第一步：定义一个类，映射DB的一个表，同时要在SQLserver数据库中建立一张对应的表

#Person.py
from sqlalchemy import Column,String,INT
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()   #创建对象的基类
class Person(Base):    #定义一个类，继承Base
    __tablename__='Person'
    ID = Column(INT(),primary_key=True)
    Name = Column(String(50))
    Age = Column(INT())
    def __init__(self,name,age):
        self.Name=name
        self.Age=age

第二步：连接SQLserver，初始化DBsession

#db_mg.py
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
class DatabaseManagement():
    def __init__(self):
        self.engine = create_engine('mssql+pymssql://Login:Password@Servername/DBname',echo=True)    #初始化数据库连接
        DBsession = sessionmaker(bind=self.engine)    #创建DBsession类
        self.session = DBsession()    #创建对象
    def add_obj(self,obj):    #添加内容
        self.session.add(obj)
        self.session.commit()    #提交
        return obj
    def query_all(self,target_class,query_filter):    #查询内容
        result_list = self.session.query(target_class).filter(query_filter).all()
        return result_list
    def update_by_filter(self, obj, update_hash,query_filter):     #更新内容
        self.session.query(obj.__class__).filter(query_filter).update(update_hash)
        self.session.commit()
    def delete_by_filter(self, obj, query_filter):     #删除内容
        self.session.query(obj).filter(query_filter).delete()
    def close(self):    #关闭session
        self.session.close()
    def execute_sql(self, sql_str):    #执行sql语句
        return self.session.execute(sql_str)

1.create_engine()用来初始化数据库连接，括号内为连接信息：

（“数据库类型+数据库驱动名称：//用户名：密码@数据库服务器的名称或IP地址：端口号/数据库名称”）

2.query() 括号内必须是一个类（target_class），如果是对象（obj），需要改为（obj.__class__）

3.filter() 括号内是查询条件，例如:

(and_(Person.Name=="james",Person.Age==18))

第三步：示例

#MyTest.py
from db_mg import DatabaseManagement
from Person import Person
from sqlalchemy import and_
class MyTest():
    def __init__(self):
        self.db_obj = DatabaseManagement()
    def process(self):
        person_obj = Person(“james”,18)
        person_obj = self.db_obj.add_obj(person_obj)
        query_filter=and_(Person.Name=="james",Person.Age==18)
        person_list = self.db_obj.query_all(Person, query_filter)
        for i in person_list:
            print i.Name
if __name__=="__main__":
    myTest = MyTest()
    myTest.process()
                    第一步：定义一个类，映射DB的一个表，同时要在SQLserver数据库中建立一张对应的表#Person.pyfrom sqlalchemy import Column,String,INTfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBase = declarative_base()   #创建对象的基类class P...
				
程序在运行过程中所有的的数据都存储在内存 (RAM) 中，「RAM 是易失性存储器，系统掉电后 RAM 中的所有数据将全部丢失」。在大多数情况下我们希望程序运行中产生的数据能够长久的保存，此时我们就需要将数据保存到磁盘上，无论是保存到本地磁盘，还是通过网络保存到服务器上，最终都会将数据写入磁盘文件。将数据保存在磁盘中我们需要面对一个数据格式的问题，此时就需要引入数据库操作。
数据库是专门用于数据的集中存储和查询的软件，它便于程序保存和读取数据，且能够通过特定的条件查询指定的数据。
Python 的标准数据库接口为 Python DB-API，它为编程人员提供了完善的数据库应用标称接口。但是使
				
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件，提供了SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具，使用MIT许可证发行。SQLAlchemy首次发行于2006年2月，并迅速地在Python社区中最广泛使用的ORM工具之一，不亚于Django的ORM框架。
本文将介绍如何使用SQLAlchemy操作MySQL，完成基础的表创建，表格数据的新增、查询、修改、删除（CRUD）等操作。
首先我们需要确认当前的Python环境下已经安装sqlalchemy和pymysql模块。
我们使用本地的MySQL数据库，数据库为orm_test。新建一张users表，字段为id,name,
安装Mysql-Python (这个是py的mysql驱动，这个在官方没有win的支持，只有第三方才有py2.7的whl)
pip install MySQL_python-1.2.5-cp27-none-win_amd64.whl
注：上述whl文件也可点击此处链接下载到本地安装：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
安装 Flask-SQLAlchemy
				
本文实例讲述了python数据库操作mysql：pymysql、sqlalchemy常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
相关内容：
  使用pymysql直接操作mysql
  使用sqlmary操作mysql
  首发时间：2018-02-24 23:59
    2018-06-15，发现自己关于pym
				
需求场景：
使用sqlalchmy从现有的表中获取数据（不是自己建表）。百度了一下，网上都是使用sqlalchemy自己先创建表，然后导入数据表的模型类进行增删改查；现在不是自己建表，该如何操作呢？
操作方案
通过sqlalchmey执行原生的sql语句，增删改查的原生语句携带表名，就不需要导入数据表的模型类了。
使用的包：
SQLAlchemy (1.3.10) + mysql-connector-python (8.0.19)
提供以下干货：
  演示了向原生sql语句传递变量的用法 即动态执行sql语句 更加灵活
  通过执行原生的sql语句实现操作已有的表
  演示了sql语句根
				
医院信息科的菜鸟，自学python。第一次写，原来学过一点sql上面的东西。一些数据his不提供，只有从数据库抓。
连接自己电脑上的sqlserver，一直连接不上。突然想起直接使用pymssql连接时候不用端口号
pymssql连接示例
        ip = 'localhost'
        username = 'sa'
        password = '20190218'
        datebase = '2021DRGS'
        conn = pymssql.conn
				
怎么在flask中通过sqlalchemy连接SQL server数据库，就是由db_url进行传递。这是我的db_url,我把它写在了config.py文件中
看一下我的DBHeleper.py的引用
第一句话是引用config文件，第三句话直接引入sqlalchemy调用create_engine，第四局就是通过创建一个变量=create_engine调用db_url这个函数
至于db_url是怎么写呢
这是SQL server的写法
 SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mssq
from flask import Flask
from sqlalchemy import Column, String, create_engine, INTEGER
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import json
数据库连接
#编码格式使用UTF-8，不然会中文乱码，查看数据库编码格式也要是UTF-8
engi.
				
前提在config里应该填写: 
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mssql+pyodbc://数据库登陆名:对应的密码@dsn_name"什么是dsn_name?见百科链接：点击我如何设置？(在win10下)(1)打开设置，在设置搜索框中输入数据源，出现设置ODBC数据源，选择对应的位数版本，点击进去 
(2)点击系统dsn，点击添加 
选择适合的驱动，点击完成，后面的步骤，
其中，username是MySQL数据库的用户名，password是密码，host是MySQL服务器的地址，port是MySQL服务器的端口号，database是要连接的数据库名称。
4. 创建数据库会话
使用create_session函数创建数据库会话，例如：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
5. 执行SQL语句
使用session对象执行SQL语句，例如：
result = session.execute('SELECT * FROM table_name')
其中，table_name是要查询的表名。
6. 关闭数据库会话
使用session对象关闭数据库会话，例如：
session.close()
以上就是使用SQLAlchemy连接MySQL数据库的基本步骤。   
### 回答2：
SQLAlchemy是一个Python的ORM（对象关系映射）框架，提供了一种操作多种数据库的方式。在使用SQLAlchemy连接MySQL数据库时，需要先安装MySQL Connector/Python或PyMySQL驱动程序。其中MySQL Connector/Python是官方提供的MySQL驱动程序，而PyMySQL是Python MySQL客户端库之一。
首先，需要在Python中导入SQLAlchemy和相应的驱动程序。如使用MySQL Connector/Python：
import mysql.connector
from sqlalchemy import create_engine
如使用PyMySQL：
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
接着，需要创建一个数据库引擎（engine），并指定连接的数据库的URL，其中包括主机、端口、数据库名称、用户名和密码等信息。如使用MySQL Connector/Python：
# 创建数据库引擎
engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://username:password@hostname:port/database")
# 连接数据库
conn = engine.connect()
# 执行SQL语句
result = conn.execute("SELECT * FROM table")
# 关闭连接
conn.close()
其中，username和password是连接MySQL数据库的用户名和密码，hostname是MySQL服务器的主机名或IP地址，port是MySQL服务器的端口号（默认为3306），database是所要连接的数据库的名称。
如使用PyMySQL：
# 创建数据库引擎
engine = create_engine("mysql+pymysql://username:password@hostname:port/database")
# 连接数据库
conn = engine.connect()
# 执行SQL语句
result = conn.execute("SELECT * FROM table")
# 关闭连接
conn.close()
需要注意的是，MySQL Connector/Python和PyMySQL的连接URL格式略有不同。在使用MySQL Connector/Python时，URL中需要指定mysql+mysqlconnector；而在使用PyMySQL时，URL中需要指定mysql+pymysql。在其他方面，两者的使用方法大同小异。
总的来说，使用SQLAlchemy连接MySQL数据库非常方便。只需安装相应的驱动程序，创建数据库引擎，连接数据库，执行SQL语句即可实现与MySQL数据库的交互。同时，SQLAlchemy提供了良好的抽象层，可以帮助开发者更加简单、高效地访问数据库。   
### 回答3：
SQLAlchemy是一个Python ORM库，它提供了许多方便的接口和高效的数据访问方法，让Python开发者可以轻松地与各种关系型数据库交互。MySQL是一个流行的开源数据库，SQLAlchemy库可以与MySQL数据库进行交互。下面是连接MySQL数据库的步骤：
1. 安装MySQL Connector Python
要连接MySQL数据库，首先需要安装MySQL Connector Python，这是MySQL官方提供的Python数据库驱动程序。可以使用pip命令安装，如下所示：
pip install mysql-connector-python
2. 创建Engine对象
在Python中与MySQL数据库交互，需要创建Engine对象。Engine是SQLAlchemy最重要的对象之一，它用于处理所有与数据库的交互。代码示例如下：
```python
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://user:password@localhost:port/dbname')
在创建Engine对象的时候，需要传入MySQL数据库的连接信息。连接信息包括数据库的用户名、密码、主机地址和端口号等信息。
3. 创建Session对象
在与MySQL数据库交互时，可以使用Session对象来执行SQL查询语句。Session对象可以通过Engine对象创建。代码示例如下：
```python
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
在创建Session对象之前，需要安装SQLAlchemy的ORM库。可以使用pip命令进行安装：
pip install sqlalchemy
4. 执行SQL语句
通过Session对象执行SQL语句，可以使用Session对象提供的许多方法。例如，可以使用Query对象查询表中的所有记录。代码示例如下：
```python
from sqlalchemy.orm import Query
query = Query(cls).select_from(cls)
data = session.execute(query).fetchall()
print(data)
以上就是使用SQLAlchemy连接MySQL数据库的步骤。需要注意的是，连接信息需要根据自己的情况进行相应的修改。通过这种方式连接MySQL数据库，可以快速方便地执行各种SQL查询语句，方便开发者进行数据交互。
				ERROR3948: Loading local data is disabled - this must be enabled on both the client and server sides
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                ERROR3948: Loading local data is disabled - this must be enabled on both the client and server sides
                    计算机魔术师: 
                    在datagrip上即便设置了 local_infile = 1 ，也同样的报错，需要命令行进入MySQL
                mac 通过homebrew安装anaconda并配置环境变量
                    BlueStragglers: 
                    真的是帮大忙了。homebrew 感觉还是有很多坑啊，感谢这篇帖子和楼主。
                ERROR3948: Loading local data is disabled - this must be enabled on both the client and server sides
                    roving_mars: 
                    感谢博主 终于解决了
                mac 通过homebrew安装anaconda并配置环境变量
                    Dear_Mrlu: 
                    确实，我也是安装完发现not found conda；使用什么终端就将对应anaconda的配置路径添加到对应的配置文件中，就解决了。顶一个