摘要：首先安裝包數據庫的默認編碼為，修改數據表的默認編碼是的一個基本操作，這是需要預先掌握的。生成測試數據接下來創建個課程作者，也就是個類的實例，每個作者對應兩個課程，共個類實例。

首先安裝包
sudo pip3 install sqlalchemy

數據庫的默認編碼為 latin1，修改數據表的默認編碼是 MySQL 的一個基本操作，這是需要預先掌握的。不過學習本課程時并不需要這么做，在創建數據庫的同時添加 CHARACTER SET = UTF8 指定編碼格式即可。我們要創建課程相關的映射類以及對應的數據表，現在先創建所需數據庫 study ，編碼格式為 UTF-8 ：

mysql -u root
create database study character set = UTF8;
show create database studyG

使用 SQLAlchemy 連接數據庫需要引擎，創建引擎使用 create_engine 方法：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://root@localhost/study?charset=utf8")
創建映射類需要繼承聲明基類，使用 declarative_base ：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base(engine)

創建映射類須繼承聲明基類。首先創建 user 數據表的映射類，此表存放用戶數據，也就是課程作者的數據：

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base): # 繼承聲明基類

__tablename__ = "user"  # 設置數據表名字，不可省略
id = Column(Integer, primary_key=True)   # 設置該字段為主鍵
# unique 設置唯一約束，nullable 設置非空約束
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
email = Column(String(64), unique=True)

# 此特殊方法定義實例的打印樣式
def __repr__(self):
    return "".format(self.name)

一對多關系
現在創建第二個映射類 Course，它對應的數據表 course 存放課程數據。一個課程作者可以創建多個課程，一個課程對應唯一的課程作者，這種關系被稱為一對多或者多對一關系，這是最常用的數據表關系類型：

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship, backref

class Course(Base):

__tablename__ = "course"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64))
# ForeignKey 設置外鍵關聯，第一個參數為字符串，user 為數據表名，id 為字段名
# 第二個參數 ondelete 設置刪除 User 實例后對關聯的 Course 實例的處理規則
# "CASCADE" 表示級聯刪除，刪除用戶實例后，對應的課程實例也會被連帶刪除
user_id = Column(Integer, ForeignKey("user.id", ondelete="CASCADE"))
# relationship 設置查詢接口，以便后期進行數據庫查詢操作
# 第一個參數為位置參數，參數值為外鍵關聯的映射類名，數據類型為字符串
# 第二個參數 backref 設置反向查詢接口
# backref 的第一個參數 "course" 為查詢屬性，User 實例使用該屬性可以獲得相關課程實例的列表
# backref 的第二個參數 cascade 如此設置即可實現 Python 語句刪除用戶數據時級聯刪除課程數據
user = relationship("User", 
        backref=backref("course", cascade="all, delete-orphan"))

def __repr__(self):
    return "".format(self.name)
    
    

創建數據表
聲明基類 Base 在創建之后并不會主動連接數據庫，因為它的默認設置為惰性模式。Base 的 metadata 有個 create_all 方法，執行此方法會主動連接數據庫并創建全部數據表，完成之后自動斷開與數據庫的連接：

Base.metadata.create_all()

完整代碼
總結以上內容，寫入 db.py 文件：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship, backref

engine = create_engine("mysql://root@localhost/study?charset=utf8")
Base = declarative_base(engine)

class User(Base):

__tablename__ = "user"  
id = Column(Integer, primary_key=True) 
name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
email = Column(String(64), unique=True)

def __repr__(self):
    return "".format(self.name)

class Course(Base):

__tablename__ = "course"
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(64))
user_id = Column(Integer, ForeignKey("user.id", ondelete="CASCADE"))
user = relationship("User",
        backref=backref("course", cascade="all, delete-orphan"))

def __repr__(self):
    return "".format(self.name)

if name == "__main__":

# 使用聲明基類的 metadata 對象的 create_all 方法創建數據表：
Base.metadata.create_all()

運行程序
在終端使用 Python 解釋器運行文件，在此之前先安裝一個必要的依賴包 mysqlclient，該依賴包的作用是連接數據庫：

$ sudo pip3 install mysqlclient # 安裝依賴包
$ python3 db.py

測試數據的創建需要用到 Python 的 faker 庫，使用 pip3 安裝先：

sudo pip3 install faker
這是一個用法簡單功能強大的偽造數據的庫，大家可以在命令行交互解釋器 ipython 中進行測試，首先在終端命令行安裝 ipython ：

$ sudo pip3 install ipython

完成后終端執行 ipython 命令，即可進入命令行交互解釋器：

In [38]: from faker import Faker # 引入 Faker 類

In [39]: fake = Faker("zh-cn")

In [40]: fake.name() # 偽造姓名
Out[40]: "房明"

In [41]: fake.address() # 偽造地址
Out[41]: "山西省梅市上街董路Q座 238175"

In [42]: fake.email() # 偽造郵箱
Out[42]: "oqiu@rn.net"

In [43]: fake.url() # 偽造 URL
Out[43]: "https://www.yuzhu.cn/"

In [44]: fake.date() # 偽造日期
Out[44]: "2012-07-03"

ession 處理數據
上文已經介紹了使用映射類創建數據表要用聲明基類 Base，那么處理數據用什么呢？要用到 session，它是 sessionmaker 類的實例，該實例實現了 call 方法，本身可以作為函數來執行，返回值就是能夠處理數據的 session：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from db import Base, engine, User, Course

session = sessionmaker(engine)()
當我們創建了 session 實例，就啟動了一個操作 MySQL 數據庫的會話。

生成測試數據
接下來創建 5 個課程作者，也就是 5 個 User 類的實例，每個作者對應兩個課程，共 10 個 Course 類實例。將以下代碼寫入測試數據的 Python 文件中，文件名為 create_data.py ：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from faker import Faker
from db import Base, engine, User, Course

session = sessionmaker(engine)()
fake = Faker("zh-cn")

def create_users():

for i in range(10):
    # 創建 10 個 User 類實例，偽造 name 和 email
    user = User(name=fake.name(), email=fake.email())
    # 將實例添加到 session 會話中，以備提交到數據庫
    # 注意，此時的 user 對象沒有 id 屬性值
    # 映射類的主鍵字段默認從 1 開始自增，在傳入 session 時自動添加該屬性值
    session.add(user)

def create_courses():

# session 有個 query 方法用來查詢數據，參數為映射類的類名
# all 方法表示查詢全部，這里也可以省略不寫
# user 就是上一個函數 create_users 中的 user 對象
for user in session.query(User).all():
    # 兩次循環，對每個作者創建兩個課程
    for i in range(2):
        # 創建課程實例，name 的值為 8 個隨機漢字
        course = Course(name="".join(fake.words(4)), user_id=user.id)
        session.add(course)

def main():

# 執行兩個創建實例的函數，session 會話內就有了這些實例
create_users()
create_courses()
# 執行 session 的 commit 方法將全部數據提交到對應的數據表中
session.commit()

if name == "__main__":

main()

完成后，可以在終端執行 python3 create_data.py 來創建數據。為了便于查看代碼的執行情況，不這樣做，我們在 ipython 中引入這些函數，依次執行它們來查看細節：

In [1]: from create_data import User, Course, session, create_users, create_courses

In [2]: create_users()

In [3]: session.query(User).all()
Out[3]:
[,
,
,
,
,
,
,
,
,
]

In [4]: user = session.query(User).all()[3]

In [5]: user.name
Out[5]: "邢想"

In [6]: user.id
Out[6]: 4

In [7]: create_courses()

In [8]: for course in session.query(Course)[:4]:
...: print(course.name)
...:
開發中文電子新聞
怎么發布結果詳細
你的只要非常如果
次數通過評論等級

In [9]: user.course
Out[9]: [, ]

In [10]: course = session.query(Course)[12]

In [11]: course.user
Out[11]:

In [12]: session.commit()

**接下來我們在 ipython 中刪除 user 實例，驗證級聯刪除功能是否生效：

In [13]: session.delete(user)

In [14]: session.commit()**