### Python 中使用 SQLAlchemy 和 SQLite3 创建数据库表 #### 使用 SQLAlchemy 的方法 SQLAlchemy 是一种功能强大的 ORM 工具，允许开发者通过 Python 类的形式定义数据库结构并轻松管理数据。以下是基于 SQLAlchemy 实现创建数据库表的具体示例。 首先需要安装 SQLAlchemy 库[^2]： ```bash pip install SQLAlchemy ``` 如果目标是 SQLite 数据库，则无需额外安装驱动；如果是 MySQL 数据库，则还需要安装 `pymysql` 驱动[^3]: ```bash pip install pymysql ``` 接着可以通过以下代码实现创建数据库表的功能： ```python from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relationship, sessionmaker # 初始化基础类 Base = declarative_base() class User(Base): # 定义User表对应的Python类 __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) # 主键字段 name = Column(String(50)) # 用户名字段 age = Column(Integer) # 年龄字段 def __repr__(self): return f"<User(name={self.name}, age={self.age})>" # 如果要关联其他表，可以继续扩展关系 class Address(Base): # 假设有一个Address表与User有关联 __tablename__ = 'addresses' id = Column(Integer, primary_key=True) email = Column(String(100), nullable=False) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) # 外键关联到Users表 user = relationship("User", back_populates="addresses") User.addresses = relationship("Address", order_by=Address.id, back_populates="user") # 反向绑定 # 创建SQLite内存数据库引擎 (也可以指定文件路径) engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) # 将模型映射至实际的数据库表 Base.metadata.create_all(engine) # 测试插入一条记录 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() new_user = User(name='Alice', age=28) session.add(new_user) session.commit() # 提交事务 print(session.query(User).all()) # 查询所有用户 ``` 上述代码展示了如何利用 SQLAlchemy 来定义两个相互关联的数据表，并将其映射到 SQLite 内存数据库中[^4]。 --- #### 使用 sqlite3 标准库的方法 对于简单的场景或者不希望引入外部依赖的情况下，可以直接使用 Python 自带的 `sqlite3` 模块来操作 SQLite 数据库。 下面是一个完整的例子展示如何手动创建一张表以及插入一些测试数据： ```python import sqlite3 # 连接或新建一个名为example.db的SQLite数据库文件 conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() try: cursor.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, age INT CHECK(age >= 0 AND age <= 120), UNIQUE(name COLLATE NOCASE) ON CONFLICT REPLACE ) """) except Exception as e: print(f"Error creating table: {e}") # 插入几条样本数据 cursor.executemany( "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", [('Bob', 30), ('Charlie', 22)] ) # 执行查询语句查看结果 for row in cursor.execute("SELECT * FROM users ORDER BY age DESC"): print(row) # 别忘了提交更改和关闭资源 conn.commit() conn.close() ``` 此脚本会尝试在一个本地磁盘上的 `example.db` 文件里建立一个新的表格叫做 `users` ，并且填充若干虚拟人物的信息进去。 --- #### 总结 无论是采用轻量级的标准库方式还是更灵活复杂的 ORM 方式，在现代开发实践中都各有优劣。具体选择取决于项目需求和个人偏好等因素决定。