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：SQLAlchemy 的表结构管理 和 数据处理（增删改查）。

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一、SQLAlchemy 表结构管理

SQLAlchemy 本质是一个 ORM（对象关系映射）框架，它把 Python 类与数据库表对应起来，从而用 Python 操作数据库。表结构的管理主要有两种方式：

1. Declarative Mapping（声明式定义）

最常用的方法，用类来描述表结构。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import declarative_baseBase = declarative_base()class User(Base):__tablename__ = "users"   # 表名id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)name = Column(String(50))age = Column(Integer)# 创建数据库引擎
engine = create_engine("sqlite:///example.db")# 根据 Base 中的所有模型，生成对应的表
Base.metadata.create_all(engine)

这里：

• Base.metadata.create_all(engine) → 自动创建表结构。
• 如果表已存在，它不会覆盖，只会创建缺失的表。

2. Core Table 定义

用 Table 直接定义表，偏底层：

from sqlalchemy import Table, MetaDatametadata = MetaData()
user_table = Table("users", metadata,Column("id", Integer, primary_key=True),Column("name", String(50)),Column("age", Integer),
)metadata.create_all(engine)

3. 表结构迁移（Alembic）

SQLAlchemy 本身不负责 版本化迁移（比如修改表字段），这通常用 Alembic。

• alembic revision --autogenerate -m "add age column"
• alembic upgrade head

这样就能跟踪表结构变更，类似 Django 的 migration。

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二、SQLAlchemy 数据处理

SQLAlchemy 的数据处理有两套 API：

1. ORM 风格（推荐，面向对象）

from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# 新增
user1 = User(name="Alice", age=25)
session.add(user1)
session.commit()# 查询
users = session.query(User).filter(User.age > 20).all()
for u in users:print(u.name, u.age)# 更新
user = session.query(User).filter_by(name="Alice").first()
user.age = 26
session.commit()# 删除
session.delete(user)
session.commit()

特点：

• 用对象操作，语法直观。
• 背后会生成 SQL 语句。

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2. Core 风格（偏底层，SQL 表达式）

from sqlalchemy import insert, select, update, delete# 插入
stmt = insert(user_table).values(name="Bob", age=30)
engine.execute(stmt)# 查询
stmt = select(user_table).where(user_table.c.age > 20)
for row in engine.execute(stmt):print(row)# 更新
stmt = update(user_table).where(user_table.c.name == "Bob").values(age=31)
engine.execute(stmt)# 删除
stmt = delete(user_table).where(user_table.c.name == "Bob")
engine.execute(stmt)

特点：

• 类似直接写 SQL，但更安全（SQL 注入保护）。
• 更适合复杂 SQL、批量操作。

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三、总结

• 表结构管理

  • Base.metadata.create_all(engine) 创建表结构。
  • 修改表结构 → 用 Alembic 管理迁移。

• 数据处理

  • ORM 方式（类 + session） → 更面向对象，适合日常业务。
  • Core 方式（Table + SQL 表达式） → 更底层，适合复杂 SQL。

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