版本: 3.1.0 Python 后端能力

Python 数据访问：PyMySQL 与 SQLAlchemy 入门

集中整理 Python 项目里的数据访问主线：先用 PyMySQL 理解连接与事务，再用 SQLAlchemy 建立 ORM 认知。

这篇文章只回答一件事：Python 程序该如何与关系型数据库打交道。

一、先区分两个角色

MySQL：关系型数据库，负责结构化数据持久化
ORM：对象关系映射，让你用对象方式操作数据库，而不是频繁手写 SQL

可以先记住一句话：

先会手写 SQL，你才知道 ORM 在帮你抽象什么
学会 ORM，你才知道大型项目为什么不愿到处散落 SQL

二、使用 PyMySQL 连接 MySQL

pymysql 到今天依然是常见方案之一。

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    port=3306,
    user="root",
    password="your-password",
    database="demo",
    charset="utf8mb4",
)

try:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute(
            "INSERT INTO user (name, password) VALUES (%s, %s)",
            ("alex", "123456"),
        )
    conn.commit()
except Exception:
    conn.rollback()
    raise
finally:
    conn.close()

查询示例

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host="127.0.0.1",
    port=3306,
    user="root",
    password="your-password",
    database="demo",
    charset="utf8mb4",
    cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
)

try:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT id, name FROM user")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)
finally:
    conn.close()

先记住这几个原则

写操作后记得 commit()
写操作如果中途失败，记得 rollback()
优先使用参数化 SQL
连接和游标都要及时关闭
查询结果常见方法是 fetchone()、fetchmany()、fetchall()

三、为什么还要学习 ORM

当业务逐渐复杂时，手写 SQL 会开始暴露这些问题：

表结构和代码模型之间缺少统一映射
常见增删改查重复度高
关系查询表达不一致
大量 SQL 分散在不同模块里，维护成本上升

这时 ORM 的价值就出来了。

常见选择可以简单理解成：

独立 Python 项目：常见选择是 SQLAlchemy
Django 项目：通常直接使用 Django ORM

四、SQLAlchemy 的最小认知

`Classic` 映射和 `Declarative` 映射怎么理解

旧版 SQLAlchemy 常见 Classic 映射：

先单独描述表
再把 Python 类映射到表

例如：

from sqlalchemy import Column, Integer, MetaData, String, Table

metadata = MetaData()
user_table = Table(
    "users",
    metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("name", String(50)),
    Column("fullname", String(50)),
)

这有助于理解 ORM 的本质，但在今天的新项目里，更推荐声明式写法。

更推荐的 `DeclarativeBase`

from sqlalchemy import String, create_engine, select
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, Session, mapped_column


class Base(DeclarativeBase):
    pass


class User(Base):
    __tablename__ = "user"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str] = mapped_column(String(32))
    password: Mapped[str] = mapped_column(String(64))


engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:password@127.0.0.1/demo?charset=utf8mb4"
)

with Session(engine) as session:
    session.add(User(name="alex", password="123456"))
    session.commit()

    rows = session.execute(select(User)).scalars().all()
    for row in rows:
        print(row.name, row.password)

常见操作对应关系

新增：session.add(obj) 然后 session.commit()
查询：session.execute(select(User).filter(...)).scalars().all()
修改：先查对象，再改字段，再 commit()
删除：session.delete(obj) 或构造删除语句

五、该先学 SQL 还是先学 ORM

更稳妥的顺序通常是：

先用 PyMySQL 熟悉连接、事务和参数化 SQL
再学 ORM，理解对象化操作数据库的价值
最后根据框架或团队栈选择 SQLAlchemy / Django ORM

这样做的好处是，你不会把 ORM 当成“魔法”。

六、实战建议

不要把 ORM 当成“不用懂 SQL”的借口
一旦遇到复杂查询，仍然要能读懂底层 SQL
写入逻辑要关注事务边界
表结构设计和代码模型设计要保持一致
在中文环境下，字符集优先确认 utf8mb4

小结

数据访问这一层，可以先抓住三句话：

MySQL 负责存数据
PyMySQL 帮你直接执行 SQL
ORM 帮你把数据库操作组织得更可维护

把这条主线理解清楚，再进入 Web 框架或后台系统开发时，会顺很多。