阿小信大人的头像
Talk is cheap. Show me the code. Linus Torvalds

[转]SQLAlchemy2015-04-02 10:27

原文:https://github.com/lzjun567/note/blob/master/note/python/sqlalchemy.md

SQLAlchemy是Python界的ORM(Object Relational Mapper)框架,它两个主要的组件: SQLAlchemy ORMSQLAlchemy Core

架构图

安装

pip install SQLAlchemy
#检查安装是否成功:
>>> import sqlalchemy
>>> sqlalchemy.__version__
0.8.0

没有报错就代表正确安装了,连接MySQL数据库(需要MySQLdb支持):

from sqlalchemy import create_engine
DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:@localhost/test2?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING,echo=True)

create_engine方法返回一个Engine实例,Engine实例只有直到触发数据库事件时才真正去连接数据库,如执行:

engine.execute("select 1").scalar()

执行上面的语句是,sqlalchemy就会从数据库连接池中获取一个连接用于执行语句。echo=True是回显命令,sqlalchemy与数据库通信的命令都将打印出来,例如:

2014-12-28 01:00:29,078 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SHOW VARIABLES LIKE sql_mode
2014-12-28 01:00:29,079 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2014-12-28 01:00:29,080 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT DATABASE()
2014-12-28 01:00:29,081 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()
2014-12-28 01:00:29,083 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine show collation where `Charset` = utf8 and `Collation` = utf8_bin
2014-12-28 01:00:29,083 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine ()

声明一个映射(declare a Mapping)

declarative_base类维持了一个从类到表的关系,通常一个应用使用一个base实例,所有实体类都应该继承此类对象

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

现在就可以创建一个domain类

from sqlalchemy import Column,Integer,String

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String)
    fullname = Column(String)
    password = Column(String)   #这里的String可以指定长度,比如:String(20)

    def __init__(self,name,fullname,password):
        self.name = name
        self.fullname = fullname
        self.password = password

    def __repr(self):
        return "<User('%s','%s','%s')>"%(self.name,self.fullname,self.password)

Base.metadata.create_all(engine)

sqlalchemy 就是把Base子类转变为数据库表,定义好User类后,会生成Tablemapper(),分别通过User.__table__User.__mapper__返回这两个对象,对于主键,象oracle没有自增长的主键时,要使用:

from sqlalchemy import Sequence
Column(Integer,Sequence('user_idseq'),prmary_key=True)

Base.metadata返回sqlalchemy.schema.MetaData对象,它是所有Table对象的集合,调用create_all()该对象会触发CREATE TABLE语句,如果数据库还不存在这些表的话。

创建Session

Session是真正与数据库通信的handler,你还可以把他理解一个容器,add就是往容器中添加对象

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)

#创建完session就可以添加数据了
ed_user = User('ed','Ed jone','edpasswd')
session.add(ed_user)

#也可以使用session.add_all()添加多个对象
#session.add_all([user1,user2,user3])

print ed_user in session  # True
session.rollback()
print ed_user in session # False

执行完add方法后,ed_user对象处于pending状态,不会触发INSERT语句,当然ed_uesr.id也为None,如果在add方后有查询(session.query),那么会flush一下,把数据刷一遍,把所有的pending信息先flush再执行query。

对象状态

对象实例有四种状态,分别是:

  1. Transient(瞬时的):这个状态的对象还不在session中,也不会保存到数据库中,主键为None(不是绝对的,如果Persistent对象rollback后虽然主键id有值,但还是Transient状态的)。
  2. Pending(挂起的):调用session.add()后,Transient对象就会变成Pending,这个时候它还是不会保存到数据库中,只有等到触发了flush动作才会存在数据库,比如query操作就可以出发flush。同样这个时候的实例的主键一样为None
  3. Persistent(持久的):session中,数据库中都有对应的一条记录存在,主键有值了。
  4. Detached(游离的):数据库中有记录,但是session中不存在,对这个状态的对象进行操作时,不会触发任何SQL语句。

查询

Query对象通过Session.query获取,query接收类或属性参数,以及多个类

for instance in session.query(User).order_by(User.id)
    print instance.name

for name,fullname in session.query(User.name,User.fullname):
    print name,fullname

# TODO

filter_by接收的参数形式是关键字参数,而filter接收的参数是更加灵活的SQL表达式结构:

# sqlalchemy源码对filter_by的定义
def filter_by(self, **kwargs):
# 举例:
for user in session.query(User).filter_by(name=ed).all():
    print user

for user in session.query(User).filter(User.name==ed).all():
    print user

常用过滤操作:

  • equals
    query.filter(User.name == 'ed')
    
    • not equal

      query.filter(User.name !='ed') * LIKE

      query.filter(User.name.like('%d%') * IN:

      query.filter(User.name.in_(['a','b','c']) * NOT IN:

      query.filter(~User.name.in_(['ed','x']) * IS NULL:

      filter(User.name==None) * IS NOT NULL:

      filter(User.name!=None) * AND

      from sqlalchemy import and_ filter(and_(User.name == 'ed',User.fullname=='xxx')) 或者多次调用filter或filter_by

      filter(User.name =='ed').filter(User.fullname=='xx') 还可以是:

      query.filter(User.name == ‘ed’, User.fullname == ‘Ed Jones’) * OR

      from sqlalchemy import or_ query.filter(or_(User.name == ‘ed’, User.name == ‘wendy’))

对比一下Django:Django中ORM的filter方法里面只有一个等号,比如:

Entry.objects.all().filter(pub_date__year=2006)
查询返回结果
  • query.all(),all()返回列表
  • query.first():返回第一个元素
  • query.one()有且只有一个元素时才正确返回。

此外,filter函数还可以接收text对象,text是SQL查询语句的字面对象,比如:

for user in session.query(User).filter(text(id<224)).order_by(text(id)).all():
    print user.name

count

有两种count,第一种是纯粹是执行SQL语句后返回有多少行,对应的函数count(),第二个是func.count(),适用在分组统计,比如按性别分组时,男的有多少,女的多少:

session.query(User).filter(User.name==ed).count()
session.query(func.count(), User.name).group_by(User.name).all( )

Relattionship

SQLAlchemy中的映射关系有四种,分别是一对多,多对一,一对一,多对多

一对多(one to many)

因为外键(ForeignKey)始终定义在多的一方.如果relationship定义在多的一方,那就是多对一,一对多与多对一的区别在于其关联(relationship)的属性在多的一方还是一的一方,如果relationship定义在一的一方那就是一对多. 这里的例子中,一指的是Parent,一个parent有多个child.

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",backref='parent')

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent.id'))
多对一(many to one)

这个例子中many是指parent了,意思是一个child可能有多个parent(父亲和母亲),这里的外键(child_id)和relationship(child)都定义在多(parent)的一方

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child_id = Column(Integer, ForeignKey('child.id'))
    child = relationship("Child", backref="parents")

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

为了建立双向关系,可以在relationship()中设置backref(详情参考),Child对象就有parents属性.设置 cascade= 'all',可以级联删除

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",cascade='all',backref='parent')

def delete_parent():
    session = Session()
    parent = session.query(Parent).get(2)
    session.delete(parent)
    session.commit()

不过不设置cascade,删除parent时,其关联的chilren不会删除,只会把chilren关联的parent.id置为空,设置cascade后就可以级联删除children

一对一

一对一就是多对一和一对多的一个特例,只需在relationship加上一个参数uselist=False替换多的一端就是一对一: 从一对多转换到一对一:

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child = relationship("Child", uselist=False, backref="parent")

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))

从多对一转换到一对一:

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    child_id = Column(Integer, ForeignKey('child.id'))
    child = relationship("Child", backref=backref("parent", uselist=False))

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
多对多

多对多关系需要一个中间关联表,通过参数secondary来指定,

from sqlalchemy import Table,Text
post_keywords = Table('post_keywords',Base.metadata,
        Column('post_id',Integer,ForeignKey('posts.id')),
        Column('keyword_id',Integer,ForeignKey('keywords.id'))
)

class BlogPost(Base):
    __tablename__ = 'posts'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    body = Column(Text)
    keywords = relationship('Keyword',secondary=post_keywords,backref='posts')

class Keyword(Base):
    __tablename__ = 'keywords'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    keyword = Column(String(50),nullable=False,unique=True)

关联查询(query with join)

简单地可以使用: for u, a in session.query(User, Address).filter(User.id==Address.user_id).filter(Address.email==’lzjun@qq.com’).all(): print u, a 如果是使用真正的关联SQL语法来查询可以使用:

session.query(User).join(Address).filter(Address.email==lzjun@qq.com).all()

因为这里的外键就一个,系统知道如何去关联

relationship()API

relationship()函数接收的参数非常多,比如:backref,secondary,primaryjoin,等等。列举一下我用到的参数:

  • backref:在一对多或多对一之间建立双向关系,比如:

    class Parent(Base):
        __tablename__ = 'parent'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        children = relationship("Child", backref="parent")
    
    class Child(Base):
        __tablename__ = 'child'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))
    

    Prarent对象获取children,parent.children,反过来Child对象可以获取parent:child.parent. - lazy:默认值是True,说明关联对象只有到真正访问的时候才会去查询数据库,比如有parent对象,只有知道访问parent.children的时候才做关联查询. - remote_side:表中的外键引用的是自身时,如Node类,如果想表示多对一的关系,那么就可以使用remote_side

    class Node(Base):
        __tablename__ = 'node'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        parent_id = Column(Integer, ForeignKey('node.id'))
        data = Column(String(50))
        parent = relationship("Node", remote_side=[id])
    

    如果是想建立一种双向的关系,那么还是结合backref:

    class Node(Base):
    __tablename__ = 'node'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    parent_id = Column(Integer, ForeignKey('node.id'))
    data = Column(String(50))
    children = relationship("Node",
                backref=backref('parent', remote_side=[id])
            )
    
    • primaryjoin:用在一对多或者多对一的关系中,默认情况连接条件就是主键与另一端的外键,用primaryjoin参数可以用来指定连接条件 ,比如:下面user的address必须现address是一'tony'开头:

      class User(Base): tablename = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String)

      addresses = relationship("Address",
                      primaryjoin="and_(User.id==Address.user_id, "
                          "Address.email.startswith('tony'))",
                      backref="user")
      

      class Address(Base): tablename = 'address' id = Column(Integer, primary_key=True) email = Column(String) user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))

  • secondary:

  • order_by: 在一对多的关系中,如下代码:
    class User(Base):
    # ....
    addresses = relationship("Address",
                     order_by="desc(Address.email)",
                     primaryjoin="Address.user_id==User.id")
    

    如果user的address要按照email排序,那么就可以在relationship中添加参数order_by.这里的参数是一字符串形式表示的,不过它等同于python表达式,其实还有另一种基于lambda的方式:

    class User(Base):
    # ...
    addresses = relationship(lambda: Address,
                     order_by=lambda: desc(Address.email),
                     primaryjoin=lambda: Address.user_id==User.id)
    
association_proxy

associationproxy是sqlalchemy扩展包里面的一个函数,是一个无关痛痒的提供便捷性的功能,在多的言语也不及官方文档的例子,还是看看文档吧.

column_propety

可以用column_property来实现SQL表达式作为映射类的属性(另外一种方式就是用hybrid),

对比Django中的ORM: Django 中提供了三种通用的数据库关系类型,many-to-one,many-to-many,one-to-one,

many-to-one: 用ForeignKey来定义多对一的关系,假设一个员工只能隶属于一个部门,但部门可以有多个员工,则可以:

class Department(models.Model):
    ...

class Employee(models.Model):
   department = models.ForeignKey(Department)
   ...

如果一个对象和自身有多对一的关系,则可以是:

models.ForeignKey('self'):

class Employee(models.Model):
    manager = models.ForeignKey('self')

many-to-many: 用ManyToManyField来定义多对多的关系,假设Blog可以有多个Tag,一个Tag也可以在多篇Blog里面,那么就可以用ManyToManyField

class Blog(models.Model):
    tags = ManyToManyField(Tag)
class Tag(models.Model):
    ....

同样可以通过ManyToManyField('self')和自身建立多对多的关系.

one-to-one: 用OneToOneField来定义一对一的关系

相比较而言,django的orm可谓简单很多,但是性能方面未必优于sqlalchemy,不同点,sqlalchemy的model需要指定id,而django会自动帮你生成id.

Session

Session 使用 connection发送query,把返回的result row 填充到一个object中,该对象同时还会保存在Session中,Session内部有一个叫 Identity Map的数据结构,为每一个对象维持了唯一的副本。primary key 作为 key ,value就是该object。 session刚开始无状态,直到有query发起时。

对象的变化会被session的跟踪维持着,在数据库做下一次查询后者当前的事务已经提交了时,it fushed all pendings changes to the database. 这就是传说中的 Unit of work 模式

例如:

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里不会修改albumname属性,不会触发update语句

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里修改了albumname属性,会触发一个update语句
    session.query(Artist).get(11)
    session.commit()

构造了session,何时commit,何时close

规则:始终保持session与function和objecct分离

transaction scope 和 session scope

对象的四种状态

对象在session中可能存在的四种状态包括:

  • Transient :实例还不在session中,还没有保存到数据库中去,没有数据库身份,想刚创建出来的对象比如User(),仅仅只有mapper()与之关联
  • Pending :用add()一个transient对象后,就变成了一个pending对象,这时候仍然没有flushed到数据库中去,直到flush发生。
  • Persistent :实例出现在session中而且在数据库中也有记录了,通常是通过flush一个pending实例变成Persistent或者从数据库中querying一个已经存在的实例。
  • Detached:一个对象它有记录在数据库中,但是不在任何session中,

Hibernate中的Session

SessionFactory创建Session,SessionFactory是线程安全的,而Session是线程不安全的。Session是轻量级的,创建和删除都不需要耗太大的资源,这与JDBC的connection不一样,Connection的创建时很好资源的。 Session对象内部有一个缓存,称之为Hibernate第一级缓存,每个session实例都有自己的缓存,存放的对象是当前工作单元中加载的对象。 Hibernate Session 缓存三大作用: 1. 减少数据库的访问频率,提高访问性能 2. 保证缓存的对象与数据库同步,位于缓存中的对象称为持久化对象 3. 当持久化对象存在关联时,session保证不出现对象图的死锁

Session什么时候清理缓存

  1. commit()方法调用的时候
  2. 查询时会清理缓存,保证查询结果能反映对象的最新状态
  3. 显示调用session的flush方法 4.

Querying

q = session.query(SomeMappedClass)

session的query方法就可以创建一个查询对象,

def add_before_query():
    session = Session()
    ed_user = User(name='zhangsan')
    session.add(ed_user)
    user = session.query(User).filter_by(name='zhangsan').first()
    print ed_user == user

这里的ed_user == user 返回True,session中会根据用主键作为key,object作为vlaue缓存在session中

def test1():
    session = Session()
    jack = session.query(User).filter_by(name='lzjun').one()
    print jack
    print jack.addresses

默认sqlalchemy 使用的时懒加载的模式,查询user的时候,并不会查询user.addresses,只有真正使用user.addresses的时候 才会触发user.addresses的查询语句。

from sqlalchemy.orm import subqueryload
def subquery_load_test():
    session = Session()
    jack = session.query(User).\
            options(subqueryload(User.addresses)).\
            filter_by(name='lzjun').one()
    print jack

使用subqueryload操作,饿汉式加载,查询user的时候,就把addresses查询出来了。

传统映射

用Table构建一个table metadata,然后通过映射函数mapper与User关联起来

from sqlalchemy import Table,Metadata
metadata = Metadata()

user = Table('user',metadata,
        Column('id',Integer,primary_key = True),
        )
class User(object):
    def __init__(self,name):
        self.name = name
mapper(User,user)

等价于:

class User(Base):
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    name = Column(String)
    def __init__(self,name):
        self.name = name

使用加载策略(懒加载,饿加载)

SQLAlchemy 默认使用 Lazy Loading 策略加载对象的 relationships。因此,如果你在对象 detached 之后访问对象的 relationships,会报 "DetachedInstanceError" 错误。例如:

user = session.query(User).get(id) _session.close() print user.comments # this will raise DetachedInstanceError 如果你需要在对象 detach 后访问 relationships(例如需要跨进程共享对象),则应该使用 Eager Loading 策略:

session.query(User).options(joinedload('comments')).get(id) _session.close() print user.comments # OK 如果需要加载所有的 relationships ,可以设置 Default Loading Strategies :

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",backref='parent')

class Child(Base):
    __tablename__ = 'child'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    parent_id = Column(Integer,ForeignKey('parent.id'))

在one的那端设置了backref后,反过来就是多对一,在保存child时不需要显示的保存parent

def save_child():
    parent = Parent()
    child1 = Child(parent = parent)
    child2 = Child(parent = parent)
    child3 = Child(parent = parent)
    session = Session()
    session.add_all([child1,child2,child3])
    session.flush()
    session.commit()

设置 cascade= 'all',可以级联删除

class Parent(Base):
    __tablename__ = 'parent'
    id = Column(Integer,primary_key = True)
    children = relationship("Child",cascade='all',backref='parent')

def delete_parent():
    session = Session()
    parent = session.query(Parent).get(2)
    session.delete(parent)
    session.commit()

不过不设置cascade,删除parent时,其关联的chilren不会删除,只会把chilren关联的parent.id置为空,设置cascade后就可以级联删除children

Session

Session 使用 connection发送query,把返回的result row 填充到一个object中,该对象同时还会保存在Session中,Session内部有一个叫 Identity Map的数据结构,为每一个对象维持了唯一的副本。primary key 作为 key ,value就是该object。 session刚开始无状态,直到有query发起时。

对象的变化会被session的跟踪维持着,在数据库做下一次查询后者当前的事务已经提交了时,it fushed all pendings changes to the database. 这就是传说中的 Unit of work 模式

例如:

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里不会修改albumname属性,不会触发update语句

def unit_of_work():
    session = Session()
    album = session.query(Album).get(4)
    album.name = "jun"   #这里修改了albumname属性,会触发一个update语句
    session.query(Artist).get(11)
    session.commit()

构造了session,何时commit,何时close

规则:始终保持session与function和objecct分离

transaction scope 和 session scope

对象的四种状态

对象在session中可能存在的四种状态包括:

  • Transient :实例还不在session中,还没有保存到数据库中去,没有数据库身份,想刚创建出来的对象比如User(),仅仅只有mapper()与之关联
  • Pending :用add()一个transient对象后,就变成了一个pending对象,这时候仍然没有flushed到数据库中去,直到flush发生。
  • Persistent :实例出现在session中而且在数据库中也有记录了,通常是通过flush一个pending实例变成Persistent或者从数据库中querying一个已经存在的实例。
  • Detached:一个对象它有记录在数据库中,但是不在任何session中,

Hibernate中的Session

SessionFactory创建Session,SessionFactory是线程安全的,而Session是线程不安全的。Session是轻量级的,创建和删除都不需要耗太大的资源,这与JDBC的connection不一样,Connection的创建时很好资源的。 Session对象内部有一个缓存,称之为Hibernate第一级缓存,每个session实例都有自己的缓存,存放的对象是当前工作单元中加载的对象。 Hibernate Session 缓存三大作用: 1. 减少数据库的访问频率,提高访问性能 2. 保证缓存的对象与数据库同步,位于缓存中的对象称为持久化对象 3. 当持久化对象存在关联时,session保证不出现对象图的死锁

Session什么时候清理缓存

  1. commit()方法调用的时候
  2. 查询时会清理缓存,保证查询结果能反映对象的最新状态
  3. 显示调用session的flush方法 4.

session.query(User).options(joinedload('*')).get(id) _session.close() print user.comments # OK print user.posts # OK ======

Relattionship

一对多 (one to many)

mapping class link to table metadata

print session.query(func.count(User.id)).all()
print session.query(func.count(User.id)).first()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()


all()返回的是list[(10,)]
first()返回的是tuple(10,),就是all()里面的的第0个元组
scalar()返回的就是单一值,元组中的第0个值,而且scalar只使用于当前返回的是单个值,比如all()里面返回的10

Classic mapping

from sqlalchemy import Table, MetaData
from sqlalchemy.orm import mapper
metadata = MetaData()
subject = Table('subject', metadata,
            Column('id', Integer, primary_key=True),
            Column('title', String(100))
        )
class Subject(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
metadata.create_all(engine)  #生成数据库表
mapper(Subject,subject)   #建立映射

Hybrid Attributes 混合属性

属性在类和实例上有特殊的行为

from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import Session, aliased
from sqlalchemy.ext.hybrid import hybrid_property, hybrid_method

Base = declarative_base()

class Interval(Base):
    __tablename__ = 'interval'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    start = Column(Integer, nullable=False)
    end = Column(Integer, nullable=False)

    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    @hybrid_property
    def length(self):
        print self
        return self.end - self.start

    @hybrid_method
    def contains(self,point):
        return (self.start <= point) & (point < self.end)

    @hybrid_method
    def intersects(self, other):
        return self.contains(other.start) | self.contains(other.end)

这个hybrid_property和python中的@property有什么区别呢?区别就在这个hybrid上,既然是混合的属性,也就是说,既可以作为实例属性 也可以作为类属性,

if __name__ == '__main__':
    Base.metadata.create_all(engine)
    i = Interval(5, 10)
    print i.length
    print Interval.length

输出结果是:

<__main__.Interval object at 0x9cfdd8c> ----
5
<class '__main__.Interval'> ----
interval."end" - interval.start

而Interval.length的type是

<class 'sqlalchemy.sql.expression.BinaryExpression'>

那它有什么用呢?

Session().query(Interval).filter(Interval.length > 10)

它的用法看起来跟属性start、end一样的,而你却无需在数据库中像start、end一样定义一个字段,多好。

那@hibrid_method有什么用呢? ,如果是判断point是不是contains,直接:

i.contains(7)

就好了啊,干嘛要用@hibrid_method呢?

Session().query(Interval).filter(Interval.contains(15))

看到了吧,和hybrid_property有相似之处

区别于属性的表达式装饰器

from sqlalchemy import func

class Interval(object):
    # ...

    @hybrid_property
    def radius(self):
        return abs(self.length) / 2

    @radius.expression
    def radius(cls):
        return func.abs(cls.length) / 2

这里为什么还要用radius.expression呢,对于查询:

Session().query(Interval).filter(Interval.radius > 5)

直接像length一样不行吗?当然不行,不信,注释掉radius.expression试试。

TypeError: bad operand type for abs(): 'BinaryExpression'

其实它接收的是一个sqlahclemy里面的函数,func.abs,因为这里面使用的length也是一个hybrid的属性

@length.setter
def length(self, value):
    self.end = self.start + value

也支持setter

mapping class inheritance hierarchies

使用memecache做缓存的时候,出现了错误:读取一篇article,异常信息:

DetachedInstanceError: Parent instance <Article at 0xb22da4c> is not bound to a Session; lazy load operation of attribute 'user' cannot proceed

访问代码:

 session = DBSession()
    @cache_region('long_term')
    def func_to_cache(session):
        article = session.query(Article).get(articleId)
        return article

    article = func_to_cache(session)

这段代码的意思相当于:

article = mc.get(key)
if not article:
    article = session.query(Article).get(articleid)
    mc.set(key, article)

因为Article类还关联了user

userId = Column('user_id', IdDataType, ForeignKey(
    'user_profile.user_id'), nullable=False)
user = relationship(UserProfile)

默认SQLAlchemy的实体是使用Lazyload模式,也就是说只有真正访问article.user的时候才会去数据库查询该用户,而这里事先把article缓存起来了,在访问article的时候延迟查询所使用的session跟原对象的关联被切断了。没法触发sql查询了。可以使用 eager loading,通过joinedload(), http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/inheritance.html http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/loading.html

错误总结:

1.用column_property()函数做为类属性的时候:

Article.recommendCnt = column_property(select([func.count(ArticlePGoal.id)]).where(and_(
                Article.id == ArticlePGoal.articleId,
                ArticlePGoal.artType == ArticlePGoal.ART_TYPE_RECOMMEND,
                Article.id == ArticlePGoal.articleId,
                ~Article.isDeleted)))

抛出的异常:

InvalidRequestError: Select statement 'SELECT count(article_pgoal.id) AS count_1
FROM article_pgoal, article
WHERE article.id = article_pgoal.article_id AND article_pgoal.art_type = %s AND article.id = article_pgoal.article_id AND NOT article.is_deleted' returned no FROM clauses due to auto-correlation; specify correlate(<tables>) to control correlation manually.

关键看错误信息的最后一句,它告诉我们需要手动指定关联的表

Article.recommendCnt = column_property(select([func.count(ArticlePGoal.id)]).where(and_(
                Article.id == ArticlePGoal.articleId,
                ArticlePGoal.artType == ArticlePGoal.ART_TYPE_RECOMMEND,
                Article.id == ArticlePGoal.articleId,
                ~Article.isDeleted)).correlate(Article.__table__))
  1. 使用memecache做缓存的时候,异常:

    DetachedInstanceError: Instance

    is not bound to a Session; attribute refresh operation cannot proceed

可以设置 session.expire_on_commit = False

列与数据类型

http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/core/types.html BigInteger对应数据库中的BIGINT Boolean对应BOOLEAN或SAMLLINT,Python端是True或False Date对应datetime.date()对象 DateTime就是datetime.datetime()对象 Float Integer Interval对应datetime.timedelta(),在数据库中如果是PostgreSQL对应本地的INTERVAL类型,其它数据库用date保存.(相对于1970,1,1) Text继承自String,在SQL中使用CLOB或TEXT,一般没有长度 Time datetime.time() Unicode继承String,有length参数 UnicodeText

映射类继承层次

SQLAlchemy支持三种形式的继承,单表继承, 多个类对应单独的一个表,具体表继承:

Querying

http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_9/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query.join

如果您觉得从我的分享中得到了帮助,并且希望我的博客持续发展下去,请点击支付宝捐赠,谢谢!

若非特别声明,文章均为阿小信的个人笔记,转载请注明出处。文章如有侵权内容,请联系我,我会及时删除。

#数据库#  
分享到:
阅读[2405] 评论[0]

你可能也感兴趣的文章推荐

本文最近访客

发表评论