其实一开始用的是pymysql，但是发现维护比较麻烦，还存在代码注入的风险，所以就干脆直接用ORM框架。
ORM即Object Relational Mapper，可以简单理解为数据库表和Python类之间的映射，通过操作Python类，可以间接操作数据库。
Python的ORM框架比较出名的是SQLAlchemy和Peewee，这里不做比较，只是单纯讲解个人对SQLAlchemy的一些使用，希望能给各位朋友带来帮助。
一般使用ORM框架，都会有一些初始化工作，比如数据库连接，定义基础映射等。
以MySQL为例，创建数据库连接只需要传入DSN字符串即可。其中echo表示是否输出对应的sql语句，对调试比较有帮助。
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://$user:$password@$host:$port/$db?charset=utf8mb4', echo=True)
对于我个人而言，引进ORM框架时，我的项目会参考MVC模式做以下设计。其中model存储的是一些数据库模型，即数据库表映射的Python类；model_op存储的是每个模型对应的操作，即增删查改；调用方（如main.py）执行数据库操作时，只需要调用model_op层，并不用关心model层，从而实现解耦。
├── main.py ├── model │ ├── __init__.py │ ├── base_model.py │ ├── ddl.sql │ └── py_orm_model.py └── model_op ├── __init__.py └── py_orm_model_op.py
举个栗子，如果我们有这样一张测试表。
create table py_orm ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '唯一id', `name` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', `attr` JSON NOT NULL COMMENT '属性', `ct` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `ut` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON update CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY(`id`) )ENGINE=InnoDB COMMENT '测试表';
在ORM框架中，映射的结果就是下文这个Python类。
# py_orm_model.py
from .base_model import Base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, TIMESTAMP, text, JSON
class PyOrmModel(Base):
__tablename__ = 'py_orm'
id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True, comment='唯一id')
name = Column(String(255), nullable=False, default='', comment='名称')
attr = Column(JSON, nullable=False, comment='属性')
ct = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP'), comment='创建时间')
ut = Column(TIMESTAMP, nullable=False, server_default=text('CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP'), comment='更新时间')
首先，我们可以看到PyOrmModel继承了Base类，该类是sqlalchemy提供的一个基类，会对我们声明的Python类做一些检查，我将其放在base_model中。
# base_model.py
# 一般base_model做的都是一些初始化的工作
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:33306/orm_test?charset=utf8mb4", echo=False)
其次，每个Python类都必须包含__tablename__属性，不然无法找到对应的表。
第三，关于数据表的创建有两种方式，第一种当然是手动在MySQL中创建，只要你的Python类定义没有问题，就可以正常操作；第二种是通过orm框架创建，比如下面。
# main.py # 注意这里的导入路径，Base创建表时会寻找继承它的子类，如果路径不对，则无法创建成功 from sqlachlemy_lab import Base, engine if __name__ == '__main__': Base.metadata.create_all(engine)
创建效果：
... 2020-04-04 10:12:53,974 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine CREATE TABLE py_orm ( id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', attr JSON NOT NULL COMMENT '属性', ct TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, ut TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (id) )
第四，关于字段属性：
1.primary_key和autoincrement比较好理解，就是MySQL的主键和递增属性。
2.如果是int类型，不需要指定长度，而如果是varchar类型，则必须指定。
3.nullable对应的就是MySQL中的NULL 和 NOT NULL
4.关于default和server_default: default代表的是ORM框架层面的默认值，即插入的时候如果该字段未赋值，则会使用我们定义的默认值；server_default代表的是数据库层面的默认值，即DDL语句中的default关键字。
在SQLAlchemy的文档中提到，数据库的增删查改是通过session来执行的。
>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
>>> session = Session()
>>> orm = PyOrmModel(id=1, name='test', attr={})
>>> session.add(orm)
>>> session.commit()
>>> session.close()
如上，我们可以看到，对于每一次操作，我们都需要对session进行获取，提交和释放。这样未免过于冗余和麻烦，所以我们一般会进行一层封装。
1.采用上下文管理器的方式，处理session的异常回滚和关闭，这部分与所参考的文章是几乎一致的。
# base_model.py from contextlib import contextmanager from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session def _get_session(): """获取session""" return scoped_session(sessionmaker(bind=engine, expire_on_commit=False))() # 在这里对session进行统一管理，包括获取，提交，回滚和关闭 @contextmanager def db_session(commit=True): session = _get_session() try: yield session if commit: session.commit() except Exception as e: session.rollback() raise e finally: if session: session.close()
2.在PyOrmModel中增加两个方法，用于model和dict之间的转换。
class PyOrmModel(Base):
...
@staticmethod
def fields():
return ['id', 'name', 'attr']
@staticmethod
def to_json(model):
fields = PyOrmModel.fields()
json_data = {}
for field in fields:
json_data[field] = model.__getattribute__(field)
return json_data
@staticmethod
def from_json(data: dict):
fields = PyOrmModel.fields()
model = PyOrmModel()
for field in fields:
if field in data:
model.__setattr__(field, data[field])
return model
3.数据库操作的封装，与参考的文章不同，我是直接调用了session，从而使调用方不需要关注model层，减少耦合。
# py_orm_model_op.py from sqlachlemy_lab.model import db_session from sqlachlemy_lab.model import PyOrmModel class PyOrmModelOp: def __init__(self): pass @staticmethod def save_data(data: dict): with db_session() as session: model = PyOrmModel.from_json(data) session.add(model) # 查询操作，不需要commit @staticmethod def query_data(pid: int): data_list = [] with db_session(commit=False) as session: data = session.query(PyOrmModel).filter(PyOrmModel.id == pid) for d in data: data_list.append(PyOrmModel.to_json(d)) return data_list
4.调用方：
# main.py
from sqlachlemy_lab.model_op import PyOrmModelOp
if __name__ == '__main__':
PyOrmModelOp.save_data({'id': 1, 'name': 'test', 'attr': {}})
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