SQLAlchemy基本操作和常用技巧

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SQLAlchemy基本操作和常用技巧

2024-10-25 08:16:02 209人阅读

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Python的ORM框架SQLAlchemy基本操作和常用技巧，包含大量实例,非常好的一个学习SQLAlchemy的教程,需要的朋友可以参考下

python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具，使用MIT许可证发行。

MySQL InnoDB 使用，所以使用其他数据库的也不能完全照搬本文。

mysql

[python] view plain copy

apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-client
apt-get install libmysqlclient15-dev

[python] view plain copy

apt-get install python-mysqldb

python ez_setup.py

[python] view plain copy

easy_install MySQL-Python

[python] view plain copy

easy_install SQLAlchemy

操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来……
值得一提的是我用了 MySQL-Python 来连 MySQL，因为不支持异步调用，所以和 Tornado 不是很搭。不过性能其实很好，因此以后再去研究下其他方案吧……

import create_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_CONNECT_STRING = ‘mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8‘
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
session = DB_Session()

def initialize(self):
self.session = models.DB_Session()
def on_finish(self):
self.session.close()
拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：
[python] view plain copy
1. session.execute(‘create database abc‘)
2. print session.execute(‘show databases‘).fetchall()
3. session.execute(‘use abc‘)
4. # 建 user 表的过程略
5. print session.execute(‘select * from user where id = 1‘).first()
6. print session.execute(‘select * from user where id = :id‘, {‘id‘: 1}).first()
于是来定义一个表：
[python] view plain copy
1. from sqlalchemy import Column
2. from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
3. from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
5. BaseModel = declarative_base()
7. def init_db():
8. BaseModel.metadata.create_all(engine)
10. def drop_db():
11. BaseModel.metadata.drop_all(engine)
14. class User(BaseModel):
15. __tablename__ = ‘user‘
17. id = Column(Integer, primary_key=True)
18. name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))
20. init_db()
接着就开始使用这个表吧：
[python] view plain copy
1. from sqlalchemy import func, or_, not_
3. user = User(name=‘a‘)
4. session.add(user)
5. user = User(name=‘b‘)
6. session.add(user)
7. user = User(name=‘a‘)
8. session.add(user)
9. user = User()
10. session.add(user)
11. session.commit()
13. query = session.query(User)
14. print query # 显示SQL 语句
15. print query.statement # 同上
16. for user in query: # 遍历时查询
17. print user.name
18. print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象
19. print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None
20. # print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常
21. print query.filter(User.id == 2).first().name
22. print query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句
23. print query.filter(‘id = 2‘).first().name # 支持字符串
25. query2 = session.query(User.name)
26. print query2.all() # 每行是个元组
27. print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录
28. print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回
29. print query2.order_by(User.name).all()
30. print query2.order_by(‘name‘).all()
31. print query2.order_by(User.name.desc()).all()
32. print query2.order_by(‘name desc‘).all()
33. print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()
35. print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素
36. print session.query(‘id‘).select_from(User).filter(‘id = 1‘).scalar()
37. print query2.filter(User.id > 1, User.name != ‘a‘).scalar() # and
38. query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
39. query3 = query3.filter(User.name != ‘a‘)
40. print query3.scalar()
41. print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
42. print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in
44. query4 = session.query(User.id)
45. print query4.filter(User.name == None).scalar()
46. print query4.filter(‘name is null‘).scalar()
47. print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
48. print query4.filter(User.name != None).all()
50. print query4.count()
51. print session.query(func.count(‘*‘)).select_from(User).scalar()
52. print session.query(func.count(‘1‘)).select_from(User).scalar()
53. print session.query(func.count(User.id)).scalar()
54. print session.query(func.count(‘*‘)).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
55. print session.query(func.count(‘*‘)).filter(User.name == ‘a‘).limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数
56. print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
57. print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持
58. print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
59. print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
61. query.filter(User.id == 1).update({User.name: ‘c‘})
62. user = query.get(1)
63. print user.name
65. user.name = ‘d‘
66. session.flush() # 写数据库，但并不提交
67. print query.get(1).name
69. session.delete(user)
70. session.flush()
71. print query.get(1)
73. session.rollback()
74. print query.get(1).name
75. query.filter(User.id == 1).delete()
76. session.commit()
77. print query.get(1)
下面开始介绍一些进阶的知识。
[python] view plain copy
1. session.execute(
2. User.__table__.insert(),
3. [{‘name‘: `randint(1, 100)`,‘age‘: randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
4. )
5. session.commit()
如何让执行的 SQL 语句增加前缀？
使用 query 对象的 prefix_with() 方法：
session.execute(User.__table__.insert().prefix_with(‘IGNORE‘), {‘id‘: 1, ‘name‘: ‘1‘}) 1, name=‘ooxx‘)
session.merge(user)
session.commit()
如何使用无符号整数？
可以使用 MySQL 的方言：

import INTEGER
id = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)
‘from‘, CHAR(10))
[python] view plain copy
1. User.name.property.columns[0].type.length
[python] view plain copy
1. class User(BaseModel):
2. __table_args__ = {
3. ‘mysql_engine‘: ‘InnoDB‘,
4. ‘mysql_charset‘: ‘utf8‘
5. }
不建议全用 utf8mb4 代替 utf8，因为前者更慢，索引会占用更多空间。

import randint
from sqlalchemy import ForeignKey
class User(BaseModel):
__tablename__ = ‘user‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
age = Column(Integer)
class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = ‘friendship‘
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey(‘user.id‘))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey(‘user.id‘))
for i in xrange(100):
session.add(User(age=randint(1, 100)))
session.flush() # 或 session.commit()，执行完后，user 对象的 id 属性才可以访问（因为 id 是自增的）
for i in xrange(100):
session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))
session.commit()
session.query(User).filter(User.age < 50).delete()
执行这段代码时，你应该会遇到一个错误：
1451, ‘Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))‘) ‘DELETE FROM user WHERE user.age < %s‘ (50,) 原因是删除 user 表的数据，可能会导致 friendship 的外键不指向一个真实存在的记录。在默认情况下，MySQL 会拒绝这种操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 还允许指定 ON DELETE 为 CASCADE 和 SET NULL，前者会删除 friendship 中无效的记录，后者会将这些记录的外键设为 NULL。
除了删除，还有可能更改主键，这也会导致 friendship 的外键失效。于是相应的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 变成了更新相应的外键，而不是删除。
而在 SQLAlchemy 中是这样处理的：
[python] view plain copy
1. class Friendship(BaseModel):
2. __tablename__ = ‘friendship‘
3. id = Column(Integer, primary_key=True)
4. user_id1 = Column(Integer, ForeignKey(‘user.id‘, ondelete=‘CASCADE‘, onupdate=‘CASCADE‘))
5. user_id2 = Column(Integer, ForeignKey(‘user.id‘, ondelete=‘CASCADE‘, onupdate=‘CASCADE‘))
如何连接表？
[python] view plain copy
1. from sqlalchemy import distinct
2. from sqlalchemy.orm import aliased
4. Friend = aliased(User, name=‘Friend‘)
5. print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户
6. print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户（去掉重复的）
7. print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上
8. print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被别人当成朋友的用户
9. print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因为不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己选择顺序
10. print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友
11. print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id < 10).all() # id 小于 10 的用户及其朋友
12. print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 两次 join，由于使用到相同的表，因此需要别名
13. print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友（无朋友则为 None，使用左连接）
这里我没提到 relationship，虽然它看上去很方便，但需要学习的内容实在太多，还要考虑很多性能上的问题，所以干脆自己 join 吧。
为什么无法删除 in 操作查询出来的记录？
[python] view plain copy
1. session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).delete()
抛出这样的异常：
not evaluate current criteria in Python. Specify ‘fetch‘ or False for the synchronize_session parameter. 但这样是没问题的：
1, User.id == 2, User.id == 3)).delete() 搜了下找到《Sqlalchemy delete subquery》这个问题，提到了 delete 的一个注意点：删除记录时，默认会尝试删除 session 中符合条件的对象，而 in 操作估计还不支持，于是就出错了。解决办法就是删除时不进行同步，然后再让 session 里的所有实体都过期：
[python] view plain copy
1. session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).delete(synchronize_session=False)
2. session.commit() # or session.expire_all()
此外，update 操作也有同样的参数，如果后面立刻提交了，那么加上 synchronize_session=False 参数会更快。
@classmethod
def get_by_id(cls, session, id, columns=None, lock_mode=None):
if hasattr(cls, ‘id‘):
scalar = False
if columns:
if isinstance(columns, (tuple, list)):
query = session.query(*columns)
else:
scalar = True
query = session.query(columns)
else:
query = session.query(cls)
if lock_mode:
query = query.with_lockmode(lock_mode)
query = query.filter(cls.id == id)
if scalar:
return query.scalar()
return query.first()
return None
BaseModel.get_by_id = get_by_id
@classmethod
def get_all(cls, session, columns=None, offset=None, limit=None, order_by=None, lock_mode=None):
if columns:
if isinstance(columns, (tuple, list)):
query = session.query(*columns)
else:
query = session.query(columns)
if isinstance(columns, str):
query = query.select_from(cls)
else:
query = session.query(cls)
if order_by is not None:
if isinstance(order_by, (tuple, list)):
query = query.order_by(*order_by)
else:
query = query.order_by(order_by)
if offset:
query = query.offset(offset)
if limit:
query = query.limit(limit)
if lock_mode:
query = query.with_lockmode(lock_mode)
return query.all()
BaseModel.get_all = get_all
@classmethod
def count_all(cls, session, lock_mode=None):
query = session.query(func.count(‘*‘)).select_from(cls)
if lock_mode:
query = query.with_lockmode(lock_mode)
return query.scalar()
BaseModel.count_all = count_all
@classmethod
def exist(cls, session, id, lock_mode=None):
if hasattr(cls, ‘id‘):
query = session.query(func.count(‘*‘)).select_from(cls).filter(cls.id == id)
if lock_mode:
query = query.with_lockmode(lock_mode)
return query.scalar() > 0
return False
BaseModel.exist = exist
@classmethod
def set_attr(cls, session, id, attr, value):
if hasattr(cls, ‘id‘):
session.query(cls).filter(cls.id == id).update({
attr: value
})
session.commit()
BaseModel.set_attr = set_attr
@classmethod
def set_attrs(cls, session, id, attrs):
if hasattr(cls, ‘id‘):
session.query(cls).filter(cls.id == id).update(attrs)
session.commit()
BaseModel.set_attrs = set_attrs
虽然很拙劣，但确实能用。顺便还附送了一些有用的玩意，你懂的。
2.设置 declarative_base() 的 cls 参数：
[python] view plain copy
1. BaseModel = declarative_base(cls=ModelMixin)
这种方法不需要执行“BaseModel.get_by_id = get_by_id”之类的代码。不足之处就是 PyCharm 仍然无法找到这些方法的位置。
3.设置 __abstract__ 属性：
[python] view plain copy
1. class BaseModel(BaseModel):
2. __abstract__ = True
3. __table_args__ = { # 可以省掉子类的 __table_args__ 了
4. ‘mysql_engine‘: ‘InnoDB‘,
5. ‘mysql_charset‘: ‘utf8‘
6. }
7. # ...
这种方法最简单，也可以继承出多个类。
如何正确使用事务？
假设有一个简单的银行系统，一共两名用户：
[python] view plain copy
1. class User(BaseModel):
2. __tablename__ = ‘user‘
3. id = Column(Integer, primary_key=True)
4. money = Column(DECIMAL(10, 2))
5. class TanseferLog(BaseModel):
6. __tablename__ = ‘tansefer_log‘
7. id = Column(Integer, primary_key=True)
8. from_user = Column(Integer, ForeignKey(‘user.id‘, ondelete=‘CASCADE‘, onupdate=‘CASCADE‘))
9. to_user = Column(Integer, ForeignKey(‘user.id‘, ondelete=‘CASCADE‘, onupdate=‘CASCADE‘))
10. amount = Column(DECIMAL(10, 2))
11. user = User(money=100)
12. session.add(user)
13. user = User(money=0)
14. session.add(user)
15. session.commit()
然后开两个 session，同时进行两次转账操作：
session2 = DB_Session()
user1 = session1.query(User).get(1)
user2 = session1.query(User).get(2)
if user1.money >= 100:
user1.money -= 100
user2.money += 100
session1.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))
user1 = session2.query(User).get(1)
user2 = session2.query(User).get(2)
if user1.money >= 100:
user1.money -= 100
user2.money += 100
session2.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))
session1.commit()
session2.commit()
现在看看结果：
> user1.money
Decimal(‘0.00‘)

>>> user2.money
Decimal(‘100.00‘)
>>> session.query(TanseferLog).count()
2L

两次转账都成功了，但是只转走了一笔钱，这明显不科学。

可见 MySQL InnoDB 虽然支持事务，但并不是那么简单的，还需要手动加锁。
首先来试试读锁：

[python] view plain copy

user1 = session1.query(User).with_lockmode(‘read‘).get(1)
user2 = session1.query(User).with_lockmode(‘read‘).get(2)
if user1.money >= 100:
user1.money -= 100
user2.money += 100
session1.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))
user1 = session2.query(User).with_lockmode(‘read‘).get(1)
user2 = session2.query(User).with_lockmode(‘read‘).get(2)
if user1.money >= 100:
user1.money -= 100
user2.money += 100
session2.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))
session1.commit()
session2.commit()

现在在执行 session1.commit() 的时候，因为 user1 和 user2 都被 session2 加了读锁，所以会等待锁被释放。超时以后，session1.commit() 会抛出个超时的异常，如果捕捉了的话，或者 session2 在另一个进程，那么 session2.commit() 还是能正常提交的。这种情况下，有一个事务是肯定会提交失败的，所以那些更改等于白做了。

接下来看看写锁，把上段代码中的 ‘read‘ 改成 ‘update‘ 即可。这次在执行 select 的时候就会被阻塞了：
user1 = session2.query(User).with_lockmode(‘update‘).get(1)
这样只要在超时期间内，session1 完成了提交或回滚，那么 session2 就能正常判断 user1.money >= 100 是否成立了。
由此可见，如果需要更改数据，最好加写锁。

那么什么时候用读锁呢？如果要保证事务运行期间内，被读取的数据不被修改，自己也不去修改，加读锁即可。
举例来说，假设我查询一个用户的开支记录（同时包含余额和转账记录），可以直接把 user 和 tansefer_log 做个内连接。
但如果用户的转账记录特别多，我在查询前想先验证用户的密码（假设在 user 表中），确认相符后才查询转账记录。而这两次查询的期间内，用户可能收到了一笔转账，导致他的 money 字段被修改了，但我在展示给用户时，用户的余额仍然没变，这就不正常了。
而如果我在读取 user 时加了读锁，用户是无法收到转账的（因为无法被另一个事务加写锁来修改 money 字段），这就保证了不会查出额外的 tansefer_log 记录。等我查询完两张表，释放了读锁后，转账就可以继续进行了，不过我显示的数据在当时的确是正确和一致的。

另外要注意的是，如果被查询的字段没有加索引的话，就会变成锁整张表了：

[python] view plain copy

session1.query(User).filter(User.id > 50).with_lockmode(‘update‘).all()
session2.query(User).filter(User.id < 40).with_lockmode(‘update‘).all() # 不会被锁，因为 id 是主键
session1.rollback()
session2.rollback()
session1.query(User).filter(User.money == 50).with_lockmode(‘update‘).all()
session2.query(User).filter(User.money == 40).with_lockmode(‘update‘).all() # 会等待解锁，因为 money 上没有索引

要避免的话，可以这样：

10, 2), index=True) 另一个注意点是子事务。
InnoDB 支持子事务（savepoint 语句），可以简化一些逻辑。
例如有的方法是用于改写数据库的，它执行时可能提交了事务，但在后续的流程中却执行失败了，却没法回滚那个方法中已经提交的事务。这时就可以把那个方法当成子事务来运行了：

[python] view plain copy

def step1():
# ...
if success:
session.commit()
return True
session.rollback()
return False
def step2():
# ...
if success:
session.commit()
return True
session.rollback()
return False
session.begin_nested()
if step1():
session.begin_nested()
if step2():
session.commit()
else:
session.rollback()
else:
session.rollback()

此外，rollback 一个子事务，可以释放这个子事务中获得的锁，提高并发性和降低死锁概率。

如何对一个字段进行自增操作？
最简单的办法就是获取时加上写锁：

[python] view plain copy

user = session.query(User).with_lockmode(‘update‘).get(1)
user.age += 1
session.commit()

如果不想多一次读的话，这样写也是可以的：

[python] view plain copy

session.query(User).filter(User.id == 1).update({
User.age: User.age + 1
})
session.commit()
# 其实字段之间也可以做运算：
session.query(User).filter(User.id == 1).update({
User.age: User.age + User.id
})

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