计算机组成原理核心知识点梳理

news/2025/10/31 1:31:34/文章来源:https://www.cnblogs.com/7758li/p/19178448

SQLAlchemy是Python中最流行的ORM（对象关系映射）框架之一，它提供了高效且灵活的数据库操作方式。本文将介绍如何使用SQLAlchemy ORM进行数据库操作。

目录
安装SQLAlchemy

核心概念

连接数据库

定义数据模型

创建数据库表

基本CRUD操作

查询数据

关系操作

事务管理

最佳实践

安装
bash

pip install sqlalchemy
如果需要连接特定数据库，还需安装相应的驱动程序：

bash

PostgreSQL

pip install psycopg2-binary

MySQL

pip install mysql-connector-python

SQLite (Python标准库已包含，无需额外安装)

核心概念
Engine：数据库连接的引擎，负责与数据库通信

Session：数据库会话，管理所有持久化操作

Model：数据模型类，对应数据库中的表

Query：查询对象，用于构建和执行数据库查询

连接数据库
python

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

创建数据库连接引擎

SQLite示例

engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)

PostgreSQL示例

engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase')

MySQL示例

engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://username:password@localhost:3306/mydatabase')

创建会话工厂

SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

创建会话实例

session = SessionLocal()
定义数据模型
python

from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship, declarative_base

创建基类

Base = declarative_base()

class User(Base):
tablename = 'users'

id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
name = Column(String(50), nullable=False)
email = Column(String(100), unique=True, index=True)# 定义一对多关系
posts = relationship("Post", back_populates="author")

class Post(Base):
tablename = 'posts'

id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
title = Column(String(100), nullable=False)
content = Column(String(500))
author_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))# 定义多对一关系
author = relationship("User", back_populates="posts")# 定义多对多关系（通过关联表）
tags = relationship("Tag", secondary="post_tags", back_populates="posts")

class Tag(Base):
tablename = 'tags'

id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
name = Column(String(30), unique=True, nullable=False)posts = relationship("Post", secondary="post_tags", back_populates="tags")

关联表（用于多对多关系）

class PostTag(Base):
tablename = 'post_tags'

post_id = Column(Integer, ForeignKey('posts.id'), primary_key=True)
tag_id = Column(Integer, ForeignKey('tags.id'), primary_key=True)

创建数据库表
python

创建所有表

Base.metadata.create_all(bind=engine)

删除所有表

Base.metadata.drop_all(bind=engine)

基本CRUD操作
创建数据
python

创建新用户

new_user = User(name="张三", email="zhangsan@example.com")
session.add(new_user)
session.commit()

批量创建

session.add_all([
User(name="李四", email="lisi@example.com"),
User(name="王五", email="wangwu@example.com")
])
session.commit()
读取数据
python

获取所有用户

users = session.query(User).all()

获取第一个用户

first_user = session.query(User).first()

根据ID获取用户

user = session.query(User).get(1)
更新数据
python

查询并更新

user = session.query(User).get(1)
user.name = "张三四"
session.commit()

批量更新

session.query(User).filter(User.name.like("张%")).update({"name": "张氏"}, synchronize_session=False)
session.commit()
删除数据
python

查询并删除

user = session.query(User).get(1)
session.delete(user)
session.commit()

批量删除

session.query(User).filter(User.name == "李四").delete(synchronize_session=False)
session.commit()
查询数据
基本查询
python

获取所有记录

users = session.query(User).all()

获取特定字段

names = session.query(User.name).all()

排序

users = session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()

限制结果数量

users = session.query(User).limit(10).all()

偏移量

users = session.query(User).offset(5).limit(10).all()
过滤查询
python

from sqlalchemy import or_

等值过滤

user = session.query(User).filter(User.name == "张三").first()

模糊查询

users = session.query(User).filter(User.name.like("张%")).all()

IN查询

users = session.query(User).filter(User.name.in_(["张三", "李四"])).all()

多条件查询

users = session.query(User).filter(
User.name == "张三",
User.email.like("%@example.com")
).all()

或条件

users = session.query(User).filter(
or_(User.name == "张三", User.name == "李四")
).all()

不等于

users = session.query(User).filter(User.name != "张三").all()
聚合查询
python

from sqlalchemy import func

计数

count = session.query(User).count()

分组计数

user_post_count = session.query(
User.name,
func.count(Post.id)
).join(Post).group_by(User.name).all()

求和、平均值等

avg_id = session.query(func.avg(User.id)).scalar()
连接查询
python

内连接

results = session.query(User, Post).join(Post).filter(Post.title.like("%Python%")).all()

左外连接

results = session.query(User, Post).outerjoin(Post).all()

指定连接条件

results = session.query(User, Post).join(Post, User.id == Post.author_id).all()
关系操作
python

创建带关系的对象

user = User(name="赵六", email="zhaoliu@example.com")
post = Post(title="我的第一篇博客", content="Hello World!", author=user)
session.add(post)
session.commit()

通过关系访问

print(f"文章 '{post.title}' 的作者是 {post.author.name}")
print(f"用户 {user.name} 的所有文章:")
for p in user.posts:
print(f" - {p.title}")

多对多关系操作

python_tag = Tag(name="Python")
sqlalchemy_tag = Tag(name="SQLAlchemy")

post.tags.append(python_tag)
post.tags.append(sqlalchemy_tag)
session.commit()

print(f"文章 '{post.title}' 的标签:")
for tag in post.tags:
print(f" - {tag.name}")
事务管理
python

自动提交事务

try:
user = User(name="测试用户", email="test@example.com")
session.add(user)
session.commit()
except Exception as e:
session.rollback()
print(f"发生错误: {e}")

使用事务上下文管理器

from sqlalchemy.orm import Session

def create_user(session: Session, name: str, email: str):
try:
user = User(name=name, email=email)
session.add(user)
session.commit()
return user
except:
session.rollback()
raise

嵌套事务

with session.begin_nested():
user = User(name="事务用户", email="transaction@example.com")
session.add(user)

保存点

savepoint = session.begin_nested()
try:
user = User(name="保存点用户", email="savepoint@example.com")
session.add(user)
savepoint.commit()
except:
savepoint.rollback()
最佳实践
会话管理：为每个请求创建新会话，请求结束后关闭

异常处理：始终处理异常并适当回滚事务

延迟加载：注意N+1查询问题，使用 eager loading 优化

连接池：合理配置连接池大小和超时设置

数据验证：在模型层或应用层验证数据完整性

python

使用上下文管理器管理会话

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def get_db():
db = SessionLocal()
try:
yield db
db.commit()
except Exception:
db.rollback()
raise
finally:
db.close()

使用示例

with get_db() as db:
user = User(name="上下文用户", email="context@example.com")
db.add(user)
总结
SQLAlchemy ORM提供了强大而灵活的数据库操作方式，通过本文的介绍，您应该能够：
c++语言aa.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言aaf.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言ab.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言abm.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言abs.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言ac.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言ad.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言adg.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
c++语言adt.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
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c++语言ag.j6b2x5.infoJIWWQc++语言
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安装和配置SQLAlchemy

定义数据模型和关系

执行基本的CRUD操作

构建复杂查询

管理数据库事务

遵循最佳实践

SQLAlchemy还有更多高级特性，如混合属性、事件监听、自定义查询等，值得进一步探索学习。

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