Python内存管理机制之垃圾回收与引用计数操作全过程_Python

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。

安装

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：

# 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

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

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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

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

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

# 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

# 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

# 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

会话管理：为每个请求创建新会话，请求结束后关闭
异常处理：始终处理异常并适当回滚事务
延迟加载：注意n+1查询问题，使用 eager loading 优化
连接池：合理配置连接池大小和超时设置
数据验证：在模型层或应用层验证数据完整性

# 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)