济南网站建设seo优化,wordpress页面内,html做简单网站实例,旅游网站开发的意义相关资料文章目录 python常用库之数据库orm框架之SQLAlchemy一、什么是SQLAlchemySQLAlchemy 使用场景 二、SQLAlchemy使用SQLAlchemy根据模型查询SQLAlchemy SQL 格式化的方式db_session.query和 db_session.execute区别实测demo 总结#xff1a;让我们留意一下SQLAlchemy 的 lazy lo… 文章目录 python常用库之数据库orm框架之SQLAlchemy一、什么是SQLAlchemySQLAlchemy 使用场景 二、SQLAlchemy使用SQLAlchemy根据模型查询SQLAlchemy SQL 格式化的方式db_session.query和 db_session.execute区别实测demo 总结让我们留意一下SQLAlchemy 的 lazy loading 特性 scoped session关于scoped_session自动提交事务 参数autoflushFalse 的工作机制 三、关于SQLAlchemy自动提交事务PostgreSQL 和 MySQL 自动提交区别查看PostgreSQL当前连接是否开启自动提交 四、工作遇到的问题1. pg报错unexpected EOF on client connection2. 报错sqlalchemy.exc.ArgumentError: autocommitTrue is no longer supported python常用库之数据库orm框架之SQLAlchemy 一、什么是SQLAlchemy 官网https://www.sqlalchemy.org/ SQLAlchemy是一个基于Python实现的SQL工具包和ORM框架,提供了高层抽象来管理数据库交互。 SQLAlchemy功能强大,可以省去很多手动管理数据库连接、资源、事务等重复工作,让开发者更加高效地使用数据库。许多大型Python项目都选择使用SQLAlchemy作为ORM框架。 SQLAlchemy 使用场景 SQLAlchemy是一个强大的Python ORM框架,主要应用于以下场景: 数据库访问和操作:SQLAlchemy提供了高层抽象来操作数据库,可以避免写原生SQL语句。支持多种数据库后端。ORM映射:建立Python类与数据库表的映射关系,简化数据模型的操作,支持声明式操作。复杂查询: SQLAlchemy提供丰富的查询方式,如过滤、分组、联结等,可以构建复杂查询。异步查询:基于Greenlet等实现异步查询,提高查询效率。事务控制: 通过Session管理数据库会话和事务。工具集成:如数据迁移工具Alembic,可以实现Schema版本控制和迁移。大数据集查询:基于Pagination实现数据分页,避免大量数据查询内存溢出。多数据库支持:支持Postgres、MySQL、Oracle等主流数据库。Web框架集成:框架如Flask可以集成SQLAlchemy,便于Web应用开发。 二、SQLAlchemy使用 SQLAlchemy根据模型查询 引入和初始化 导入sqlalchemy模块,然后使用create_engine创建引擎,sessionmaker创建会话类并生成会话对象。 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmakerengine create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URI) db_session scoped_session(sessionmaker(autoflushFalse,bindengine))使用sql 或者 数据模型 这里先举例模型方式 在SQLAlchemy中,declarative_base()用来创建一个基类,这个基类会为所有继承它的子类提供declarative的ORM功能。 TblObject declarative_base() 的作用是: 3. 创建了一个名为TblObject的基类 4. 这个TblObject具有declarative的功能 5. 后续定义的模型类可以继承这个TblObject基类来使用declarative from sqlalchemy.orm import declarative_base from sqlalchemy import Column, Text, Integer,String, VARCHAR, TIMESTAMP, BOOLEAN, Float, textTblObject declarative_base() class User(TblObject):__tablename__ table_user__table_args__ ({schema: public})id Column(Integer, primary_keyTrue)name Column(String)query db_session.query(User) user query.first() print(user.name)SQLAlchemy SQL 格式化的方式 将sql语句本身不包含参数格式化,直接作为文本构建完整的sql: 要想实现变量替换,需要使用f-string的格式 myschema xxxx sql text(fSELECT id FROM {myschema }.table...) 注意看字符串前面有个f。 使用参数绑定的方式,而不是%格式化: sql text(SELECT id FROM :schema.table...) params {schema: my_schema} result session.execute(sql, params)总结: sql文本内不要再使用% formatting使用f-string或参数绑定格式化创建text对象时直接构建完整sql文本 参数绑定也可以提高安全性,避免SQL注入\ db_session.query和 db_session.execute区别 在SQLAlchemy中,db_session.query()和db_session.execute()主要有以下几点区别: 返回值不同: db_session.query() 返回一个Query对象,可以用于构建查询并最终获取结果。db_session.execute() 直接执行语句并返回结果。 查询方式不同: db_session.query() 通过ORM构建查询。db_session.execute() 通过原生SQL语句查询。 查询灵活性不同: db_session.query() 可以构建非常灵活的查询,包含各种过滤、JOIN等。db_session.execute() 只能执行简单的SQL语句查询。 返回结果不同: db_session.query() 返回的是ORM对象或者自定义类的实例。db_session.execute() 直接返回行数据组成的列表。 性能不同: 对简单查询,db_session.execute()往往更快。对复杂查询,db_session.query()可以通过ORM特性进行优化。 所以,简单来说: db_session.query() 是面向对象的查询方式,更灵活,但复杂查询可能有性能问题。db_session.execute() 是执行原生SQL的直接查询,性能好但不够灵活。 需要特别注意的点使用 db_session.query() 后获取的 ORM 对象实例,在访问其属性之前,需要确保与该查询关联的 db_session 没有关闭或失效。 否则报错 raise orm_exc.DetachedInstanceError( sqlalchemy.orm.exc.DetachedInstanceError: Instance User at 0x7f2973d6fbe0 is not bound to a Session; attribute refresh operation cannot proceed (Background on this error at: https://sqlalche.me/e/20/bhk3)通常的使用模式是: db_session Session() # 创建查询 query db_session.query(User)# 获取用户对象 user query.first() # 访问属性 print(user.name)# 关闭会话 db_session.close()在关闭 db_session 之前,需要先完成对其查询结果的处理和访问。 如果在获取到 user 对象后立即关闭会话,然后访问 user.name,会发生 detached实例错误。 因为在会话关闭后,user 对象脱离了会话,属性无法加载。 使用 db_session.execute() 执行原生SQL查询general不会存在会话过早关闭导致属性访问错误的问题。 db_session.execute() 返回的是数据库行记录组成的结果集,不涉及 ORM 对象映射。 实测demo 总结让我们留意一下SQLAlchemy 的 lazy loading 特性 测试结果经过测试query db_session.query(User).all() 这样db_session.close() 后使用query[0].name会报错但是query db_session.query(User)close之后 query的数据还能用。 db_session.query(User) 只是构造了一个查询,并没有立即获取结果。 而 db_session.query(User).all() 执行了查询并获取了结果。 在会话关闭后,这两种情况的行为不同: 对于仅构造查询的 db_session.query(User),由于没有结果产生,所以不会有 detached 实例的问题。我们可以在会话关闭后,使用这个查询加上过滤条件等再次执行,产生新结果。但对于立即执行了的 db_session.query(User).all(),其结果中的实例与关闭后的会话失去关联,成为 detached 实例,会导致访问属性失败。 这与 SQLAlchemy 的 lazy loading 特性有关 - 查询只有在需要时才执行和加载实例。 构造查询只生成了一个执行计划,不涉及具体实例数据,所以会话关闭后计划还可以再执行。但执行查询并获取实例,实际上已经加载了具体的数据,所以会依赖会话提供的数据状态。 scoped session 使用 db_session.query() 时,为了避免访问 detached 实例,我们希望延迟关闭会话 db_session。但这样就无法及时提交事务,可能会导致锁表问题。 解决方法 在查询之后、访问实例属性之前,先显式提交事务: db_session.query(...)db_session.commit() # 提交事务obj.some_attr # 访问属性这可以先释放锁,同时实例也绑定到会话中。 使用scoped session,可以避免手动 close db_session。 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_sessionsession_factory sessionmaker(bindengine) Session scoped_session(session_factory)def get_user():session Session()return session.query(User).first()这里的Session是一个scoped session类。其特点是: 每个线程或请求都会自动创建一个新的session实例,避免同一个session跨线程/请求使用。使用完session后不需要关闭它,scoped session会在当前上下文退出后自动关闭、invalidate该session。所以我们只需要使用Session类创建session,不需要close。不同的框架可以集成scoped session到自己的上下文。比如Flask集成后,每个请求都会自动开启一个session,请求结束后自动关闭。这样就可以不需要我们手动管理session的生命周期。 所以综上,scoped session通过封装context管理,让session的生命周期与当前上下文(线程、请求等)绑定,自动开启和关闭,省去了手动管理的问题。 总结 方法1: 我们只调commmit这里不调colse()需要其他地方只有在确定不用的情况下才调close。 方法2我们使用scoped_sessionscoped session 的生命周期由应用管理,不需要我们手动关闭。 使用scoped_session,这个 session 实例绑定到线程/请求,在其线程结束时自动关闭. 关于scoped_session自动提交事务 scoped_session 的工作原理是: 为每个线程或请求创建一个新的 session 实例这个 session 实例绑定到线程/请求,在其结束时自动关闭开发者只需要使用 Session 类即可,不需要手动关闭 也就是说,每个线程/请求都会有一个独立的 session 实例,这个实例不会自动提交。 如果我们需要自动提交,需要在使用 session 的时候设置: 在会话层面设置自动提交: from sqlalchemy.orm import sessionmakerSession sessionmaker(bindengine) session Session()session.autocommit True通过设置session.autocommit启用自动提交。这会针对当前线程的 session 实例开启自动提交。 另外,scoped_session 也不建议使用自动提交模式,因为会有并发问题。推荐的方式还是手动提交控制事务。 总结,对于 scoped_session: 在创建时设置autocommit 不会生效应在使用时针对 session 实例设置autocommit推荐的方式仍是手动提交控制事务 参数autoflushFalse 的工作机制 db_session scoped_session(sessionmaker(autoflushFalse, bindengine)) db_session scoped_session(sessionmaker(bindengine)) 如上有什么区别 关闭自动 flush(autoflushFalse)的主要目的是可以更精细地控制 flush 的时机,原因如下: 自动 flush 可能导致不必要的数据库写入操作,比如在一个事务中有多次 CRUD 操作时,希望只在事务提交时一次性写入,而不是每次操作都触发 flush。在一些场景下需要确保 flush 只在事务提交时发生,如两个关联对象的变更,希望它们的变更作为一个事务执行。需要根据业务逻辑精确控制 flush 时机,而不是通过隐式的自动 flush。 SQLAlchemy中的session.commit()内部会自动调用session.flush()来保证所有pending的变更都被持久化。 即使设置autoflushFalse,commit操作也会强制执行flush。只是在commit之外的其他情况下,需要手动调用flush。 在autoflushFalse的情况下: 正常的增删改操作不会自动flush调用commit会触发强制flush以持久化变更 这是SQLAlchemy的一种保护机制,来确保在事务提交时不会丢失还未flush的变更。 autoflushFalse 需要手动flush,但不影响commit的自动flush行为。 三、关于SQLAlchemy自动提交事务 背景 工作发现使用出现很多 sqlalchemy出现很多未提交事务 情况。 demo from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker from sqlalchemy import textusernameaaa passwordxxx host127.0.0.1 port5432 dbxx sqlalchemy_uri fpostgresql://{username}:{password}{host}:{port}/{db}engine create_engine(sqlalchemy_uri)#engine create_engine(sqlalchemy_uri, echoFalse, client_encodingutf8, pool_size100, pool_recycle3600) db_session scoped_session(sessionmaker(bindengine))sql text(SELECT * FROM auth_user WHERE id :userid;) userid1# execute() 方法仅仅是执行查询,不会自动提交事务。 objs db_session.execute(sql, {userid: userid}).fetchall() print(objs)**每个session默认都是在一个事务中,不会自动提交。**因此当你调用db_session.execute(sql)时,会默认复用当前session的事务来执行,而这个session已经在一个未提交的事务中了。 这与直接调用begin()开始一个新事务其实效果是一样的。 PostgreSQL 和 MySQL 自动提交区别 PostgreSQL 的默认设置是自动提交关闭的,每次事务需要显式地通过 COMMIT 提交。 PostgreSQL的事务autocommit是transaction级的。每个transaction需要显式提交或回滚。 在PostgreSQL中,autocommit是作用于每个事务(transaction)的,主要体现在以下两个方面: 新建立的连接默认都是非自动提交状态(autocommitoff)。这个连接下的所有事务操作默认都是非自动提交的。开始一个新的事务时,这个事务会继承连接当前的autocommit状态。如果连接是非自动提交的,那么这个事务也是非自动提交的。 举个例子: – 新建立连接,默认autocommitoff postgres# begin; -- 开始一个新事务,继承连接的autocommitoffpostgres# insert into table_a values (1); -- 非自动提交postgres# commit; -- 需要显式提交事务新连接默认的是非自动提交状态。当开始一个新的事务时,这个事务继承了连接的非自动提交属性。所以我们必须通过提交事务来持久化改变。 MySQL 的默认设置是自动提交开启的,每条语句会自动提交事务。 MySQL的事务autocommit标志是session级的。也就是说,一个会话内全部操作默认都是自动提交的。 您的问题提到了MySQL中的自动提交模式,这和PostgreSQL中的事务处理模式有些不同。 MySQL中的自动提交(autocommit)是作用于整个数据库连接会话的,主要体现在: 新建立的连接默认是自动提交模式(autocommiton)。连接的自动提交模式作用于该连接下执行的所有事务。不管执行多少个事务,都使用该连接的自动提交模式。设置自动提交模式会改变连接的默认提交行为。 举个例子: – 新连接默认autocommitON mysql start transaction; -- 开始事务,但继承连接的自动提交模式mysql insert into table_a values (1); -- 自动提交mysql commit; -- 提交无实际效果,因为已自动提交在这个例子中,由于连接的默认autocommiton,所以不管执行多少个事务,每条SQL语句都会隐式提交。 SQLAlchemy 的设计是为了最大程度兼容不同数据库的行为,所以从 1.4 版本开始采用关闭自动提交作为默认值,这更符合 PostgreSQL 和一些其他数据库的行为。 总结PostgreSQL的autocommit属性是针对每个事务的,而不是整个会话。这就要求我们必须显式地提交或回滚事务来结束一个事务。 查看PostgreSQL当前连接是否开启自动提交 查询 pg_settings 系统表: SELECT setting FROM pg_settings WHERE name default_transaction_isolation; 返回 ‘read committed’ 表示未开启。 是否可以直接查询PostgreSQL的autocommit状态,而不通过 default_transaction_isolation 这种间接的方式。 直接查询autocommit的参数在PostgreSQL中是不支持的。因为autocommit实际上不是一个配置参数,而是个概念,是由default_transaction_isolation参数决定的。 没有办法直接用SHOW或者SELECT方式获取autocommit的状态。 之所以我们常用 default_transaction_isolation 来判断,是因为这两个设置在PostgreSQL内部是耦合的: read committed 表示关闭了autocommitread uncommitted 表示开启了autocommit 所以default_transaction_isolation等于read committed的时候,就可以确定autocommit是关闭的。 四、工作遇到的问题 1. pg报错unexpected EOF on client connection 在 PostgreSQL 中,“unexpected EOF on client connection” 这个错误通常表示客户端应用程序异常中断了与数据库的连接,导致有一个未完成的打开事务状态。 这种错误的常见原因包括: 应用程序进程崩溃或异常退出,没有正常关闭数据库连接。网络连接异常中断。比如网络闪断,客户端机器宕机等。客户端没有正确处理查询超时或者服务器重启的情况。由于编程错误或者资源问题,客户端忘记提交/回滚一个长时间运行的事务。数据库连接泄露,占用了所有可用连接。 当出现这个错误时,该未提交的事务会一直持有锁占用连接,阻塞其他事务,因此需要进行以下处理: 检查网络链接情况,确保客户端和数据库服务器网络畅通。检查客户端应用程序代码,确保正确处理超时、事务提交等情况。在数据库端执行以下命令,手动终止该占用连接的事务: SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE state idle in transaction; 你执行这个语句后,处在 idle in transaction 状态的后端进程将被强制终止,相关的事务也会被回滚。 注pg_terminate_backend() 函数的返回值 ‘t’ 表示终止后端成功。 终止后端进程后,还需要几个后续步骤: 再次执行同样的查询,检查是否还有处在 idle in transaction 状态的进程: SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state idle in transaction;分析日志,找到未提交事务的根本原因,比如编程错误、资源问题等,从代码级别解决问题。合理配置数据库连接池,避免连接泄露。调整数据库配置,适当增大max_connections数值。 2. 报错sqlalchemy.exc.ArgumentError: autocommitTrue is no longer supported 早期版本的 SQLAlchemy 支持在 Engine 创建时设置 autocommitTrue,将该引擎设置为自动提交事务模式。但是从版本 1.4 开始,这个参数就不再支持了。 导致这个错误的典型代码如: engine create_engine(URL, autocommitTrue)要修复这个错误,需要移除 autocommit 参数,改为手动管理事务: 去掉 autocommitTrue engine create_engine(URL) 在代码中手动提交事务: with engine.begin() as conn:conn.execute(...) conn.commit()或者开启自动提交模式: connection engine.connect() connection.autocommit True总之,Engine 对象不再支持 autocommit 参数。需要通过上述方式自行控制事务提交。