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Python ORM神器之SQLAlchemy基本使用完全指南

2025-08-20 11:50:50 作者：吐个泡泡v

SQLAlchemy是Python主流ORM框架,通过对象化方式简化数据库操作,支持多数据库,提供引擎、会话、模型等核心组件,实现事务管理、连接池优化和自动建表,提升性能与代码可维护性,接下来通过本文给大家介绍Python ORM神器之SQLAlchemy基本使用,感兴趣的朋友一起看看吧

在Python开发中，数据库操作是不可避免的重要环节。直接使用原生SQL虽然灵活，但容易出错且维护困难。SQLAlchemy作为Python中最流行的ORM（对象关系映射）框架，为我们提供了优雅的数据库操作方式。

一、什么是SQLAlchemy？

SQLAlchemy是一个功能强大的Python SQL工具包和ORM框架。它提供了完整的数据库抽象层，让我们可以用面向对象的方式操作数据库，而不需要直接编写复杂的SQL语句。

主要特点：

数据库无关性：支持多种数据库（MySQL、PostgreSQL、SQLite等）
灵活性：既支持高层ORM，也支持底层SQL表达式
高性能：优化的查询执行和连接池管理
丰富的功能：事务管理、连接池、迁移等

二、安装SQLAlchemy

pip install sqlalchemy

三、核心概念

1. Engine（引擎）

Engine是SQLAlchemy与数据库通信的核心组件，负责连接数据库和执行SQL语句。

from sqlalchemy import create_engine
# 创建引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# MySQL示例：create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/dbname')

2. Session（会话）

Session是ORM与数据库交互的主要接口，用于执行查询和管理事务。

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

3. Model（模型）

Model是数据库表在Python中的对象表示，通过类来定义表结构。

四、SQLAlchemy的基本使用

1.基本用法

通过一个完整的示例来了解SQLAlchemy的基本用法：

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
# 创建基类
Base = declarative_base()
# 定义用户模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    username = Column(String(50), unique=True, nullable=False)
    email = Column(String(100), unique=True, nullable=False)
    created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
    def __repr__(self):
        return f"<User(username='{self.username}', email='{self.email}')>"
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 创建用户
new_user = User(username='alice', email='alice@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()
# 查询用户
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user)
# 关闭会话
session.close()

2.数据操作

增加数据

# 单条插入
user = User(username='bob', email='bob@example.com')
session.add(user)
session.commit()
# 批量插入
users = [
    User(username='user1', email='user1@example.com'),
    User(username='user2', email='user2@example.com')
]
session.add_all(users)
session.commit()

查询数据

# 基本查询
users = session.query(User).all()
first_user = session.query(User).first()
user_by_id = session.query(User).get(1)
# 条件查询
active_users = session.query(User).filter(User.is_active == True).all()
user_by_email = session.query(User).filter(User.email == 'alice@example.com').first()
# 复杂查询
from sqlalchemy import and_, or_, not_
# AND条件
users = session.query(User).filter(
    and_(User.is_active == True, User.username.like('%alice%'))
).all()
# OR条件
users = session.query(User).filter(
    or_(User.username.like('%alice%'), User.email.like('%example%'))
).all()
# 排序和限制
recent_users = session.query(User).order_by(User.created_at.desc()).limit(10).all()
# 分页查询
page = 1
per_page = 20
users = session.query(User).offset((page-1)*per_page).limit(per_page).all()

更新数据

# 更新单条记录
user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
if user:
    user.email = 'newemail@example.com'
    session.commit()
# 批量更新
session.query(User).filter(User.is_active == False).update({
    User.is_active: True
})
session.commit()

删除数据

# 删除单条记录
user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
if user:
    session.delete(user)
    session.commit()
# 批量删除
session.query(User).filter(User.is_active == False).delete()
session.commit()

五、事务管理

SQLAlchemy提供了多种事务管理方式，主要包括事务的开启、提交和回滚等操作。

1.事务的开启

在SQLAlchemy中，事务通常在执行数据库操作时自动开启。当使用ORM进行数据库操作时，SQLAlchemy会自动管理事务的生命周期。

2.事务的提交

事务提交是指将事务中的所有操作永久保存到数据库中。在SQLAlchemy中，可以通过session.commit()方法来提交当前事务。提交成功后，事务所做的所有更改将永久保存在数据库中。

3.事务的回滚

当事务执行过程中出现错误或者需要取消操作时，可以使用回滚功能。通过session.rollback()方法，可以撤销当前事务中的所有操作，使数据库恢复到事务开始前的状态。回滚是保证数据一致性的重要手段。

4.完整示例

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)
Base = declarative_base()
# 定义模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话工厂
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建会话
session = Session()
try:
    # 开始事务
    user = User(username='transaction_user', email='trans@example.com')
    session.add(user)
    post = Post(title='Transaction Post', content='Content here')
    post.author = user
    session.add(post)
    # 提交事务
    session.commit()
    print("Transaction completed successfully")
except Exception as e:
    # 回滚事务
    session.rollback()
    print(f"Transaction failed: {e}")
finally:
    session.close()

六、上下文管理器

SQLAlchemy的上下文管理器提供了一种优雅的方式来管理数据库会话和事务，通过with语句实现，确保资源在使用后被正确清理和释放，即使在发生异常的情况下也是如此。在SQLAlchemy中，上下文管理器主要用于管理会话的生命周期和事务边界。

from contextlib import contextmanager
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)
Base = declarative_base()
# 定义模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话工厂
Session = sessionmaker(bind=engine)
# 创建会话
session = Session()
@contextmanager
def get_db_session():
    session = Session()
    try:
        yield session
        session.commit()
    except Exception:
        session.rollback()
        raise
    finally:
        session.close()
# 使用示例
with get_db_session() as session:
    user = User(username='context_user', email='context@example.com')
    session.add(user)

七、细节说明

1.连接池配置

SQLAlchemy的连接池通过复用数据库连接大幅提升性能，减少创建和销毁连接的开销。它能智能管理资源、自动处理失效连接，保证应用稳定运行。

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(
    'mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname',
    pool_size=10,           # 连接池大小
    max_overflow=20,        # 最大溢出连接数
    pool_timeout=30,        # 连接超时时间
    pool_recycle=3600       # 连接回收时间
)

2.自动建表

使用SQLAlchemy的declarative_base系统定义模型类时，Base.metadata.create_all(bind=engine)方法会自动创建所有还未在数据库中创建的表。

但是，Base.metadata.create_all(engine) 必须在 class User(Base) 之后执行才能成功创建表。

这是因为：

元数据收集机制：SQLAlchemy 的 Base.metadata 是一个容器，它会自动收集所有继承自 Base 的模型类的表结构信息。
注册时机：只有当 Python 解释器执行完类定义语句后，这个类才会被注册到 Base.metadata 中。
内部机制：当定义 class DataRecord(Base) 时，SQLAlchemy 会在 Base.metadata 中注册这个表的定义。只有注册之后，create_all() 才知道要创建哪些表。

3.数据库操作方法

对于创建的会话db = Session()，使用db可以做很多操作。

（1）对象状态管理操作

db.add(instance)：将一个对象实例添加到当前会话中，准备插入到数据库

db.delete(instance)：标记一个对象实例为删除状态，准备从数据库中删除

（2）会话控制操作

db.flush()：将当前会话中的所有挂起更改发送到数据库，但不提交事务

db.commit()：提交当前事务，将所有更改永久保存到数据库

db.rollback()：回滚当前事务，撤销所有未提交的更改

db.close()：关闭会话，清理资源

（3）查询操作

db.query(Model)：创建一个查询对象

db.execute(statement)：执行原生SQL语句

（4）其他会话方法

db.merge(instance)：将实例的状态合并到当前会话中，如果实例已在会话中则更新，否则添加

db.refresh(instance)：从数据库重新加载对象的状态

4.db.add() 和 db.commit() 的区别

（1）db.add()用于将对象添加到当前会话中，使SQLAlchemy开始跟踪这个对象的状态变化。当调用session.add()时，对象会被放入会话的待处理队列中，但此时数据并不会立即写入数据库，而是保持在内存中等待后续操作。

（2）db.commit()则是将当前会话中的所有变更（包括添加、修改、删除等操作）真正提交到数据库的过程。执行commit()时，SQLAlchemy会生成相应的SQL语句并执行，将内存中的变更持久化到数据库中，同时结束当前事务。

到此这篇关于Python ORM神器之SQLAlchemy基本使用完全指南的文章就介绍到这了,更多相关Python SQLAlchemy使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！