到执行查询，一步一步回答相关问题。
第一步：连接数据库
在使用SQLAlchemy进行数据库操作之前，首先需要建立与数据库的连接。通常，我们使用cursor来表示与数据库的连接。cursor对象可以执行各种SQL语句，并返回结果。下面是连接数据库的基本代码：
python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建连接数据库的引擎
engine = create_engine('数据库引擎地址')
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 获取cursor对象
cursor = session.connection().connection.cursor()
上面的代码是一个基本的连接数据库的过程，使用SQLAlchemy的create_engine函数创建一个数据库引擎，然后根据引擎创建一个Session，最后通过session.connection().connection获取cursor对象。
第二步：执行查询
获取到cursor对象之后，我们可以使用它执行各种SQL查询语句。下面是一个简单的查询示例：
python
try:
sqlalchemy in, like 用法 -回复
sqlalchemy in, like 用法 -回复
SQLAlchemy是一个Python编程语言中的SQL工具包和对象关系映射库(ORM)，它提供了一种在Python中使用SQL的灵活且高效的方式。在此文章中，我们将重点介绍SQLAlchemy中使用IN和LIKE操作符的用法和示例。我们将从SQLAlchemy的安装和配置开始，然后深入研究IN和LIKE操作符的用法和示例。
首先，我们需要安装SQLAlchemy库。可以使用pip命令来安装它。打开命令行窗口，并输入以下命令：
pip install sqlalchemy
安装完成后，我们就可以在Python程序中导入SQLAlchemy库了：
python
from sqlalchemy import create_engine, text
接下来，我们需要创建一个数据库连接。在SQLAlchemy中，使用`create_engine`函数来创建一个数据库引擎，并指定数据库的连接字符串。连接字符串通常包括数据库的类型、用户名、密码和主机名等信息。例如，连接到本地的SQLite数据库可以使用以下代码：
python
engine = create_engine('sqlite:/mydatabase.db')
一旦有了数据库连接，我们可以通过创建一个Session对象来执行SQL语句。Session是SQLAlchemy中的核心对象，它维护了与数据库的通信，并提供了执行SQL语句的接口。让我们创建一个Session对象：
python
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
现在，我们已经准备好开始使用IN和LIKE操作符了。让我们从IN操作符开始。
IN操作符用于检查一个值是否在一个集合中。在SQLAlchemy中，我们可以使用`in_()`函数来创建IN操作符。以下是一个示例，演示如何使用IN操作符来查询名字在给定列表中的用户：
银行编码(查询使用)
行号开户银行全称001100001509中国人民银行营业管理部营业室001110002715中国人民银行天津分行营业管理部001110002774中国人民银行天津分行塘沽中心支行营业部001121004527中国人民银行石家庄中心支行营业部001121004535中国人民银行赞皇县支行001121004543中国人民银行元氏县支行001121004551中国人民银行赵县支行001121004560中国人民银行栾城县支行001121004578中国人民银行晋州市支行001121004586中国人民银行正定县支行001121004594中国人民银行鹿泉市支行001121004609中国人民银行平山县支行001121004617中国人民银行辛集市支行001121004625中国人民银行高邑县支行001121004633中国人民银行藁城市支行001121004641中国人民银行灵寿县支行001121004650中国人民银行井陉县支行001121004668中国人民银行行唐县支行001121004676中国人民银行深泽县支行001121004692中国人民银行新乐市支行001121004713中国人民银行无极县支行001124005035中国人民银行唐山市中心支行001124305050中国人民银行滦县支行001124405111中国人民银行滦南县支行001124505090中国人民银行乐亭县支行001124605044中国人民银行迁安市支行001124705106中国人民银行迁西县支行001124805087中国人民银行遵化市支行001124905070中国人民银行玉田县支行001125105162中国人民银行唐海县支行001126005170中国人民银行秦皇岛市中心支行001126105212中国人民银行青龙县支行001126205180中国人民银行昌黎县支行001126305191中国人民银行抚宁县支行001126405203中国人民银行卢龙县支行001127005995中国人民银行邯郸市中心支行001128106110中国人民银行大名县支行001128206105中国人民银行魏县支行001128306073中国人民银行曲周县支行001128406069中国人民银行邱县支行001128506059中国人民银行鸡泽县支行001128606142中国人民银行肥乡县支行001128706131中国人民银行广平县支行001128806086中国人民银行成安县支行001128906098中国人民银行临漳县支行001129106024中国人民银行磁县支行001129206010中国人民银行涉县支行001129306034中国人民银行永年县支行001129406046中国人民银行馆陶县支行001129506004中国人民银行武安市支行001131005765中国人民银行邢台市中心支行001132105811中国人民银行南宫市支行001132205894中国人民银行沙河市支行001132305871中国人民银行临城县支行001132505936中国人民银行柏乡县支行001132605868中国人民银行隆尧县支行001132705903中国人民银行任县支行001132805845中国人民银行南和县支行001132905852中国人民银行宁晋县支行001133105824中国人民银行巨鹿县支行001133205830中国人民银行新河县支行001133305809中国人民银行广宗县支行001133405796中国人民银行平乡县支行001133505781中国人民银行威县支行001133605916中国人民银行清河县支行001133705922中国人民银行临西县支行001134004755中国人民银行保定市中心支行001134104935中国人民银行满城县支行001134204945中国人民银行清苑县支行001135104805中国人民银行定州市支行001135204905中国人民银行涿州市支行001135304899中国人民银行易县支行001135404861中国人民银行徐水县支行001135504971中国人民银行涞源县支行001135604766中国人民银行定兴县支行001135704957中国人民银行顺平县支行001135804925中国人民银行唐县支行001135904919中国人民银行望都县支行001136104962中国人民银行涞水县支行001136204888中国人民银行高阳县支行001136304779中国人民银行安新县支行001136404799中国人民银行雄县支行001136504789中国人民银行容城县支行001136604878中国人民银行高碑店市支行001136704847中国人民银行曲阳县支行001136804816中国人民银行阜平县支行001136904821中国人民银行安国市支行001137104859中国人民银行博野县支行001137204838中国人民银行蠡县支行001138006207中国人民银行张家口市中心支行001138106331中国人民银行宣化支行001139106280中国人民银行张北县支行001139206318中国人民银行康保县支行001139306328中国人民银行沽源县支行001139406292中国人民银行尚义县支行001139506242中国人民银行蔚县支行001139606257中国人民银行阳原县支行001139706269中国人民银行怀安县支行001139806274中国人民银行万全县支行001139906212中国人民银行怀来县支行001140106228中国人民银行涿鹿县支行001140206231中国人民银行赤城县支行001140306307中国人民银行崇礼县支行001141006399中国人民银行承德市中心支行001141106448中国人民银行承德县支行001142106471中国人民银行宽城满族自治县支行001142206432中国人民银行兴隆县支行001142306452中国人民银行平泉县支行001142406419中国人民银行滦平县支行001142506466中国人民银行丰宁满族自治县支行001142606429中国人民银行隆化县支行001142706400中国人民银行围场满族蒙古族自治县支行001143005392中国人民银行沧州市中心支行001143205439中国人民银行青县支行001144105473中国人民银行泊头支行001144205410中国人民银行任丘市支行001144305440中国人民银行河间市支行001144405523中国人民银行肃宁县支行001144505460中国人民银行献县支行001144605514中国人民银行吴桥县支行001144705495中国人民银行东光县支行001144805544中国人民银行南皮县支行001144905484中国人民银行盐山县支行001145105458中国人民银行黄骅市支行001145205531中国人民银行孟村回族自治县支行001145305509中国人民银行海兴县支行001146005388中国人民银行廊坊市中心支行001146105316中国人民银行三河市支行001146205322中国人民银行固安县支行001146305299中国人民银行永清县支行001146405307中国人民银行香河县支行001146505286中国人民银行大城县支行001146605343中国人民银行文安县支行001146705279中国人民银行霸州市支行001146805336中国人民银行大厂回族自治县支行001148005606中国人民银行衡水市中心支行001148205652中国人民银行冀州市支行001148305668中国人民银行枣强县支行001148405674中国人民银行武邑县支行001148505688中国人民银行深州市支行001148605642中国人民银行武强县支行001148705695中国人民银行饶阳县支行001148805701中国人民银行安平县支行001148905619中国人民银行故城县支行001149105625中国人民银行景县支行001149205631中国人民银行阜城县支行001161009520中国人民银行太原中心支行营业部001161009618中国人民银行古交市支行001161009642中国人民银行清徐县支行001161009659中国人民银行阳曲县支行001161009667中国人民银行娄烦县支行001162009857中国人民银行大同市中心支行001163009700中国人民银行阳泉市中心支行001163111433中国人民银行山西省阳高县支行001163211420中国人民银行山西省天镇县支行001163311352中国人民银行山西省广灵县支行001163411412中国人民银行山西省灵丘县支行001163511367中国人民银行山西省浑源县支行001163611407中国人民银行应县支行001163711397中国人民行山西省左云县支行001163811347中国人民银行右玉县支行001163911320中国人民银行山西省大同县支行001164009952中国人民银行长治市中心支行001164111385中国人民银行怀仁县支行001165109781中国人民银行平定县支行001165209797中国人民银行盂县支行001166110020中国人民银行长治县支行001166210037中国人民银行潞城市支行001166310562中国人民银行襄垣县支行001166410584中国人民银行屯留县支行001166510602中国人民银行平顺县支行001166610599中国人民银行黎城县支行001166710577中国人民银行壶关县支行001166810549中国人民银行长子县支行001166910526中国人民银行武乡县支行001167110554中国人民银行沁县支行001167210533中国人民银行沁源县支行001168010514中国人民银行晋城市中心支行001168110646中国人民银行沁水县支行001168210624中国人民银行阳城县支行001168310612中国人民银行高平市支行001168410639中国人民银行陵川县支行001169011336中国人民银行平鲁区支行001169011457中国人民银行朔州市中心支行001169111445中国人民银行山阴县支行001171011106中国人民银行忻州市中心支行001171211165中国人民银行定襄县支行001171311125中国人民银行五台县支行001171411244中国人民银行原平市支行001171511131中国人民银行代县支行001171611144中国人民银行繁峙县支行001171711178中国人民银行宁武县支行001171811154中国人民银行静乐县支行001171911196中国人民银行神池县支行001172111205中国人民银行五寨县支行001172211236中国人民银行岢岚县支行001172311211中国人民银行河曲县支行001172411224中国人民银行保德县支行001172511186中国人民银行偏关县支行001173010305中国人民银行吕梁市中心支行001173110315中国人民银行汾阳市支行001173210328中国人民银行文水县支行001173310335中国人民银行交城县支行001173410342中国人民银行孝义市支行001173510396中人民银行兴县支行001173610355中国人民银行临县支行001173710362中国人民银行柳林县支行001173810381中国人民银行石楼县支行001173910405中国人民银行岚县支行001174110417中国人民银行方山县支行001174310370中国人民银行中阳县支行001174410427中国人民银行交口县支行001175010107中国人民银行晋中市中心支行001175210195中国人民银行榆社县支行001175310153中国人民银行左权县支行
python3 sqlalchemy查询语句
Python3和SQLAlchemy查询语句详解
在Python编程语言中，SQLAlchemy是一个流行的对象关系映射（ORM）库，它使数据库操作变得更简单。通过SQLAlchemy，你可以使用Python类和对象来表示数据库表，并使用Python代码来执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。
在SQLAlchemy中，查询是执行数据检索的主要方式。下面是一个简单的Python3和SQLAlchemy查询语句的详解。
首先，你需要安装SQLAlchemy。如果你还没有安装，可以使用pip来安装：
pip install sqlalchemy bash
然后，你可以创建一个Engine来连接到数据库：
from sqlalchemy import create_engine python
engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
接下来，你可以定义一个Python类来表示数据库表。例如，假设你有一个名为"users"的表，它有"id"、"name"和"email"字段。你可以创建一个名为"User"的Python类：
from sqlalchemy import Column, Integer, String, MetaData, Tablepython
from sqlalchemy.sql import select
metadata = MetaData()
user_table = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String),
sqlalchemy where 1=1 的写法
sqlalchemy where 1=1 的写法
SQLAlchemy中的where 1=1是一种常见的写法，其作用是为了灵活的构建动态的查询条件。
首先，让我们了解一下SQLAlchemy的基本用法及其查询语句的组成。
SQLAlchemy是Python中最流行的ORM（对象关系映射）库之一，它提供了一种将关系型数据库中的表与Python对象进行映射的方式，让我们可以使用Python代码对数据库进行操作，而不需要直接编写SQL查询语句。
SQLAlchemy中的查询通常由以下几个部分组成：
1. Session对象：SQLAlchemy通过Session对象来管理数据库连接以及所有与数据库的交互操作。我们需要首先创建一个Session对象才能进行后续的查询。 2. Query对象：Query对象用于执行查询操作。我们可以通过Session对象的query()方法创建一个Query对象，然后对其进行链式操作来构建查询条件。
3. Model对象：Model对象是与数据库中的表对应的Python类。通过定义Model类的属性和方法，我们可以对表进行增删改查等操作。
4.条件表达式：条件表达式是构建查询条件的核心部分。SQLAlchemy提供了丰富的API来构建各种类型的查询条件，包括等于、不等于、大于、小于、逻辑与、逻辑或等。
5.结果集：查询结果集包含了满足查询条件的所有记录。我们可以通过调用Query对象的方法来获取结果集，例如调用all()方法获取所有记录，调用first()方法获取第一条记录，调用count()方法获取记录数量等。
理解了上述基本概念后，让我们来探讨一下where 1=1的用法。
在SQL语句中，WHERE关键字用于指定查询的条件。在一些情况下，我们需要根据不同的条件来构建查询语句，这就需要根据条件的变化来动态地拼接SQL语句。 而where 1=1的写法就是为了简化动态构建查询条件的操作。它的作用是添加一个永远成立的条件，这样我们在拼接查询语句时就可以始终以where关键字开头，无需判断是否已经存在查询条件。
sqlalchemy多表联合查询（innerouterjoin左右连接）详解
sqlalchemy多表联合查询（innerouterjoin左右连接）详解
#按⽤户名摸糊查询trans_details.query.join(Uses).filter(ername.like('%xx%'))#select xxx from trans_details inner join trans_details on users.id=trans_er_id where ername like '%xx%'
#左外联接(left join)trans_details.query.outerjoin(Uses).filter(ername.like('%xx%'))#select xxx from trans_details left outer join trans_details on users.id=trans_er_id where ername like '%xx%'
#以上是已经设置好外键,它⾃动找到关联的字段.也可以⾃⼰指定:trans_details.query.join(Uses,trans_er_id==Users.id).filter(ername.like('%xx%'))#select xxx from trans_details inner join trans_details on users.id=trans_er_id where ername like '%xx%'
#另外⼀个更复杂的例⼦:q=db.session.query(Credit_bills_details.no,Credit_bills_details.amount,Cards.no).outerjoin(Card_trans_details,Credit_bills_details.no==Card_trans_details.trans_no).join(Cards,Card_trans_details.to_card_id==Cards.id)\.filter(Credit_bills_details.credit_bill_id==3)
PythonSQLAlchemy库的使用方法
PythonSQLAlchemy库的使⽤⽅法
⼀、SQLAlchemy简介
1.1、SQLAlchemy是什么？
sqlalchemy是⼀个python语⾔实现的的针对关系型数据库的orm库。可⽤于连接⼤多数常见的数据库，⽐如Postges、
MySQL、SQLite、Oracle等。
1.2、为什么要使⽤SQLAlchemy？
它将你的代码从底层数据库及其相关的SQL特性中抽象出来。
1.3、SQLAlchemy提供了两种主要的使⽤模式
SQL表达式语⾔（SQLAlchemy Core）
ORM
1.4、应该选择哪种模式？
虽然你使⽤的框架中已经内置了ORM，但是希望添加更强⼤的报表功能，请选⽤Core。
如果你想在⼀个⼀模式为中⼼的视图中查看数据（⽤户类似于SQL），请使⽤Core。
如果你的数据不需要业务对象，请使⽤Core。
如果你要把数据看作业务对象，请使⽤ORM。
如果你想快速创建原型，请使⽤ORM。
如果你需要同事使⽤业务对象和其他与问题域⽆关的数据，请组合使⽤Core和ORM。
1.5、连接数据库
要连接到数据库，需要先创建⼀个SQLAlchemy引擎。SQLAlchemy引擎为数据库创建⼀个公共接⼝来执⾏SQL语句。这是通
过包装数据库连接池和⽅⾔（不同数据库客户端）来实现的。
SQLAlchemy提供了⼀个函数来创建引擎。在这个函数中，你可以指定连接字符串，以及其他⼀些可选的关键字参数。
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///cookies.db')
engine1 = create_engine('sqlite:///:memory:')
engine2 = create_engine('sqlite://///home/cookiemonster/cookies.db')
engine3 = create_engine('sqlite:///c:\\Users\\cookiemonster\\cookies.db')
python sqlalchemy的all方法
python sqlalchemy的all方法
Python的SQLAlchemy库提供了一种方便的方法来查询数据库中的所有记录，即使用all()方法。
首先，您需要从SQLAlchemy中导入一个名为“Table”的类，然后创建一个实例来代表数据库中的一个表。接下来，您可以使用all()方法来查询该表中的所有记录。
以下是一个示例代码：
```python
from sqlalchemy import create_engine, Table
# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# 获取示例表的对象
example_table = Table('example', metadata, autoload=True,
autoload_with=engine)
# 查询表中的所有记录
result = example_table.select().execute().fetchall()
# 打印结果
for row in result:
print(row)
```
在上面的示例中，我们首先创建了一个名为“example”的表对
象，然后使用select()方法创建了一个SELECT查询对象。接下来，我们使用execute()方法执行查询，并使用fetchall()方法获取所有记录。最后，我们遍历结果并打印每行记录。
请注意，此示例假定您已经有一个名为“example.db”的SQLite数据库文件，并且其中包含一个名为“example”的表。您需要根据实际情况更改数据库连接字符串和表名称。
sqlalchemy 原始sql 语法
在 SQLAlchemy 中，您可以使用 text() 方法来执行原始 SQL 语句。这允许您在查询中插入自定义的 SQL 代码片段。以下是一些使用原始 SQL 的示例：
1.插入数据：
from sqlalchemy import text
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(text("INSERT INTO users (name,
email) VALUES (:name, :email)"), name="John",
email="****************")
2.更新数据：
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(text("UPDATE users SET
email=:email WHERE name=:name"), name="John",
email="****************")
3.查询数据：
from sqlalchemy import text
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(text("SELECT * FROM users
WHERE name=:name"), name="John")
for row in result:
print(row)
4.使用子查询：
from sqlalchemy import text
with engine.connect() as connection:
subquery = text("SELECT id FROM users WHERE name=:name")
result = connection.execute(text("SELECT * FROM orders