sqlalchemy的概念已经太多网站可以查到，在这里不再赘述，直接说如何使用
- 创建，创建的表和MySQL中的表要一一对应，实际上这个就是和MySQL的表的映射关系
- 增加：
xz_adcodes = XzBranches.session.query(XzBranches).all()
for i in xz_adcodes:
article1 = CodeBranches(name=i.name, adcode=i.adcode,citycode=i.citycode)
CodeBranches.session.add(article1)
CodeBranches.session.commit()
其中XzBranches和CodeBranches是两个数据表，以上的操作等价于
insert into gd_adcode_count(name,adcode,citycode) select name,adcode,citycode from xz_city_adcode
将表xz_city_adcode 中的数据复制到gd_adcode_count这个表中。
xz_adcodes = XzBranches.session.query(XzBranches).all() -------------> all() 函数表示获取到全部的信息，但是这里的信息必须要遍历才会出现，否则会返回一个对象
article1 = CodeBranches(name=i.name, adcode=i.adcode,citycode=i.citycode)
CodeBranches.session.add(article1)
这两句话是指将获取到的值依次的插入到表CodeBranches 中
最后要注意，一定要提交，否则是无效的
3. 更新
sql2 = "update gd_adcode_count set keywords='%s' where keywords is null"%self.names[i]
等价于：
CodeBranches.session.query(CodeBranches).filter_by(keywords=None).update({"keywords": self.names[i]})
CodeBranches.session.commit()
整句话用中文解释一下就是： 将关键字为空的字段，全部填写为self.names[0] 的字段。
其中，值得一提的是，我们要如何表达关键字为空，在这里，网上的很多用法都是错误的
我们应该写成keywords=None,不是== , 并且None 也不需要加引号。
还有就是，update是需要写成字典的形式，而不是依次赋值，这样也是错的。
4 查询
今天写查询的时候发现，查询key不为空的时候，无法查询，所以看了一下别人都是怎么写的，发现不仅仅有filter_by() 这个函数，还有filter() 这个函数，filter() 中可以使用 != 等符号，但是filter_by 是不可以的
还有就是查询之后的函数的使用：
print( session.query(User).filter(User.username=='jingqi').all() )
print( session.query(User).filter(User.username=='jingqi').first())
print( session.query(User).filter(User.username=='jingqi').one())#结果为一个时正常，多了就报错
print( session.query(User).get(2))#通过id查询
使用limit offset slice等函数进行查询
#限制查询返回结果
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').limit(2).all())
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').offset(2).all())
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').slice(2,3).all())
#可以排序之后再进行限制
from sqlalchemy import desc
print( session.query(User).filter(User.username!='budong').order_by(User.username).all())
print( session.query(User).filter(User.username!='budong').order_by(desc(User.username)).slice(1,3).all())
第一个是限制返回条数，从第一条开始；第二个是从第三条开始返回查询结果；第三个是切片返回记录。
order_by默认是顺序，desc是降序。
其他的函数查询，注意：模糊匹配是十分耗费时间的，能不用就尽量不要用。
#不等于
print( session.query(User).filter(User.username!='jingqi').all() )
#模糊匹配 like
print( session.query(User).filter(User.username.like('jingqi')).all() )
print( session.query(User).filter(User.username.notlike('jingqi')).all() )
#成员属于 in_
print( session.query(User).filter(User.username.in_(['jingqi','jingqi1'])).all() )
#成员不属于 notin_
print( session.query(User).filter(User.username.notin_(['jingqi','jingqi2'])).all() )
#空判断
print( session.query(User).filter(User.username==None).all() )
print( session.query(User).filter(User.username.is_(None)).all() )
print( session.query(User).filter(User.username.isnot(None)).all() )
#多条件
print( session.query(User).filter(User.username.isnot(None),User.password=='qwe123').all() )
#选择条件
from sqlalchemy import or_,and_,all_,any_
print( session.query(User).filter(or_(User.username=='jingqi',User.password=='qwe123')).all() )
print( session.query(User).filter(and_(User.username=='jingqi2',User.password=='111')).all() )
聚合函数的使用
from sqlalchemy import func,extract
print( session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).all() )
print( session.query(User.password,func.count(User.id)).group_by(User.password).having(func.count(User.id)>1).all() )
print( session.query(User.password,func.sum(User.id)).group_by(User.password).all() )
print( session.query(User.password,func.max(User.id)).group_by(User.password).all() )
print( session.query(User.password,func.min(User.id)).group_by(User.password).all() )
#使用extract提取时间中的分钟或者天来分组
print( session.query(extract('minute', User.creatime).label('minute'),func.count('*').label('count')).group_by('minute').all() )
print( session.query(extract('day', User.creatime).label('day'),func.count('*').label('count')).group_by('day').all() )
这里只是告诉大家的用法，其中group_by是分组，如果要使用聚合函数，就必须导入func,label是取别名的意思 。