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
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安装SQLAlchemy 
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核心概念 
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连接数据库 
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定义数据模型 
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创建数据库表 
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基本CRUD操作 
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查询数据 
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关系操作 
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事务管理 
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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
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Engine:数据库连接的引擎,负责与数据库通信 
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Session:数据库会话,管理所有持久化操作 
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Model:数据模型类,对应数据库中的表 
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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
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会话管理:为每个请求创建新会话,请求结束后关闭 
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异常处理:始终处理异常并适当回滚事务 
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延迟加载:注意N+1查询问题,使用 eager loading 优化 
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连接池:合理配置连接池大小和超时设置 
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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:
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安装和配置SQLAlchemy 
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定义数据模型和关系 
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执行基本的CRUD操作 
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构建复杂查询 
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管理数据库事务 
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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。