SQLAlchemy 库 - 实践

SQLAlchemy 是 Python 中最著名、功能最强大的 ORM（对象关系映射）库和 SQL 工具包。它提供了完整的企业级持久化模式，旨在高效、高性能地访问数据库。

1. 核心作用概述

主要功能

# SQLAlchemy 的三大核心组件
core_components = {
"ORM (对象关系映射)": "将Python类映射到数据库表",
"Core (SQL表达式语言)": "提供SQL构造器，可编写数据库无关的SQL",
"Engine (数据库引擎)": "处理数据库连接和方言适配"
}

2. ORM：对象关系映射

传统SQL vs ORM方式

# 传统方式 - 直接写SQL
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ("张三", 25))
conn.commit()
# ORM方式 - 操作Python对象
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
# 操作对象而非SQL
new_user = User(name="张三", age=25)
session.add(new_user)
session.commit()

3. 核心组件详解

a) 声明式基类

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
Base = declarative_base()
class Product(Base):
__tablename__ = 'products'
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(100), nullable=False)
price = Column(Integer, default=0)
created_at = Column(DateTime, default=datetime.now)
def __repr__(self):
return f""

b) 数据库引擎和会话

# 创建数据库引擎（支持多种数据库）
engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db', echo=True)  # echo=True显示SQL
# 创建所有表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话工厂
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

4. 基本CRUD操作

创建（Create）

# 添加单个对象
new_product = Product(name="笔记本电脑", price=5999)
session.add(new_product)
# 添加多个对象
products = [
Product(name="鼠标", price=99),
Product(name="键盘", price=199),
Product(name="显示器", price=1299)
]
session.add_all(products)
session.commit()  # 提交事务

查询（Read）

# 查询所有
all_products = session.query(Product).all()
# 条件查询
expensive_products = session.query(Product).filter(Product.price > 500).all()
# 获取单个对象
mouse = session.query(Product).filter(Product.name == "鼠标").first()
# 复杂查询
from sqlalchemy import and_, or_
result = session.query(Product).filter(
and_(Product.price >= 100, Product.price <= 1000)
).order_by(Product.price.desc()).all()

更新（Update）

# 更新对象
product = session.query(Product).filter_by(name="鼠标").first()
if product:
product.price = 79  # 直接修改属性
session.commit()    # 提交更改

删除（Delete）

# 删除对象
product = session.query(Product).filter_by(name="键盘").first()
if product:
session.delete(product)
session.commit()

5. 高级功能

a) 关系映射

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
class Order(Base):
__tablename__ = 'orders'
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
# 定义关系
user = relationship("User", back_populates="orders")
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
# 反向关系
orders = relationship("Order", back_populates="user")
# 使用关系
user = session.query(User).first()
for order in user.orders:  # 直接访问关联的订单
print(order.id)

b) 数据库迁移（Alembic）

# 使用Alembic进行数据库版本控制
# 生成迁移脚本
# alembic revision --autogenerate -m "添加新字段"
# 应用迁移
# alembic upgrade head

c) 连接池管理

# 配置连接池
engine = create_engine(
'postgresql://user:pass@localhost/dbname',
pool_size=10,           # 连接池大小
max_overflow=20,        # 最大溢出连接数
pool_timeout=30,        # 超时时间
pool_recycle=3600       # 连接回收时间
)

6. 多数据库支持

SQLAlchemy 支持几乎所有主流数据库：

# 不同数据库的连接字符串示例
databases = {
"SQLite": "sqlite:///database.db",
"PostgreSQL": "postgresql://user:password@localhost/dbname",
"MySQL": "mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname",
"Oracle": "oracle+cx_oracle://user:password@localhost:1521/dbname",
"SQL Server": "mssql+pyodbc://user:password@dsn_name"
}
# 代码无需修改，只需更改连接字符串
engine = create_engine(databases["PostgreSQL"])

7. 在实际项目中的应用

Web应用中的使用

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///app.db'
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
def __repr__(self):
return f''
# 在视图函数中使用
@app.route('/users')
def list_users():
users = User.query.all()
return {'users': [user.username for user in users]}

数据分析和批处理

# 批量插入数据
def bulk_insert_products(products_data):
products = [Product(**data) for data in products_data]
session.bulk_save_objects(products)
session.commit()
# 分页查询
def get_products_page(page=1, per_page=20):
return session.query(Product).order_by(Product.id).offset(
(page-1)*per_page
).limit(per_page).all()

8. 优势总结

优势	说明
数据库无关性	一套代码支持多种数据库
类型安全	Python类型与数据库类型映射
自动SQL生成	避免SQL注入，提高安全性
连接池管理	高效的数据库连接管理
事务支持	完整的事务管理机制
丰富的查询API	链式调用，表达力强
生态系统完善	有Alembic等配套工具

总结

SQLAlchemy 的核心价值在于：

• 提高开发效率：用面向对象的方式操作数据库

• 保证代码质量：类型检查、避免SQL注入

• 维护数据库兼容性：轻松切换数据库后端

• 支持复杂应用：企业级应用的全功能ORM

它是Python Web开发、数据分析和企业应用中不可或缺的重要库。