SQLAlchemy的使用

一. 介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

pip install sqlalchemy -i SQLAlchemy的使用

http://pypi.douban.com/simple --trusted-host SQLAlchemy的使用

pypi.douban.com

SQLAlchemy的使用

组成部分：

Engine，框架的引擎
Connection Pooling ，数据库连接池
Dialect，选择连接数据库的DB API种类
Schema/Types，架构和类型
SQL Exprression Language，SQL表达式语言

SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如：

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
    
MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
    
cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
    
更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

二. 使用

1. 执行原生SQL语句

import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
 
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)
 
 
def task(arg):
    conn = engine.raw_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "select * from t1"
    )
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
 
 
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import time
 4 import threading
 5 import sqlalchemy
 6 from sqlalchemy import create_engine
 7 from sqlalchemy.engine.base import Engine
 8 
 9 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)
10 
11 
12 def task(arg):
13     conn = engine.contextual_connect()
14     with conn:
15         cur = conn.execute(
16             "select * from t1"
17         )
18         result = cur.fetchall()
19         print(result)
20 
21 
22 for i in range(20):
23     t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
24     t.start()

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