SQLAlchemy 使用经验
上篇文章提到了，最近在用 Python 做一个网站。除了 Tornado ，主要还用到了 SQLAlchemy。这篇就是介绍我在使用 SQLAlchemy 的过程中，学到的一些知识。首先说下，由于最新的 0.8 版还是开发版本，因此我使用的是 0.79 版，API 也许会有些不同。
因为我是搭配 MySQL InnoDB 使用，所以使用其他数据库的也不能完全照搬本文。
接着就从安装开始介绍吧，以 Debian/Ubuntu 为例（请确保有管理员权限）：
- MySQL
apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-client
apt-get install libmysqlclient15-dev - python-mysqldb
apt-get install python-mysqldb - easy_install
wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py
python ez_setup.py - MySQL-Python
easy_install MySQL-Python - SQLAlchemy
easy_install SQLAlchemy
如果是用其他操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来……
值得一提的是我用了 MySQL-Python 来连 MySQL，因为不支持异步调用，所以和 Tornado 不是很搭。不过性能其实很好，因此以后再去研究下其他方案吧……
装好后就可以开始使用了：
| 1234567 | from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker DB_CONNECT_STRING = \’mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?\’engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)DB_Session = sessionmaker(bind=engine)session = DB_Session() |
这里的 DB_CONNECT_STRING 就是连接数据库的路径。“mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，“root”和“123”分别是用户名和密码，“localhost”是数据库的域名，“ooxx”是使用的数据库名（可省略），“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）。
create_engine() 会返回一个数据库引擎，echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。
sessionmaker() 会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接，它同时还记录了一些查询的数据，并决定什么时候执行 SQL 语句。由于 SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池（默认 5 个连接），因此初始化一个会话的开销并不大。对 Tornado 而言，可以在 BaseHandler 的 initialize() 里初始化：
| 123456 | class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self): self.session = models.DB_Session() def on_finish(self): self.session.close() |
对其他 Web 服务器来说，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保证每个线程获得的 session 对象都是唯一的。不过 Tornado 本身就是单线程的，如果使用了异步方式，就可能会出现问题，因此我并没使用它。
拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：
| 123456 | session.execute(\’create database abc\’)print session.execute(\’show databases\’).fetchall()session.execute(\’use abc\’)# 建 user 表的过程略print session.execute(\’select * from user where id = 1\’).first()print session.execute(\’select * from user where id = :id\’, {\’id\’: 1}).first() |
不过这和直接使用 MySQL-Python 没啥区别，所以就不介绍了；我还是喜欢 ORM 的方式，这也是我采用 SQLAlchemy 的唯一原因。
于是来定义一个表：
| 12345678910111213141516171819 | from sqlalchemy import Columnfrom sqlalchemy.types import CHAR, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base BaseModel = declarative_base() def init_db(): BaseModel.metadata.create_all(engine) def drop_db(): BaseModel.metadata.drop_all(engine) class User(BaseModel): __tablename__ = \’user\’ id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30)) init_db() |
declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。
以 User 类为例，它的 __tablename__ 属性就是数据库中该表的名称，它有 id 和 name 这两个字段，分别为整型和 30 个定长字符。Column 还有一些其他的参数，我就不解释了。
最后，BaseModel.metadata.create_all(engine) 会找到 BaseModel 的所有子类，并在数据库中建立这些表；drop_all() 则是删除这些表。
接着就开始使用这个表吧：
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123456789101112先说下，由于最新的 0.8 版还是开发版本，因此我使用的是 0.79 版，API 也许会有些不同。 因为我是搭配 MySQL InnoDB 使用，所以使用其他数据库的也不能完全照搬本文。 接着就从安装开始介绍吧，以 Debian/Ubuntu 为例（请确保有管理员权限）：
如果是用其他操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来…… 装好后就可以开始使用了：
这里的 DB_CONNECT_STRING 就是连接数据库的路径。“mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，“root”和“123”分别是用户名和密码，“localhost”是数据库的域名，“ooxx”是使用的数据库名（可省略），“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）。
对其他 Web 服务器来说，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保证每个线程获得的 session 对象都是唯一的。不过 Tornado 本身就是单线程的，如果使用了异步方式，就可能会出现问题，因此我并没使用它。 拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：
不过这和直接使用 MySQL-Python 没啥区别，所以就不介绍了；我还是喜欢 ORM 的方式，这也是我采用 SQLAlchemy 的唯一原因。 于是来定义一个表：
declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。 接着就开始使用这个表吧： |