初次學習,也沒實質感覺到SQLAlchemy的好處,不過看其介紹的很多大公司均采用該項目,而且其支持的數據庫還是蠻豐富的,所以我覺得花點時間研究還是值得的。不過令人遺憾的是關于SQLAlchemy的中文資料比較少,所以對于我們這種英語不佳的帶來了一定的麻煩。
研究一個項目最好的辦法就是閱讀其官方提供的說明文檔,當然很輕松就找到了SQLAlchemy的文檔 (0.7)。文檔的格式和大多數項目一樣,有下載安裝說明,有示例,有快速上手教程。不過我還是習慣下載個PDF慢慢研究。
下面就將我近期的閱讀學習做個筆記,當然這個僅供參考,里面可能有自己的一些猜測和想法,不作權威依據,不當之處還希望指出。
1. 安裝SQLAlchemy
安裝部分不打算詳細介紹,可以通過easy_install或者pip進行安裝,命令如下:
代碼如下:
easy_install SQLAlchemy
# 或者
pip install SQLAlchemy
代碼如下:
python setup.py install
代碼如下:
pip install --global-option='--without-cextensions' SQLAlchemy
# 或者setup.py方式
python setup.py --without-cextensions install
最后可以檢驗一下安裝成果:
代碼如下:
>>> import sqlalchemy
>>> sqlalchemy.__version__
0.7.0
2. 簡單的查詢
就像任何新語言都是從萬能的'Hello World'開始一樣,先簡單體驗一把SQLAlchemy,由于SQLAlchemy是管理數據庫的,所以我們需要一個數據庫,自從用了Python以后,一提到數據庫,拿來做實驗的首當其沖的就是Python自帶的SQLite3,這次我們連SQLite的數據庫文件都不需要指定了,直接創建一份基于內存的數據庫,也就是說數據文件存放在內存中,便于我們下面的測試。
我們使用create_engine創建數據庫連接引擎:
代碼如下:
>>> from sqlalchemy import create_engine
>>> engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)
create_engine()將會返回一個Engine引擎實例(instance),其代表著SQLAlchemy對于數據庫的核心接口,其隱藏了各種數據庫方言(dialect)的細節,實際上SQLAlchemy的底層是Python的DBAPI。
需要注意的是此時并沒有實質上與數據庫建立連接,什么時候才會與數據庫真正建立連接呢?這個只會在你第一次查詢數據庫的時候發生。呃…這個有點像Lazy Loading (懶惰加載,延遲加載),也就是說我們需要真正操作數據庫的時候才真正建立連接。SQLAlchemy很多地方用到了Lazyload,以后會有機會和大家介紹的。
接下來我們來執行第一條SQL語句,同時建立數據庫連接:
代碼如下:
>>> engine.execute("select 1").scalar()
1
Engine對于數據庫連接的管理采取的是數據庫連接池 (Pool),當連接第一次建立,SQLAlchemy將會將建立的連接放入內部的連接池中以便于隨后的數據操作語句執行時復用。
當然關于Engine的用法并不是SQLAlchemy精彩的ORM部分,隨后我們會介紹將Engine綁定到ORM,然后使用對象來操作數據庫部分。
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