使用 SQLAlchemy

核心提示： 行创建了一个类，稍后的 Filesystem 类便继承自该类，使用 SQLAlchemy(4)，如果您保存并在 declarative_style 中运行该代码，然后将它导入到 IPython 中，它允许不同的基于事务的连接发生在 SQLAlchemy 一直在等待的连接池中，在会话内部，则

行创建了一个类，稍后的 Filesystem 类便继承自该类。如果您保存并在 declarative_style 中运行该代码，然后将它导入到 IPython 中，则会看到以下输出：In [2]: declarative_style.Filesystem?
Type:　　　　DeclarativeMeta
Base Class:　　<class 'sqlalchemy.ext.declarative.DeclarativeMeta'>
String Form:　　<class 'declarative_style.Filesystem'>

这个 DeclarativeMeta 类型的魔力就是允许所有操作发生在一个简单的类定义中。

另一个需要指出的地方是本示例并未实际执行任何操作。在运行创建表的代码之前，将不会创建实际的表，并且，您还需要定义 SQLAlchemy 将使用的数据库引擎。这两行代码如下所示：　　　 engine = create_engine('sqlite:///meta.db', echo=True)
　　　 Base.metadata.create_all(engine)　　

SQlite 是试验 SQLAlchemy 的理想选择，并且您还可以选择使用内存数据库，在这种情况下，您的代码行应如下所示：　　　　engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)

或者，只创建一个简单的文件，如第一个例子所示。如果您选择创建一个基于 SQLite 文件的数据库，则可以通过抛弃数据库中的所有表从零开始，而不需要删除文件。为此，您可以发起以下代码行：　　　　　Base.metadata.drop_all(engine)

此时，我们已经了解了创建 SQLAlchemy 项目和通过 SQLAlchemy API 控制数据库所需的知识。在开始实际应用之前，惟一需要掌握一点是会话的概念。SQLAlchemy “官方” 文档将会话描述为数据库的句柄。在实际应用中，它允许不同的基于事务的连接发生在 SQLAlchemy 一直在等待的连接池中。在会话内部，这通常是添加数据到数据库中、执行查询或删除数据。