python setup.py install

import sqlalchemy

# 1. 導(dǎo)入模塊
from sqlalchemy import *
from sqlclchemy.orm import *
# 2. 建立數(shù)據(jù)庫引擎
mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)
 #address 數(shù)據(jù)庫://用戶名:密碼（沒有密碼則為空）@主機名：端口/數(shù)據(jù)庫名
 #echo標(biāo)識用于設(shè)置通過python標(biāo)準(zhǔn)日志模塊完成的SQLAlchemy日志系統(tǒng)，當(dāng)開啟日志功能，我們將能看到所有的SQL生成代碼
# 3. 建立連接
connection = mysql_engine.connect()
# 4. 查詢表信息
result = connection.execute("select name from t_name)
for row in result:
 print "name: ", row['name']
# 5. 關(guān)閉連接
connection.close()

# 1. 導(dǎo)入模塊
from sqlalchemy import *
from sqlclchemy.orm import *
# 2. 建立數(shù)據(jù)庫引擎
mysql_engine = create_engine("$address", echo, module)
 #address 數(shù)據(jù)庫://用戶名:密碼（沒有密碼則為空）@主機名：端口/數(shù)據(jù)庫名
 #echo標(biāo)識用于設(shè)置通過python標(biāo)準(zhǔn)日志模塊完成的SQLAlchemy日志系統(tǒng)，當(dāng)開啟日志功能，我們將能看到所有的SQL生成代碼
# 3. 設(shè)置metadata并將其綁定到數(shù)據(jù)庫引擎
metadata = Metadata(mysql_engine)
# 4. 定義需新建的表
users = Table('users', metadata,Column('user_id', Integer, primary_key=True),
 Column('name', String(40)),
 Column('age', Integer),
 Column('password', String),)
 #Table實現(xiàn)方式與SQL語言中的CRETE TABLE類似
# 5. 在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建表
metadata.create_all(mysql_engine)
 #向數(shù)據(jù)庫發(fā)出CREATE TABLE命令，由此數(shù)據(jù)庫新建名為users的表
 #調(diào)用時會檢查已經(jīng)存在的表結(jié)構(gòu)，因此可重復(fù)調(diào)用
# 6. 創(chuàng)建一個與數(shù)據(jù)庫中的users表匹配的python類
class user():
 def __int__(self, name, fullname, password):
 self.name = name
 self.fullname = fullname
 self.passwd = passwd
 #python類的屬性需與users表的列名一致
# 7. 設(shè)置映射
from sqlalchemy.orm import mapper
mapper(user, users)
 # mapper()創(chuàng)建一個新的Mapper對象，與定義的類相關(guān)聯(lián)
#需要注意的是，通過mapper建立映射的數(shù)據(jù)表必須帶有主鍵，如果沒有主鍵就無法定位某個table的某行row, 
#如果無法定位某行row, 就無法做Object-relational mapping這樣的映射
# 8. 創(chuàng)建session
Session = sessionmaker(bind=mysql_egnine)
session = Session()
 #由此我們只需對python的user類的操作，后臺數(shù)據(jù)庫的具體實現(xiàn)交由session完成
# 9. 執(zhí)行
session.commit()
 #實現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫的交互
# 10. 查詢
usr_info = session.query(user).filter_by(age=12).first()
 #返回數(shù)據(jù)庫中年紀(jì)12歲的第一條數(shù)據(jù)

上面結(jié)合SQLAlchemy中ORM部分實現(xiàn)一個Mapper對象，將類的實例對應(yīng)表中的記錄，實例的屬性對應(yīng)字段。實現(xiàn)一個Data Mapping需要三個元素：Tabella Metadata, user-defined class, mapper對象，這三個是實現(xiàn)對象對表映射的基本元素，在此基礎(chǔ)上，可實現(xiàn)一對多的映射，實現(xiàn)類似多表查詢的問題
首先創(chuàng)建兩個相關(guān)聯(lián)的表Student, Score，表Score中以主表的id字段為外鍵

Student = Table('student', engine,  
              column(‘id', Interger, primary_key = True), 
              column('name', String, nullable=False), 
              column('age', Interger) 
) 
Score = Table('score', engine,  
            column('id', Integer, primary_key=True), 
            column('student_id', Integer, ForeignKey(student.id)) 
            column('category', String, nullable=False), 
            column('score', Integer)   
) 

兩表中，Score表以Student表中id項為外鍵，一般稱Student表為主表，Score表為從表
表創(chuàng)建好后，那同樣，在python中需定義兩個與表相對應(yīng)的類

class student_type(object): 
     def __init__(self): 
        self.name = None 
class score_type(object): 
     def __init__(self): 
        self.category = None 

在建立mapping時，我們只需要體現(xiàn)兩個表間又相互關(guān)聯(lián)關(guān)系，
并不關(guān)心表中具體的主鍵與外鍵等關(guān)系（由SQLAlchemy處理），
當(dāng)需要體現(xiàn)表student與表score間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，mapper具體的定義方法如：
mapper(student_type, student, properties={'_scores': relation(score_type, Score)})
通過properties中參數(shù)，實現(xiàn)score_type 與Score的映射，
由此可以通過訪問student中的'_scores'屬性來查詢Score表中的值
另外，properties是一個字典，可以添加多個屬性，SQLAlchemy中有些模塊如backref, 也可導(dǎo)入

綜上，使用關(guān)系映射可以方便地從一個對象直接找到相對應(yīng)的其他的對象