SQLAlchemy 2.0 建立连接-引擎

前言

初衷：在学习的时候发现 SQLAlchemy 官方文档缺中文版，翻阅英文文档效率低，萌生翻译想法。
本系列旨在原汁原味的翻译 SQLAlchemy 2.0 官方文档，帮助英语不好的小伙伴快速学习使用方法。
如果觉得翻译不错，欢迎在文章底部请作者喝杯奶茶，您的鼓励就是俺最大的动力！😄

建立连接-引擎

欢迎 ORM 和 Core 的忠实读者！
每个连接到数据库的 SQLAlchemy 应用都需要使用一个引擎（Engine）。这一点适用于所有情况。

任何 SQLAlchemy 应用程序的开始都是一个被称作引擎（Engine）的对象。
这个对象扮演着对指定数据库进行连接的中央信息库，既提供了一个中转，又提供了一个称为连接池来保存这些数据库连接。
引擎通常是一个全局对象，为特定的数据库服务器只创建一次，并通过一个 URL 字符串进行配置，该字符串描述了如何连接到数据库主机或后端。

在本教程中，我们将使用一个仅在内存中运行的 SQLite 数据库。这是一种方便的方式，可以在无需提前设置真实的数据库的情况下进行测试。这里我们通过使用 create_engine() 函数来创建数据库引擎：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite+pysqlite:///:memory:", echo=True)

create_engine 的主要参数是一个字符串类型的 URL，例如上面的 sqlite+pysqlite:///:memory: 。这暗示着引擎（Engine）三个重要的事实：

我们正在与哪种数据库进行连接？如上的 sqlite 部分，它在 SQLAlchemy 中链接到一个称为SQL 方言的对象。
我们使用的是哪个数据库接口（DBAPI）？Python DBAPI 是一个第三方驱动程序，SQLAlchemy 可以使用它与特定数据库进行交互。如上示例中，我们使用是 pysqlite，在现代 Python 中，它是 SQLite 的 sqlite3标准库接口。如果不进行设置，SQLAlchemy 将使用所选数据库的默认 DBAPI。
我们如何定位到数据库？如上示例中，我们的 URL 包含 /:memory:，这表明我们将使用一个仅在内存中运行的数据库。这种数据库非常适合实验，因为它不需要任何服务器，也不需要创建新文件。

懒加载连接(Lazy Connecting)
在调用 create_engine() 创建一个数据库引擎时，它并不会立即尝试连接到数据库；真正的连接只会在第一次执行与数据库相关的操作时发生。这种设计模式被称为 “懒初始化”。
简单来说，就是在需要的时候才去连接数据库，而不是一开始就连接。这样可以提高效率和性能。

我们还指定了一个参数 create_engine.echo，它会指示引擎将发出的所有 SQL 语句记录到 Python 日志中，并输出到标准输出。这个选项是一种更简便的方式，用于在脚本中快速设置 Python 日志，特别适合在实验时使用。许多 SQL 示例下方会有一个 [SQL] 链接，当我们点击则会显示完整的 SQL 交互信息。

SQLAlchemy 1.4 / 2.0 Tutorial
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