Python 数据库操作神器，一文掌握 ORM！-51CTO.COM

你是否遇到这些问题？

还在手写 SQL？数据库操作太麻烦？
Django ORM 用过，但想在 Flask 中也用 ORM？
SQLAlchemy 怎么连接数据库？如何查询数据？

SQLAlchemy 是 Python 最强大的 ORM 框架，支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、SQL Server 等数据库。本篇文章带你从入门到实战，彻底掌握 SQLAlchemy！

1. 什么是 SQLAlchemy？为什么要用 ORM？

SQLAlchemy 是 Python 的 ORM（对象关系映射）框架，可以用 Python 代码直接操作数据库，而不需要写 SQL。

为什么要用 ORM？

数据库操作更 Pythonic（面向对象）
兼容多种数据库（MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）
自动生成 SQL，避免 SQL 注入风险
更易维护，代码比 SQL 语句更清晰

传统 SQL 操作（手写 SQL）：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("test.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)")
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 25)")
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()1.
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SQLAlchemy 操作（ORM 方式）：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

engine = create_engine("sqlite:///test.db")
Base = declarative_base()

classUser(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

new_user = User(name="Alice", age=25)
session.add(new_user)
session.commit()1.
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SQLAlchemy 让数据库操作更清晰、更 Pythonic！

2. 安装 & 配置 SQLAlchemy

(1) 安装 SQLAlchemy

pip install sqlalchemy1.

如果使用 MySQL，需要额外安装 MySQL 驱动：

pip install pymysql1.

(2) 创建数据库连接

from sqlalchemy import create_engine

# 连接 SQLite
engine = create_engine("sqlite:///test.db")

# 连接 MySQL（需要安装 pymysql）
# engine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname")1.
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SQLAlchemy 通过 create_engine() 统一管理数据库连接！

3. 创建 ORM 模型（定义数据表）

定义一个 User 表：

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50), nullable=False)
    age = Column(Integer)

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)1.
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ORM 方式定义表结构，避免手写 SQL ！

4. CRUD 操作（增删改查）

(1) 创建数据库会话

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()1.
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所有数据库操作都通过 session 进行！

(2) 插入数据（Create）

new_user = User(name="Alice", age=25)
session.add(new_user)
session.commit()1.
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使用 session.add() 添加新数据，commit() 提交！

(3) 查询数据（Read）

查询所有用户

users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.id, user.name, user.age)1.
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按条件查询

user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
print(user.id, user.name, user.age)1.
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多条件查询

from sqlalchemy import and_, or_

# 年龄 > 20 且姓名是 Alice
users = session.query(User).filter(and_(User.age > 20, User.name == "Alice")).all()

# 年龄 > 20 或 姓名是 Alice
users = session.query(User).filter(or_(User.age > 20, User.name == "Alice")).all()1.
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filter() 方式类似 SQL WHERE 语句！

(4) 更新数据（Update）

user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
user.age = 30
session.commit()1.
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直接修改对象属性，再 commit() 保存！

(5) 删除数据（Delete）

user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
session.delete(user)
session.commit()1.
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使用 session.delete() 删除对象！

5. 进阶操作：一对多 & 多对多

(1) 一对多关系（User → Post）

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

class Post(Base):
    __tablename__ = "posts"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    title = Column(String(100))
    user_id = Column(Integer, ForeignKey("users.id"))

    user = relationship("User", back_populates="posts")

User.posts = relationship("Post", order_by=Post.id, back_populates="user")1.
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relationship() 让表之间建立关系，查询时更方便！

(2) 多对多关系（User ↔ Course）

from sqlalchemy import Table

# 关联表
user_course = Table(
    "user_course", Base.metadata,
    Column("user_id", Integer, ForeignKey("users.id")),
    Column("course_id", Integer, ForeignKey("courses.id"))
)

classCourse(Base):
    __tablename__ = "courses"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(100))

    users = relationship("User", secondary=user_course, back_populates="courses")

User.courses = relationship("Course", secondary=user_course, back_populates="users")1.
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多对多关系通过 secondary 关联表实现！

6. SQLAlchemy vs 直接写 SQL，哪种更好？

方式	ORM（SQLAlchemy）	手写 SQL
代码可读性	✅ 高，可维护性好	❌ 低，SQL 语句较长
数据库兼容性	✅ 兼容 MySQL、PostgreSQL、SQLite	❌ 需改写 SQL 适配不同数据库
安全性	✅ 避免 SQL 注入	❌ 需手动防 SQL 注入
性能	❌ ORM 有一定性能损耗	✅ SQL 执行更快
开发效率	✅ 高效，操作数据库像操作对象	❌ 需要手写 SQL

小型项目、简单查询 → ORM 更方便！
复杂查询、大数据量操作 → SQL 更高效！

7. 结语：SQLAlchemy 让 Python 操作数据库更简单!

ORM 让数据库操作更直观，不用手写 SQL!
SQLAlchemy 适用于大部分项目，灵活易用，功能强大!