SQLAlchemy 学习笔记

通信类型：AF_INET

协议家族一般是表示TCP通信的SOC_STREAM和UDP通信的SOCK_DGRAM。对于TCP通信，建立socket连接，：

    s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

连接socket，

    s.connect((host,port))

socket通信建立连接后，利用它发送接收数据，python提供了两种方式：socket对象和文件类对象

socket对象提供了操作系统的send()、sendto()、recv()、recvfrom()方法，文件对象提供了read()、write()、readline()方法。

SQLAlchemy 学习笔记

SQLAlchemy是Python界的ORM（Object Relational Mapper）框架，它两个主要的组件： SQLAlchemy ORM 和 SQLAlchemy Core 。

####安装

pip install SQLAlchemy
#检查安装是否成功:  
>>> import sqlalchemy
>>> sqlalchemy.__version__
0.8.0

没有报错就代表正确安装了，连接MySQL数据库(需要MySQLdb支持)：

from sqlalchemy import create_engine
DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:@localhost/test2?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING,echo=True)

create_engine方法返回一个Engine实例，Engine实例只有直到触发数据库事件时才真正去连接数据库，如执行：

engine.execute("select 1").scalar()

执行上面的语句是，sqlalchemy就会从数据库连接池中获取一个连接用于执行语句。echo=True是回显命令，sqlalchemy与数据库通信的命令都将打印出来，例如：

2014-12-28 01:00:29,078 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SHOW VARIABLES LIKE 'sql_mode'
2014-12-28 01:00:29,079 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2014-12-28 01:00:29,080 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT DATABASE()
2014-12-28 01:00:29,081 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2014-12-28 01:00:29,083 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine show collation where `Charset` = 'utf8' and `Collation` = 'utf8_bin'
2014-12-28 01:00:29,083 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()

####声明一个映射（declare a Mapping)

declarative_base类维持了一个从类到表的关系，通常一个应用使用一个base实例，所有实体类都应该继承此类对象

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

现在就可以创建一个domain类

from sqlalchemy import Column,Integer,String

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String)
    fullname = Column(String)
    password = Column(String)   #这里的String可以指定长度，比如：String(20)

    def __init__(self,name,fullname,password):
        self.name = name
        self.fullname = fullname
        self.password = password
    
    def __repr(self):
        return "<User('%s','%s','%s')>"%(self.name,self.fullname,self.password)

Base.metadata.create_all(engine)  

sqlalchemy 就是把Base子类转变为数据库表，定义好User类后，会生成Table和mapper()，分别通过User.__table__ 和User.__mapper__返回这两个对象，对于主键，象oracle没有自增长的主键时，要使用：

from sqlalchemy import Sequence
Column(Integer,Sequence('user_idseq'),prmary_key=True)

Base.metadata返回sqlalchemy.schema.MetaData对象，它是所有Table对象的集合，调用create_all()该对象会触发CREATE TABLE语句，如果数据库还不存在这些表的话。

####创建Session

Session是真正与数据库通信的handler，你还可以把他理解一个容器，add就是往容器中添加对象

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)

#创建完session就可以添加数据了  
ed_user = User('ed','Ed jone','edpasswd')
session.add(ed_user)

#也可以使用session.add_all()添加多个对象 
#session.add_all([user1,user2,user3])

print ed_user in session  # True
session.rollback()
print ed_user in session # False

执行完add方法后，ed_user对象处于pending状态，不会触发INSERT语句，当然ed_uesr.id也为None，如果在add方后有查询(session.query)，那么会flush一下，把数据刷一遍，把所有的pending信息先flush再执行query。

####对象状态

对象实例有四种状态，分别是：

1. Transient（瞬时的）：这个状态的对象还不在session中，也不会保存到数据库中，主键为None（不是绝对的，如果Persistent对象rollback后虽然主键id有值，但还是Transient状态的）。
2. Pending（挂起的）：调用session.add()后，Transient对象就会变成Pending，这个时候它还是不会保存到数据库中，只有等到触发了flush动作才会存在数据库，比如query操作就可以出发flush。同样这个时候的实例的主键一样为None
3. Persistent（持久的）：session中，数据库中都有对应的一条记录存在，主键有值了。
4. Detached（游离的）：数据库中有记录，但是session中不存在，对这个状态的对象进行操作时，不会触发任何SQL语句。

####查询

Query对象通过Session.query获取，query接收类或属性参数，以及多个类

for instance in session.query(User).order_by(User.id)
    print instance.name

for name,fullname in session.query(User.name,User.fullname):
    print name,fullname

# TODO

filter_by接收的参数形式是关键字参数，而filter接收的参数是更加灵活的SQL表达式结构：

# sqlalchemy源码对filter_by的定义
def filter_by(self, **kwargs):
# 举例：
for user in session.query(User).filter_by(name='ed').all():
    print user

for user in session.query(User).filter(User.name=="ed").all():
    print user

####常用过滤操作：

• equals

    query.filter(User.name == 'ed')
  

• not equal

    query.filter(User.name !='ed')
  

• LIKE

    query.filter(User.name.like('%d%')
  

• IN:

    query.filter(User.name.in_(['a','b','c'])
  

• NOT IN:

    query.filter(~User.name.in_(['ed','x'])
  

• IS NULL:

    filter(User.name==None)
  

• IS NOT NULL:

    filter(User.name!=None)
  

• AND

    from sqlalchemy import and_
    filter(and_(User.name == 'ed',User.fullname=='xxx'))    
  

  或者多次调用filter或filter_by

    filter(User.name =='ed').filter(User.fullname=='xx')
  

  还可以是：

    query.filter(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')
  

• OR

    from sqlalchemy import or_
    query.filter(or_(User.name == 'ed', User.name == 'wendy'))
  

对比一下Django：Django中ORM的filter方法里面只有一个等号，比如：

Entry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)

#####查询返回结果

• query.all()，all()返回列表
• query.first()：返回第一个元素
• query.one()有且只有一个元素时才正确返回。

此外，filter函数还可以接收text对象，text是SQL查询语句的字面对象，比如：

for user in session.query(User).filter(text("id<224")).order_by(text("id")).all():
    print user.name

####count

有两种count，第一种是纯粹是执行SQL语句后返回有多少行，对应的函数count()，第二个是func.count()，适用在分组统计，比如按性别分组时，男的有多少，女的多少：

session.query(User).filter(User.name=='ed').count()
session.query(func.count(), User.name).group_by(User.name).all( )

####Relattionship

SQLAlchemy中的映射关系有四种,分别是一对多 ,多对一 ,一对一 ,多对多

#####一对多(one to many）

因为外键(ForeignKey)始终定义在多的一方.如果relationship定义在多的一方,那就是多对一,一对多与多对一的区别在于其关联(relationship)的属性在多的一方还是一的一方，如果relationship定义在一的一方那就是一对多.

这里的例子中,一指的是Parent,一个parent有多个child.

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",backref='parent')

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent.id'))

#####多对一(many to one)

这个例子中many是指parent了,意思是一个child可能有多个parent(父亲和母亲),这里的外键(child_id)和relationship(child)都定义在多(parent)的一方

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child_id = Column(Integer, ForeignKey('child.id'))
    child = relationship("Child", backref="parents")

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

为了建立双向关系,可以在relationship()中设置backref（详情参考）,Child对象就有parents属性.设置 cascade= 'all'，可以级联删除

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",cascade='all',backref='parent')

def delete_parent():
    session = Session()
    parent = session.query(Parent).get(2)
    session.delete(parent)
    session.commit()

不过不设置cascade，删除parent时，其关联的chilren不会删除，只会把chilren关联的parent.id置为空，设置cascade后就可以级联删除children

#####一对一

一对一就是多对一和一对多的一个特例,只需在relationship加上一个参数uselist=False替换多的一端就是一对一:

从一对多转换到一对一:

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child = relationship("Child", uselist=False, backref="parent")

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))

从多对一转换到一对一:

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child_id = Column(Integer, ForeignKey('child.id'))
    child = relationship("Child", backref=backref("parent", uselist=False))

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

#####多对多

多对多关系需要一个中间关联表,通过参数secondary来指定,

from sqlalchemy import Table,Text
post_keywords = Table('post_keywords',Base.metadata,
        Column('post_id',Integer,ForeignKey('posts.id')),
        Column('keyword_id',Integer,ForeignKey('keywords.id'))
)

class BlogPost(Base):
    __tablename__ = 'posts'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    body = Column(Text)
    keywords = relationship('Keyword',secondary=post_keywords,backref='posts')
        
class Keyword(Base):
    __tablename__ = 'keywords'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    keyword = Column(String(50),nullable=False,unique=True)

####关联查询（query with join）

简单地可以使用：

for u, a in session.query(User, Address).filter(User.idAddress.user_id).filter(Address.email'lzjun@qq.com').all():

print u, a

如果是使用真正的关联SQL语法来查询可以使用：

session.query(User).join(Address).filter(Address.email=="lzjun@qq.com").all()

因为这里的外键就一个，系统知道如何去关联

####relationship()API
relationship()函数接收的参数非常多，比如：backref，secondary，primaryjoin，等等。列举一下我用到的参数:

• backref:在一对多或多对一之间建立双向关系,比如:

    class Parent(Base):
        __tablename__ = 'parent'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        children = relationship("Child", backref="parent")
    
    class Child(Base):
        __tablename__ = 'child'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
  

  Prarent对象获取children,parent.children,反过来Child对象可以获取parent:child.parent.

• lazy:默认值是True,说明关联对象只有到真正访问的时候才会去查询数据库,比如有parent对象,只有知道访问parent.children的时候才做关联查询.

• remote_side:表中的外键引用的是自身时,如Node类,如果想表示多对一的关系,那么就可以使用remote_side

    class Node(Base):
        __tablename__ = 'node'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        parent_id = Column(Integer, ForeignKey('node.id'))
        data = Column(String(50))
        parent = relationship("Node", remote_side=[id])
  

  如果是想建立一种双向的关系,那么还是结合backref:

    class Node(Base):
    __tablename__ = 'node'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    parent_id = Column(Integer, ForeignKey('node.id'))
    data = Column(String(50))
    children = relationship("Node",
                backref=backref('parent', remote_side=[id])
            )
  

• primaryjoin:用在一对多或者多对一的关系中,默认情况连接条件就是主键与另一端的外键,用primaryjoin参数可以用来指定连接条件 ,比如:下面user的address必须现address是一'tony'开头:

    class User(Base):
        __tablename__ = 'user'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String)
    
        addresses = relationship("Address",
                        primaryjoin="and_(User.id==Address.user_id, "
                            "Address.email.startswith('tony'))",
                        backref="user")
    
    class Address(Base):
        __tablename__ = 'address'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        email = Column(String)
        user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
  

• secondary:

• order_by:

  在一对多的关系中,如下代码:

    class User(Base):
    # ....
    addresses = relationship("Address",
                     order_by="desc(Address.email)",
                     primaryjoin="Address.user_id==User.id")
  

  如果user的address要按照email排序,那么就可以在relationship中添加参数order_by.这里的参数是一字符串形式表示的,不过它等同于python表达式,其实还有另一种基于lambda的方式:

    class User(Base):
    # ...
    addresses = relationship(lambda: Address,
                     order_by=lambda: desc(Address.email),
                     primaryjoin=lambda: Address.user_id==User.id)
  

#####association_proxy
associationproxy是sqlalchemy扩展包里面的一个函数,是一个无关痛痒的提供便捷性的功能,在多的言语也不及官方文档的例子,还是看看文档吧.

#####column_propety

可以用column_property来实现SQL表达式作为映射类的属性(另外一种方式就是用hybrid),

对比Django中的ORM:

Django 中提供了三种通用的数据库关系类型，many-to-one，many-to-many，one-to-one，

many-to-one：

用ForeignKey来定义多对一的关系，假设一个员工只能隶属于一个部门，但部门可以有多个员工，则可以：

class Department(models.Model):
    ...

class Employee(models.Model):
   department = models.ForeignKey(Department)
   ...

如果一个对象和自身有多对一的关系，则可以是：

models.ForeignKey('self'):

class Employee(models.Model):
    manager = models.ForeignKey('self')

many-to-many：

用ManyToManyField来定义多对多的关系，假设Blog可以有多个Tag，一个Tag也可以在多篇Blog里面，那么就可以用ManyToManyField

class Blog(models.Model):
    tags = ManyToManyField(Tag)
class Tag(models.Model):
    ....

同样可以通过ManyToManyField('self')和自身建立多对多的关系.

one-to-one:

用OneToOneField来定义一对一的关系

相比较而言,django的orm可谓简单很多,但是性能方面未必优于sqlalchemy,不同点,sqlalchemy的model需要指定id,而django会自动帮你生成id.

####Session

Session 使用 connection发送query，把返回的result row 填充到一个object中，该对象同时还会保存在Session中，Session内部有一个叫 Identity Map的数据结构，为每一个对象维持了唯一的副本。primary key 作为 key ，value就是该object。

session刚开始无状态，直到有query发起时。

对象的变化会被session的跟踪维持着，在数据库做下一次查询后者当前的事务已经提交了时，it fushed all pendings changes to the database.

这就是传说中的 Unit of work 模式

例如：

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里不会修改album的name属性，不会触发update语句

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里修改了album的name属性，会触发一个update语句
    session.query(Artist).get(11)
    session.commit()

####构造了session，何时commit，何时close

规则：始终保持session与function和objecct分离

####transaction scope 和 session scope

#####对象的四种状态

对象在session中可能存在的四种状态包括：

• Transient ：实例还不在session中，还没有保存到数据库中去，没有数据库身份，想刚创建出来的对象比如User()，仅仅只有mapper()与之关联
• Pending ：用add()一个transient对象后，就变成了一个pending对象，这时候仍然没有flushed到数据库中去，直到flush发生。
• Persistent ：实例出现在session中而且在数据库中也有记录了，通常是通过flush一个pending实例变成Persistent或者从数据库中querying一个已经存在的实例。
• Detached：一个对象它有记录在数据库中，但是不在任何session中，

Hibernate中的Session

SessionFactory创建Session，SessionFactory是线程安全的，而Session是线程不安全的。Session是轻量级的，创建和删除都不需要耗太大的资源，这与JDBC的connection不一样，Connection的创建时很好资源的。

Session对象内部有一个缓存，称之为Hibernate第一级缓存，每个session实例都有自己的缓存，存放的对象是当前工作单元中加载的对象。

Hibernate Session 缓存三大作用：

1. 减少数据库的访问频率，提高访问性能
2. 保证缓存的对象与数据库同步，位于缓存中的对象称为持久化对象
3. 当持久化对象存在关联时，session保证不出现对象图的死锁

####Session什么时候清理缓存

1. commit()方法调用的时候
2. 查询时会清理缓存，保证查询结果能反映对象的最新状态
3. 显示调用session的flush方法

####Querying

q = session.query(SomeMappedClass)

session的query方法就可以创建一个查询对象，

def add_before_query():
    session = Session()
    ed_user = User(name='zhangsan')
    session.add(ed_user)
    user = session.query(User).filter_by(name='zhangsan').first()
    print ed_user == user

这里的ed_user == user 返回True，session中会根据用主键作为key，object作为vlaue缓存在session中

def test1():
    session = Session()
    jack = session.query(User).filter_by(name='lzjun').one()
    print jack
    print jack.addresses

默认sqlalchemy 使用的时懒加载的模式，查询user的时候，并不会查询user.addresses，只有真正使用user.addresses的时候

才会触发user.addresses的查询语句。

from sqlalchemy.orm import subqueryload
def subquery_load_test():
    session = Session()
    jack = session.query(User).\
            options(subqueryload(User.addresses)).\
            filter_by(name='lzjun').one()
    print jack

使用subqueryload操作，饿汉式加载，查询user的时候，就把addresses查询出来了。

####传统映射

用Table构建一个table metadata，然后通过映射函数mapper与User关联起来

from sqlalchemy import Table,Metadata
metadata = Metadata()

user = Table('user',metadata,
        Column('id',Integer,primary_key = True),
        )
class User(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name
mapper(User,user)

等价于：

class User(Base):
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    name = Column(String)
    def __init__(self,name):
        self.name = name

###使用加载策略（懒加载，饿加载）

SQLAlchemy 默认使用 Lazy Loading 策略加载对象的 relationships。因此，如果你在对象 detached 之后访问对象的 relationships，会报 "DetachedInstanceError" 错误。例如：

user = session.query(User).get(id)

_session.close()

print user.comments # this will raise DetachedInstanceError

如果你需要在对象 detach 后访问 relationships（例如需要跨进程共享对象），则应该使用 Eager Loading 策略：

session.query(User).options(joinedload('comments')).get(id)

_session.close()

print user.comments # OK

如果需要加载所有的 relationships ，可以设置 Default Loading Strategies :

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",backref='parent')

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent.id'))

在one的那端设置了backref后，反过来就是多对一，在保存child时不需要显示的保存parent

def save_child():
    parent = Parent()
    child1 = Child(parent = parent)
    child2 = Child(parent = parent)
    child3 = Child(parent = parent)
    session = Session()
    session.add_all([child1,child2,child3])
    session.flush()
    session.commit()

设置 cascade= 'all'，可以级联删除

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",cascade='all',backref='parent')

def delete_parent():
    session = Session()
    parent = session.query(Parent).get(2)
    session.delete(parent)
    session.commit()

不过不设置cascade，删除parent时，其关联的chilren不会删除，只会把chilren关联的parent.id置为空，设置cascade后就可以级联删除children

####Session

Session 使用 connection发送query，把返回的result row 填充到一个object中，该对象同时还会保存在Session中，Session内部有一个叫 Identity Map的数据结构，为每一个对象维持了唯一的副本。primary key 作为 key ，value就是该object。

session刚开始无状态，直到有query发起时。

对象的变化会被session的跟踪维持着，在数据库做下一次查询后者当前的事务已经提交了时，it fushed all pendings changes to the database.

这就是传说中的 Unit of work 模式

例如：

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里不会修改album的name属性，不会触发update语句

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里修改了album的name属性，会触发一个update语句
    session.query(Artist).get(11)
    session.commit()

####构造了session，何时commit，何时close

规则：始终保持session与function和objecct分离

####transaction scope 和 session scope

#####对象的四种状态

对象在session中可能存在的四种状态包括：

• Transient ：实例还不在session中，还没有保存到数据库中去，没有数据库身份，想刚创建出来的对象比如User()，仅仅只有mapper()与之关联
• Pending ：用add()一个transient对象后，就变成了一个pending对象，这时候仍然没有flushed到数据库中去，直到flush发生。
• Persistent ：实例出现在session中而且在数据库中也有记录了，通常是通过flush一个pending实例变成Persistent或者从数据库中querying一个已经存在的实例。
• Detached：一个对象它有记录在数据库中，但是不在任何session中，

Hibernate中的Session

SessionFactory创建Session，SessionFactory是线程安全的，而Session是线程不安全的。Session是轻量级的，创建和删除都不需要耗太大的资源，这与JDBC的connection不一样，Connection的创建时很好资源的。

Session对象内部有一个缓存，称之为Hibernate第一级缓存，每个session实例都有自己的缓存，存放的对象是当前工作单元中加载的对象。

Hibernate Session 缓存三大作用：

1. 减少数据库的访问频率，提高访问性能
2. 保证缓存的对象与数据库同步，位于缓存中的对象称为持久化对象
3. 当持久化对象存在关联时，session保证不出现对象图的死锁

####Session什么时候清理缓存

1. commit()方法调用的时候
2. 查询时会清理缓存，保证查询结果能反映对象的最新状态
3. 显示调用session的flush方法

session.query(User).options(joinedload('*')).get(id)

_session.close()
print user.comments # OK
print user.posts # OK

####Relattionship

#####一对多 （one to many）

mapping class link to table metadata

print session.query(func.count(User.id)).all()
print session.query(func.count(User.id)).first()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()


all()返回的是list，[(10,)]
first()返回的是tuple，(10,)，就是all()里面的的第0个元组
scalar()返回的就是单一值，元组中的第0个值，而且scalar只使用于当前返回的是单个值，比如all()里面返回的10

####Classic mapping

from sqlalchemy import Table, MetaData
from sqlalchemy.orm import mapper
metadata = MetaData()
subject = Table('subject', metadata,
            Column('id', Integer, primary_key=True),
            Column('title', String(100))
        )
class Subject(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
metadata.create_all(engine)  #生成数据库表
mapper(Subject,subject)   #建立映射

####Hybrid Attributes 混合属性

属性在类和实例上有特殊的行为

from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import Session, aliased
from sqlalchemy.ext.hybrid import hybrid_property, hybrid_method

Base = declarative_base()

class Interval(Base):
    __tablename__ = 'interval'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    start = Column(Integer, nullable=False)
    end = Column(Integer, nullable=False)

    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    @hybrid_property
    def length(self):
        print self
        return self.end - self.start

    @hybrid_method
    def contains(self,point):
        return (self.start <= point) & (point < self.end)

    @hybrid_method
    def intersects(self, other):
        return self.contains(other.start) | self.contains(other.end)

这个hybrid_property和python中的@property有什么区别呢？区别就在这个hybrid上，既然是混合的属性，也就是说，既可以作为实例属性

也可以作为类属性，

if __name__ == '__main__':
    Base.metadata.create_all(engine)
    i = Interval(5, 10)
    print i.length
    print Interval.length

输出结果是：

<__main__.Interval object at 0x9cfdd8c> ----
5
<class '__main__.Interval'> ----
interval."end" - interval.start

而Interval.length的type是

<class 'sqlalchemy.sql.expression.BinaryExpression'>

那它有什么用呢？

Session().query(Interval).filter(Interval.length > 10)

它的用法看起来跟属性start、end一样的，而你却无需在数据库中像start、end一样定义一个字段，多好。

那@hibrid_method有什么用呢？ ,如果是判断point是不是contains，直接:

i.contains(7) 

就好了啊，干嘛要用@hibrid_method呢？

Session().query(Interval).filter(Interval.contains(15))

看到了吧，和hybrid_property有相似之处

####区别于属性的表达式装饰器

from sqlalchemy import func

class Interval(object):
    # ...

    @hybrid_property
    def radius(self):
        return abs(self.length) / 2

    @radius.expression
    def radius(cls):
        return func.abs(cls.length) / 2

这里为什么还要用radius.expression呢，对于查询：

Session().query(Interval).filter(Interval.radius > 5)

直接像length一样不行吗?当然不行，不信，注释掉radius.expression试试。

TypeError: bad operand type for abs(): 'BinaryExpression'

其实它接收的是一个sqlahclemy里面的函数，func.abs，因为这里面使用的length也是一个hybrid的属性

@length.setter
def length(self, value):
    self.end = self.start + value

也支持setter

####mapping class inheritance hierarchies

使用memecache做缓存的时候，出现了错误：读取一篇article，异常信息：

DetachedInstanceError: Parent instance <Article at 0xb22da4c> is not bound to a Session; lazy load operation of attribute 'user' cannot proceed

访问代码：

 session = DBSession()
    @cache_region('long_term')
    def func_to_cache(session):
        article = session.query(Article).get(articleId)
        return article

    article = func_to_cache(session)

这段代码的意思相当于：

article = mc.get(key)
if not article:
    article = session.query(Article).get(articleid)
    mc.set(key, article)

因为Article类还关联了user

userId = Column('user_id', IdDataType, ForeignKey(
    'user_profile.user_id'), nullable=False)
user = relationship(UserProfile)

默认SQLAlchemy的实体是使用Lazyload模式，也就是说只有真正访问article.user的时候才会去数据库查询该用户，而这里事先把article缓存起来了，在访问article的时候延迟查询所使用的session跟原对象的关联被切断了。没法触发sql查询了。可以使用 eager loading，通过joinedload()，

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/inheritance.html

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/loading.html

####错误总结:

1.用column_property()函数做为类属性的时候:

Article.recommendCnt = column_property(select([func.count(ArticlePGoal.id)]).where(and_( 
                Article.id == ArticlePGoal.articleId, 
                ArticlePGoal.artType == ArticlePGoal.ART_TYPE_RECOMMEND, 
                Article.id == ArticlePGoal.articleId, 
                ~Article.isDeleted)))  

抛出的异常:

InvalidRequestError: Select statement 'SELECT count(article_pgoal.id) AS count_1 
FROM article_pgoal, article 
WHERE article.id = article_pgoal.article_id AND article_pgoal.art_type = %s AND article.id = article_pgoal.article_id AND NOT article.is_deleted' returned no FROM clauses due to auto-correlation; specify correlate(<tables>) to control correlation manually.

关键看错误信息的最后一句,它告诉我们需要手动指定关联的表

Article.recommendCnt = column_property(select([func.count(ArticlePGoal.id)]).where(and_( 
                Article.id == ArticlePGoal.articleId, 
                ArticlePGoal.artType == ArticlePGoal.ART_TYPE_RECOMMEND, 
                Article.id == ArticlePGoal.articleId, 
                ~Article.isDeleted)).correlate(Article.__table__))

2. 使用memecache做缓存的时候,异常:

   DetachedInstanceError: Instance <Article at 0xb3b239ec> is not bound to a Session; attribute refresh operation cannot proceed

可以设置 session.expire_on_commit = False

####列与数据类型

http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/core/types.html
BigInteger 对应数据库中的BIGINT
Boolean 对应BOOLEAN或SAMLLINT,Python端是True或False
Date 对应datetime.date()对象
DateTime 就是datetime.datetime()对象
Float
Integer
Interval 对应datetime.timedelta(),在数据库中如果是PostgreSQL对应本地的INTERVAL类型,其它数据库用date保存.(相对于1970,1,1)
Text 继承自String,在SQL中使用CLOB或TEXT,一般没有长度
Time datetime.time()
Unicode 继承String,有length参数
UnicodeText

####映射类继承层次

SQLAlchemy支持三种形式的继承,单表继承 , 多个类对应单独的一个表,具体表继承:

####Querying

http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query.join