Python的ORM框架SQLAlchemy
接口测试时，测试数据有多种方式来存放（比如yaml、excel、MySQL、甚至txt文件等等），使用哪种方式需要根据接口的实际情况（请求数据量大小）来决定。当然也可以写死在代码里，不过从可维护性的角度来看这显然是一个糟糕的做法。还有另外一个场景，大多数情况下，POST或PUT接口会向业务数据库（MySOL）中插入数据，如果想进一步增强接口校验的可信度，除了对返回的response body做校验之外，业务数据库中是否完成插入数据的动作也可以作为一个校验点。
无论是用MySOL来存放测试数据还是校验业务数据库（MySOL）中是否插入数据，都需要做到使用Python脚本完成MySQL的增删改查操作。MySQL操作有两种方式，第一种最直接的方式是用SQL语句拼接成字符串，然后执行SQL，这种方式同样面临维护性的问题（如果表名发生了变化，需要在引用表名的所有位置全部完成替换），同时大量SQL字符串的存在会使得代码看起来异常臃肿。第二种是使用ORM框架，ORM框架把MySOL表和Python的类一一对应，MySQL的增删改查操作对应类中的各个方法，这大大降低了维护难度。
Python中，SQLAlchemy是最有名的ORM框架之一。
安装
pip3 install sqlalchemy
SQLAlchemy架构：
Schema / Types 架构和类型 SQL Expression Language 封装好的 SQL 语句 Engine 框架引擎 Connection Pooling 数据库连接池 Dialect 根据用户的配置，调用不同的数据库 API(Oracle, postgresql, Mysql) 并执行对应的 SQL语句
SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须依赖pymsql等第三方插件，从而实现对数据库的操作，如：
pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
如果和我一样用的是Python3，需要先确保pymysql已经安装。
SQLAlchemy操作数据表CURD
直接上代码
创建数据表（model.py）：
from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 创建对象的基类 Base = declarative_base() # 初始化数据库连接 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost/0501_db', echo=True, # 程序运行时反馈执行过程中的关键对象，包括ORM构建的sql语句 max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接 pool_size=5, # 连接池大小 pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错 pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置） ) ''' 创建数据表的映射类 ''' # 定义Users对象 class Users(Base): # 表的名字 __tablename__ = 'users' # 表的结构 id = Column(Integer, primary_key=True) age = Column(String(3)) name = Column(String(20)) # 定义Cat对象 class Cat(Base): __tablename__ = 'cat' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(20)) color = Column(String(20)) # 创建表到数据库表中 Base.metadata.create_all(engine) declarative_base()是sqlalchemy内部封装的一个方法，Base作为所有映射类的父类，将在子类中把声明式映射过程作用于其子类。
从上面的代码不难总结出：
一个类对应数据库中的一张表，类的数据属性对应了表中的字段名，这个类称为映射类。
根据映射类创建出一个个的对象，每个对象对应了表中的一条实际的数据。
图形化语言：
执行代码，终端查看数据表：
有了数据表，怎么去操作呢？根据上面所说“根据映射类创建出一个个的对象，每个对象对应了表中的一条实际的数据”，创建一个对象就可以了吗？比如这样：
user_1 = Users(age='18', name='yangge')
当然是不可以的，此时，user_1对象只是在此刻环境的内存中有效，并没有在表中真正生成数据。
要想生成数据到表中，需要创建一个和数据库沟通的会话对象，利用这个会话对象对数据库中的表进行CURD操作。
数据表的CURD操作： sqlalchemy使用session用于创建程序和数据库之间的会话，所有对象的载入和保存都需要通过session对象。 在model.py中追加如下代码：from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 把当前的引擎绑定给这个会话 DBSession = sessionmaker(bind=engine) # 添加 # 创建Session对象 session = DBSession() # 创建User对象 user_1 = Users(age='18', name='zhangwu') user_2 = Users(age='19', name='zhangliu') user_3 = Users(age='20', name='zhangjiu') # 添加到session # session.add(user_1) session.add_all([user_1, user_2, user_3]) # 提交 session.commit() # 关闭session session.close()
执行代码，终端查看数据表：
查询：
# 创建session session = DBSession() # 利用session创建查询，query(对象类).filter(条件).one()/all() # one()返回一个记录，all()返回所有符合条件的记录列表 user = session.query(Users).filter(Users.id == '2').one() user_list = session.query(Users).all() print('type:{0}'.format(type(user))) print('name:{0}'.format(user.name)) print('type:{0}'.format(type(user_list))) print('name:{0}'.format(user_list[2].name)) # 关闭session session.close() 控制台输出：
更新&删除：
# 更新 session = DBSession() user_result = session.query(Users).filter_by(id='2').first() user_result.name = lishi session.commit() session.close() # 删除 session = DBSession() user_del = session.query(Users).filter_by(id='1').first() session.delete(user_del) session.commit() session.close()
由于关系型数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联，相应地，作为ORM框架的SQLAlchemy也支持多表的CURD。
源码：