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玩转SQLAlchemy 01 - 简介
玩转SQLAlchemy 02 - 安装与关联数据库
玩转SQLAlchemy 03 - 数据类型
作为数据分析师，SQL 是基本功，作为 Python 数据分析师，当然要用更 Pythonic 的方式来处理 SQL，Python 生态圈里针对不同的数据库都提供了对应的接口，比如 PyMySQL 可以控制 MySQL，psycopg2 可以控制 PostgreSQL 等等。这么多 API 也着实不少，好在有 SQLAlchemy 这样的神器，让你学一个库就能控制多种关系型数据库，下面首先为大家简单介绍一下 SQLAlchemy 的优势。
SQLAlchemy 的优势
SQLAlchemy 是 Mike Bayer 于 2005 年开发的，十几年以后的今天，很多公司都在使用 SQLAlchemy 管理数据库，甚至有不少人都觉得 SQLAlchemy 是 Python 操控关系型数据库最好的方式。为什么这么说呢？
首先，SQLAlchemy 最大的优势是支持 MySQL 、SQLite 、PostgreSQL、Oracle 等多种常见数据库，开发者不用再操心数据库之间的区别，只要学会 SQLAlchemy 就可以用 Python 操作多种数据库。
第二，SQLAlchemy 从多种底层数据库里提取了 SQL 抽象代码，利用 SQLAlchemy 的通用语句和数据类型即可生成 SQL 语句，开发者无需编写原生 SQL 语句，就能方便、快捷地实现创建、更新、查询、测试等数据库管理操作，显然，这种方式更适合 Python 开发者的口味。
第三，SQLAlchemy 可以把数据库的表映射为 Python 的类或对象，一次操作即可实现对数据库的控制；还可以预先清洗和转义输入内容，避免 SQL 注入式攻击等常见问题。
第四，配合 Python 的 unittest，可以轻松实现数据库应用程序的测试。
第五，用 Alembic 控制 SQLAlchemy 迁移操作。不管是从同一数据库不同版本的迁移，还是从 Oracle 迁移到 MySQL，甚至是把数据从应用程序数据库迁移到数据仓库，Alembic 让这些迁移工作变得非常简单。
既然，SQLAlchemy 有这么多优势，那么 SQLAlchemy 到底是怎么实现开发？下面介绍一下它的两种开发模式。
SQLAlchemy 的两种模式，Core 与 ORM
Core 与 ORM
Core 是 SQLAlchemy 从多种后端数据库中提炼出来的 SQL 表达式语言，也可以说是以 Python 代码方式呈现的、实现 SQL 语言功能的标准化代码。
ORM 则与大多数编程语言的对象关系映射器（Object Relationship Mapper）基本一样。ORM 是比 Core 更抽象的解决方案，开发者能以更 Pythonic 的方式开发程序，这里特别需要说明的是 SQL 表达式语言（就是 Core）其实是 ORM 的底层技术。
既然两种方式都能操控数据库，那么哪种方式更好呢？其实，这两种方式都不错，语法差别也不是很大，选择哪一种方式主要看个人偏好及使用场景。
Core 与传统的 SQL 很像，主要使用概构[1]中心视图，关注数据表、键与索引等内容。建立数据仓库、编制数据报告、执行数据查询、操控未建模数据时，Core 更适用。
如果开发者更倾向于域驱动设计模式，ORM 把大部分数据库的底层概构和数据结构封装为元数据或业务对象，能够轻松实现数据建模、与数据库交互等功能，使开发者专注于开发流程。并且，ORM 构建于 Core 之上，在整合业务对象与数据仓库等操作时，ORM 也可以调用 Core 的功能，实现互补。
总得来说，如果你在 Core 与 ORM 之间犹豫不决，请参考以下建议：
建议使用 Core 的场景：
- 用概构中心视图查看数据；
- 处理不需要业务对象的数据；
- 使用强大的报告功能。
建议使用 ORM 的场景：
- 把数据当作业务对象；
- 快速搭建系统原型。
当然，熟悉两者的开发者还可以混搭使用 Core 与 ORM 两种模式，开发出更强大、更灵活的数据库应用程序。
本文的目的
虽然 SQLAlchemy 有很多优势，应用也很广泛，但是网上对它的介绍往往很简单，也比较零碎，SQLAlchemy 的官网内容倒是很详细，但毕竟是英文，而且官方文档的内容过于庞杂，当参考资料看看还行，却不适合初学者入门。本文希望通过系统地介绍 SQLAlchemy，让大家更好地理解它的优势和功能，快速掌握 SQLAlchemy 这一强大的工具。
本文编写时，SQLAlchemy 已经升级为 1.3 版，Python 也升级到了 3.7 版，所以本文的代码是基于这两个版本编写的，但也基本适用于之前版本的大部分功能，还请大家注意。
本文的主要内容
本文将全面介绍 SQLAlchemy 的各种功能，主要包括：
- 安装 SQLAlchemy
- SQLAlchemy 关联数据库
- SQLAlchemy 数据类型
- SQLAlchemy 概构
- 利用 SQLAlchemy 创建、更新数据库
- 利用 SQLAlchemy 添加、删除、查询数据
- SQLAlchemy 异常处理与事务
- 测试 SQLAlchemy 数据库
- SQLAlchemy 映射数据库
- 利用 Alembic 迁移数据库
为了学习好 SQLAlchemy， 读者要具备一定的 Python 与 SQL 基础知识，建议 Python 新手，读读《Python基础教程（第三版）》这本书，对于SQL 初学者则建议看一下《SQL经典实例》这本书。
Python基础教程（第三版）
SQL经典实例
本文参照了 SQLAlchemy 官方文档，以及 Jason Myers 与 Rick Copeland 合著的Essential SQLAlchemy一书，有兴趣的读者，可以找来这本书看一下，或去 Github 下载这本书的源码，本文中的示例代码也多源于此。
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本文的架构
本文参照 SQLAlchemy 官方文档与 Essential SQLAlchemy 一书的架构，首先，统一介绍 SQLAlchemy 的安装与关联数据库，然后，Core 与 ORM 分开讲述 SQLAlchemy 如何构建数据库、增加、删除、更新、查询数据记录，实现数据库的映射与测试，最后再介绍如何使用 Alembic 进行数据库迁移。
本人也是边学边写，虽然力图避免文字与代码出错，但错误仍在所难免，如有读者发现任何问题，欢迎随时指正。
下一篇，将为大家介绍如何安装 SQLAlchemy，并用 SQLAlchemy 关联数据库。
玩转SQLAlchemy 01 - 简介
玩转SQLAlchemy 02 - 安装与关联数据库
玩转SQLAlchemy 03 - 数据类型
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Schema，有人翻译成模式，有人翻译成架构，我取英文概图与架构的结合，把 schema 翻译为概构。 ↩
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