问题：SQLAlchemy：引擎，连接和会话的区别
我使用SQLAlchemy并至少有三个实体：engine，session并且connection，其中有execute方法，所以如果我如想选择所有记录table我能做到这一点
engine.execute(select([table])).fetchall()还有这个
connection.execute(select([table])).fetchall()甚至这个
session.execute(select([table])).fetchall()-结果将是相同的。
据我了解，如果有人使用engine.execute它connection，它会创建，打开session（Alchemy会为您处理）并执行查询。但是，执行此任务的这三种方式之间是否存在全局差异？
回答 0
单行概述：
的行为execute()是在所有情况下相同，但它们是3种不同的方法，在Engine，Connection和Session类。
到底是什么execute()：
要了解行为，execute()我们需要调查Executable该类。Executable是所有“语句”类型对象的超类，包括select（），delete（），update（），insert（），text（）-用最简单的词来说，Executable是SQLAlchemy支持的SQL表达式构造。
在所有情况下，该execute()方法均采用SQL文本或构造的SQL表达式，即SQLAlchemy支持的各种SQL表达式构造，并返回查询结果（ResultProxya-包装DB-API游标对象以更轻松地访问行列。）
为了进一步澄清（仅用于概念澄清，不建议使用方法）：
除了Engine.execute()（无连接执行），Connection.execute()和之外Session.execute()，还可以execute()直接在任何Executable构造上使用。该Executable班有它自己的执行execute()-每个正式文件作为，对什么人一行说明execute()确实是“ 编译并执行这个Executable ”。在这种情况下，我们需要将Executable（SQL表达式构造）与Connection对象或Engine对象（隐式获取Connection对象）进行显式绑定，以便execute()将知道在何处执行SQL。
下面的示例很好地演示了它-给定如下表：
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer
meta = MetaData()
users_table = Table('users', meta,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(50)))显式执行，即Connection.execute()-将SQL文本或构造的SQL表达式传递给以下execute()方法Connection：
engine = create_engine('sqlite:///file.db')
connection = engine.connect()
result = connection.execute(users_table.select())
for row in result:
# ....
connection.close()显式无连接执行，即Engine.execute()-将SQL文本或构造的SQL表达式直接传递给execute()Engine方法：
engine = create_engine('sqlite:///file.db')
result = engine.execute(users_table.select())
for row in result:
# ....
result.close()隐式执行（即Executable.execute()-）也是无连接的，并且调用的execute()方法Executable，即它execute()直接在SQL表达式构造（的实例Executable）本身上调用方法。
engine = create_engine('sqlite:///file.db')
meta.bind = engine
result = users_table.select().execute()
for row in result:
# ....
result.close()注意：出于说明的目的，陈述了隐式执行示例-强烈建议不按照这种方式执行这种执行方式-按照docs：
“隐式执行”是一个非常古老的使用模式，在大多数情况下，它比有用的方法更令人困惑，并且不鼓励使用它。两种模式似乎都鼓励在应用程序设计中过度使用权宜之计的“捷径”，这会在以后导致问题。
你的问题：
据我了解，如果有人使用engine.execute，它将创建连接，打开会话（Alchemy会为您关心）并执行查询。
您认为“如果有人使用engine.execute它会创建connection” 这一部分是正确的，但对于“打开session（炼金术会为您关心）并执行查询”而言，您是正确的- 在形式上，使用Engine.execute()和Connection.execute()（几乎）是同一件事，在形式上，Connection对象是隐式创建的，在以后的情况下，我们显式实例化它。在这种情况下真正发生的是：
`Engine` object (instantiated via `create_engine()`) -> `Connection` object (instantiated via `engine_instance.connect()`) -> `connection.execute({*SQL expression*})`但是，执行此任务的这三种方式之间是否存在全局差异？
在数据库层，这完全是同一回事，所有这些都在执行SQL（文本表达式或各种SQL表达式构造）。从应用程序的角度来看，有两个选项：
- 直接执行-使用
Engine.execute()或Connection.execute() - 使用
sessions-通过有效地处理交易单单元的工作，轻松session.add()，session.rollback()，session.commit()，session.close()。在ORM（即映射表）的情况下，这是与DB进行交互的方式。提供identity_map，以便在单个请求期间立即获取已被访问的对象或新创建/添加的对象。
Session.execute()最终使用Connection.execute()语句执行方法来执行SQL语句。使用Session对象是SQLAlchemy ORM建议的应用程序与数据库交互的方式。
文档摘录：
重要的是要注意，在使用SQLAlchemy ORM时，通常不访问这些对象。而是将Session对象用作数据库的接口。但是，对于围绕直接使用文本SQL语句和/或SQL表达式构造而无需ORM更高级别的管理服务参与的应用程序，“引擎”和“连接”为王（也是王后？），请继续阅读。
回答 1
Nabeel的答案涵盖了很多细节并且很有帮助，但是我发现难以理解。由于这是该问题的第一个Google结果，因此，我对以后发现此问题的人们加深了理解：
运行.execute（）
正如OP和Nabell Ahmed都指出的那样，执行平原时SELECT * FROM tablename，提供的结果没有区别。
这三个对象之间的区别取决于上下文就成为非常重要的SELECT声明中，或者更常见的是，当你想要做其他事情一样使用INSERT，DELETE等等。
何时使用引擎，连接，会话
引擎是SQLAlchemy使用的最低级别的对象。它维护了一个连接池，可在应用程序需要与数据库对话时使用。
.execute()是一种先调用conn = engine.connect(close_with_result=True)然后调用的便捷方法conn.execute()。close_with_result参数表示连接自动关闭。（我稍微解释了源代码，但本质上是正确的）。编辑：这是engine.execute的源代码您可以使用引擎执行原始SQL。
result = engine.execute('SELECT * FROM tablename;') #what engine.execute() is doing under the hood conn = engine.connect(close_with_result=True) result = conn.execute('SELECT * FROM tablename;') #after you iterate over the results, the result and connection get closed for row in result: print(result['columnname'] #or you can explicitly close the result, which also closes the connection result.close()在基本用法下的文档中对此进行了介绍。
连接（正如我们在上面看到的）实际上是执行SQL查询的工作。每当您想更好地控制连接的属性，何时关闭连接等时，都应该执行此操作。例如，非常重要的示例是Transaction，它使您可以决定何时将更改提交到数据库。在正常使用中，更改是自动提交的。通过使用事务，您可以（例如）运行多个不同的SQL语句，如果其中一个出现问题，则可以立即撤消所有更改。
connection = engine.connect() trans = connection.begin() try: connection.execute("INSERT INTO films VALUES ('Comedy', '82 minutes');") connection.execute("INSERT INTO datalog VALUES ('added a comedy');") trans.commit() except: trans.rollback() raise如果一次失败，这将使您撤消两项更改，就像您忘记创建数据日志表一样。
因此，如果您正在执行原始SQL代码并需要控制，请使用连接
会话用于SQLAlchemy的对象关系管理（ORM）方面（实际上，您可以从它们的导入方式中看到这一点：）
from sqlalchemy.orm import sessionmaker。他们在后台使用连接和事务来运行其自动生成的SQL语句。.execute()是一个便捷功能，可传递到会话绑定的任何对象（通常是引擎，但可以是连接）。如果您使用的是ORM功能，请使用会话。如果只执行不绑定对象的直接SQL查询，则最好直接使用连接。
回答 2
这是运行诸如GRANT之类的DCL（数据控制语言）的示例
def grantAccess(db, tb, user):
import sqlalchemy as SA
import psycopg2
url = "{d}+{driver}://{u}:{p}@{h}:{port}/{db}".\
format(d="redshift",
driver='psycopg2',
u=username,
p=password,
h=host,
port=port,
db=db)
engine = SA.create_engine(url)
cnn = engine.connect()
trans = cnn.begin()
strSQL = "GRANT SELECT on table " + tb + " to " + user + " ;"
try:
cnn.execute(strSQL)
trans.commit()
except:
trans.rollback()
raise
