以下是如何在Python中使用SQLAlchemy操作Microsoft SQL Server数据库的完整使用攻略，包括安装SQLAlchemy库、连接Microsoft SQL Server数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据等步骤。同时，提供了两个示例以便更好理解如何在Python中使用SQLAlchemy操作Microsoft SQL Server数据库。
步骤1：安装SQLAlchemy库
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库连接Microsoft SQL Server数据库。以下是安装SQLAlchemy库的基本语法：
pip install sqlalchemy
在上面的语法中，我们使用pip命令安装SQLAlchemy库。
步骤2：连接Microsoft SQL Server数据库
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库连接Microsoft SQL Server数据库。以下是连接Microsoft SQL Server数据库的基本语法：
from sqlalchemy import create_engine
# 连接Microsoft SQL Server数据库
engine = create_engine('mssql+pyodbc://server_name/database_name?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0')
在上面的语法中，我们使用create_engine方法连接到Microsoft SQL Server数据库。在create_engine方法中，我们需要指定mssql+pyodbc为数据库类型，server_name和database_name作为服务器和数据库名称，以及driver作为ODBC驱动程序名称。
步骤3：创建表
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库创建表。以下是创建表的基本语法：
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 创建基类
Base = declarative_base()
# 创建表
class Employee(Base):
__tablename__ = 'employees'
id = Column(Integer, primary_key=True)
first_name = Column(String(50))
last_name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
在上面的语法中，我们首先使用declarative_base方法创建基类。然后，我们使用Column方法创建列，并使用__tablename__属性指定表名。最后，我们使用Base.metadata.create_all(engine)方法创建表。
步骤4：插入数据
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库插入数据到Microsoft SQL Server数据库。以下是插入数据的基本语法：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 插入数据
employee = Employee(first_name='John', last_name='Doe', age=30)
session.add(employee)
session.commit()
# 关闭Session
session.close()
在上面的语法中，我们首先使用sessionmaker方法创建Session。然后，我们使用add方法插入数据到Microsoft SQL Server数据库。接着，我们使用commit方法提交事务。最后，我们使用close方法关闭Session。
步骤5：查询数据
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库查询数据从Microsoft SQL Server数据库。以下是查询数据的基本语法：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 查询数据
employees = session.query(Employee).all()
for employee in employees:
print(employee.first_name, employee.last_name, employee.age)
# 关闭Session
session.close()
在上面的语法中，我们首先使用sessionmaker方法创建Session。然后，我们使用query方法查询数据从Microsoft SQL Server数据库。接着，我们使用all方法获取所有数据，并使用for循环遍历数据。最后，我们使用close方法关闭Session。
步骤6：更新数据
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库更新数据到Microsoft SQL Server数据库。以下是更新数据的基本语法：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 更新数据
employee = session.query(Employee).filter_by(first_name='John').first()
employee.age = 35
session.commit()
# 关闭Session
session.close()
在上面的语法中，我们首先使用sessionmaker方法创建Session。然后，我们使用query方法查询数据从Microsoft SQL Server数据库。接着，我们使用filter_by方法过滤数据，并使用first方法获取第一条数据。然后，我们更新数据并使用commit方法提交事务。最后，我们使用close方法关闭Session。
步骤7：删除数据
在Python中，我们可以使用SQLAlchemy库删除数据从Microsoft SQL Server数据库。以下是删除数据的基本语法：
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 删除数据
employee = session.query(Employee).filter_by(first_name='John').first()
session.delete(employee)
session.commit()
# 关闭Session
session.close()
在上面的语法中，我们首先使用sessionmaker方法创建Session。然后，我们使用query方法查询数据从Microsoft SQL Server数据库。接着，我们使用filter_by方法过滤数据，并使用first方法获取第一条数据。然后，我们使用delete方法删除数据并使用commit方法提交事务。最后，我们使用close方法关闭Session。
示例1
在这个示例中，我们使用SQLAlchemy库连接Microsoft SQL Server数据库，并创建employees表。然后，我们插入一条数据到employees表中。
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
# 连接Microsoft SQL Server数据库
engine = create_engine('mssql+pyodbc://server_name/database_name?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0')
# 创建基类
Base = declarative_base()
# 创建表
class Employee(Base):
__tablename__ = 'employees'
id = Column(Integer, primary_key=True)
first_name = Column(String(50))
last_name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 插入数据
employee = Employee(first_name='John', last_name='Doe', age=30)
session.add(employee)
session.commit()
# 查询数据
employees = session.query(Employee).all()
for employee in employees:
print(employee.first_name, employee.last_name, employee.age)
# 关闭Session
session.close()
在上面的代码中，我们首先使用create_engine方法连接到Microsoft SQL Server数据库。然后，我们使用declarative_base方法创建基类。接着，我们使用Column方法创建列，并使用__tablename__属性指定表名。最后，我们使用Base.metadata.create_all(engine)方法创建表。
然后，我们使用sessionmaker方法创建Session。接着，我们使用add方法插入数据到Microsoft SQL Server数据库。然后，我们使用commit方法提交事务。接着，我们使用query方法查询数据从Microsoft SQL Server数据库。最后，我们使用for循环遍历数据并打印结果。最后，我们使用close方法关闭Session。
示例2
在这个示例中，我们使用SQLAlchemy库连接Microsoft SQL Server数据库，并创建employees表。然后，我们插入一条数据到employees表中。接着，我们更新employees表中age为30的数据。最后，删除employees表中age为30的数据。
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
# 连接Microsoft SQL Server数据库
engine = create_engine('mssql+pyodbc://server_name/database_name?driver=SQL+Server+Native++11.0')
# 创建基类
Base = declarative_base()
# 创建表
class Employee(Base):
__tablename__ = 'employees'
id = Column(Integer, primary_key=True)
first_name = Column(String(50))
last_name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 插入数据
employee = Employee(first_name='John', last_name='Doe', age=30)
session.add(employee)
session.commit()
# 更新数据
employee = session.query(Employee).filter_by(age=30).first()
employee.age = 35
session.commit()
# 删除数据
employee = session.query(Employee).filter_by(age=30).first()
session.delete(employee)
session.commit()
# 关闭Session
session.close()
在上面的代码中，我们首先使用create_engine方法连接到Microsoft SQL Server数据库。然后，我们使用declarative_base方法创建基类。接着，我们使用Column方法创建列，并使用__tablename__属性指定表名。最后，我们使用Base.metadata.create_all(engine)方法创建表。
然后，我们使用sessionmaker方法创建Session。接着，我们使用add方法插入数据到Microsoft SQL Server数据库。然后，我们使用commit方法提交事务。接着，我们使用query方法查询数据从Microsoft SQL Server数据库。然后，我们使用filter_by方法过滤数据，并使用first方法获取第一条数据。然后，我们更新数据并使用commit方法提交事务。接着，我们使用filter_by方法过滤数据，并使用first方法获取第一条数据。然后，我们使用delete方法删除数据并使用commit方法提交事务。最后，我们使用close`方法关闭Session。
以上是如何在Python中使用SQLAlchemy操作Microsoft SQL Server数据库的完整使用攻略，包括安装SQLAlchemy库、连接Microsoft SQL Server数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据等步骤。同时，提供了两个示例以便更好理解如何在Python中使用SQLAlchemy操作Microsoft SQL Server数据库。