sqlalchemy是python当中比较出名的orm程序。
什么是orm？
orm英文全称object relational mapping,就是对象映射关系程序，简单来说我们类似python这种面向对象的程序来说一切皆对象，但是我们使用的数据库却都是关系型的，为了保证一致的使用习惯，通过orm将编程语言的对象模型和数据库的关系模型建立映射关系，这样我们在使用编程语言对数据库进行操作的时候可以直接使用编程语言的对象模型进行操作就可以了，而不用直接使用sql语言。
什么是sqlalchemy?
sqlalchemy是python的orm程序，在整个python界当中相当出名。
安装sqlalchemy
在使用sqlalchemy之前要先给python安装mysql驱动，由于我使用的是python3原来的mysqldb不可用，所以这里推荐使用pymysql。
我们通过pip进行安装,在windows下使用pip安装包的时候要记得使用管理员身份运行cmd不然有些操作是无法进行的。
pip install pymysql
安装完以后安装再安装sqlalchemy
pip install sqlalchemy
如何使用sqlalchemy连接mysql?
通过import导入必要的包
from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKey
创建一个连接引擎
engine=create_engine("mysql+pymysql://root:a5230411@localhost:3306/test",echo=True)
我们将连接引擎放到engine里面方便后面使用。
create_engine("数据库类型+数据库驱动://数据库用户名:数据库密码@IP地址:端口/数据库"，其他参数)
上文当中echo=True是开启调试，这样当我们执行文件的时候会提示相应的文字。
创建元数据
什么是元数据？元数据就是描述数据的数据，举个简单的例子，小明身高170cm，体重50kg，性别男。其中身高，体重，性别就是元数据。当我们创建好连接引擎以后可以通过这个引擎抓取元数据。
metadata=MetaData(engine)
通过MetaData()方法创建了metadata实例，在这个方法里面带上engine的目的是绑定要连接引擎，当我们对这个metadata实例进行操作的时候就会直接连接到数据库。
添加表结构
设定好连接引擎和元数据，让我们向mysql里面创建表结构来进行测试。
user=Table('user',metadata,
Column('id',Integer,primary_key=True),
Column('name',String(20)),
Column('fullname',String(40)),
)
address_table = Table('address', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('user_id', None, ForeignKey('user.id')),
Column('email', String(128), nullable=False)
)
其中Table()方法用来创建表，第一个参数为表明，第二是存入元数据，后面的参数使用Column()方法将数据库当中每一个字段的数据参数设置好。
执行创建
metadata.create_all()
因为已将将表结构存到了metadata里面，然后让metadata执行create_all()方法，这样就向数据库里创建了user和address表。
完成代码
from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKey
engine=create_engine("mysql+pymysql://root:a5230411@localhost:3306/test",echo=True)
metadata=MetaData(engine)
user=Table('user',metadata,
Column('id',Integer,primary_key=True),
Column('name',String(20)),
Column('fullname',String(40)),
)
address_table = Table('address', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('user_id', None, ForeignKey('user.id')),
Column('email', String(128), nullable=False)
)
metadata.create_all()
