使用PyTorch构建你的第一个神经网络

fwerfv3453452025-10-08 20:50

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

  1. 安装SQLAlchemy

  2. 核心概念

  3. 连接数据库

  4. 定义数据模型

  5. 创建数据库表

  6. 基本CRUD操作

  7. 查询数据

  8. 关系操作

  9. 事务管理

  10. 最佳实践

安装

bash

复制代码 
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

复制代码 
# 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

复制代码 
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

复制代码 
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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

复制代码 
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

复制代码 
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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

复制代码 
# 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

  1. 会话管理：为每个请求创建新会话，请求结束后关闭

  2. 异常处理：始终处理异常并适当回滚事务

  3. 延迟加载：注意N+1查询问题，使用 eager loading 优化

  4. 连接池：合理配置连接池大小和超时设置

  5. 数据验证：在模型层或应用层验证数据完整性

python

复制代码 
# 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：

  1. 安装和配置SQLAlchemy

  2. 定义数据模型和关系

  3. 执行基本的CRUD操作

  4. 构建复杂查询

  5. 管理数据库事务

  6. 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。

相关推荐
蒋星熠3 小时前
反爬虫机制深度解析：从基础防御到高级对抗的完整技术实战
人工智能·pytorch·爬虫·python·深度学习·机器学习·计算机视觉
Predestination王瀞潞3 小时前
Python oct() 函数
开发语言·python
B站_计算机毕业设计之家3 小时前
python汽车数据分析可视化系统 爬虫 懂车帝 毕业设计 Django框架 vue框架 大数据✅
爬虫·python·数据分析·django·汽车·推荐算法·懂车帝
fl1768313 小时前
基于python+tkinter实现的自动组卷评卷考试系统python源码+课程设计+项目说明
开发语言·python·课程设计
王琦03183 小时前
Python 综合大作业
python
Dxy12393102164 小时前
Python自动连接已保存WiFi
开发语言·python
编程充电站pro4 小时前
面试陷阱：SQL 子查询 vs JOIN 的性能差异
数据库·sql
依旧很淡定4 小时前
Selenium（Python）创建Chrome浏览器实例
chrome·python·selenium
中文Python4 小时前
小白中文Python-db_桌面小黄鸭宠物
数据库·python·pygame·宠物·中文python·小白学python
热门推荐
01KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频02GitHub 镜像站点03PHP htmlspecialchars()函数详解04UV安装并设置国内源05BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具06两千字总结：Codex 国内如何安装和使用的教程，以及如何设置中文回答07jdk21下载、安装（Windows、Linux、macOS）08Linux下V2Ray安装配置指南0946个Nano-banana 精选提示词，持续更新中10零基础搭建赛博朋克个人主页：蓝耘Claude Code完整实战教程