Python 数据库 ORM 实战：SQLAlchemy 详解

1. 背景与动机

ORM（对象关系映射）简化了数据库操作，使开发者可以使用面向对象的方式操作数据库。SQLAlchemy 是 Python 最强大的 ORM 工具，提供了灵活且功能丰富的数据库操作接口。

2. 基础配置

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from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, DateTime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from datetime import datetime

engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
Base = declarative_base()
Session = sessionmaker(bind=engine)

3. 模型定义

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class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(80), unique=True, nullable=False)
    email = Column(String(120), unique=True)
    created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
    
    def __repr__(self):
        return f'<User {self.username}>'

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

4. CRUD 操作

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session = Session()

# 创建
new_user = User(username='alice', email='alice@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()

# 查询
user = session.query(User).filter_by(username='alice').first()
users = session.query(User).filter(User.id > 5).all()

# 更新
user.email = 'new_email@example.com'
session.commit()

# 删除
session.delete(user)
session.commit()

session.close()

5. 高级查询

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from sqlalchemy import func, and_, or_

# 聚合查询
result = session.query(
    func.count(User.id),
    func.max(User.created_at)
).first()

# 联合查询
from sqlalchemy.orm import joinedload

users_with_posts = session.query(User).options(
    joinedload(User.posts)
).all()

# 分页
users = session.query(User).offset(10).limit(10).all()

6. 性能优化

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# 连接池配置
engine = create_engine(
    'postgresql://user:password@localhost/dbname',
    pool_size=10,
    max_overflow=20,
    pool_pre_ping=True
)

# 批量插入
session.bulk_save_objects([User(username=f'user{i}') for i in range(1000)])
session.commit()

7. 结论

SQLAlchemy 提供了从简单到复杂的数据库操作能力，通过 ORM 可以显著提高开发效率，同时保持对 SQL 的灵活控制。