将Python Web应用部署到服务器（Docker + Nginx）
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。
