Данная статья представляет собой ознакомление с базовым синтаксисом SQLAlchemy 2.0, информации здесь хватит для того, чтобы сразу начать пользоваться и удовлетворить большинство ваших нужд, да и на неё вы потратите меньше времени, чем на чтение документации.
Предполагается, что вы знакомы с базовым синтаксисом языка Python и, возможно, новичок в программировании.
Установка
$ pip install SQLAlchemy
Создание модели данных
В SQLAlchemy нужно создавать модели данных, которые вы будете хранить в вашей базе данных.
Модель данных определяет какие колонки будут в таблице. Для начала требуется создать базовую модель, от которой мы в дальнейшем унаследуем остальные модели данных:
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase
class Base(DeclarativeBase):
pass
Класс Base
станет нашей отправной точкой в создании моделей, обычно модели в SQLAlchemy называют так, что в конце названия красуется "Base": CarBase, HumanBase, ProductBase и т.п. Это улучшит читаемость кода как для Вас, так и для тех, кому придётся его читать.
Теперь мы можем создавать наши модели данных:
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase
from sqlalchemy.orm import Mapped
from sqlalchemy.orm import mapped_column
from sqlalchemy import String
class Base(DeclarativeBase):
pass
class UserBase(Base):
__tablename__ = "users"
id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
Разберём код, __tablename__
- название таблицы в базе данных.Mapped[type]
- транслирует тип данных Python в тип данных SQL (К примеру int в INTEGER, str в VARCHAR).mapped_colum
- позволяет задать валидацию данных (к примеру, максимальная длина строки String(30)
), определить первичный ключ, т.е. id или uuid (primary_key=True
), который будет определяться автоматически, при занесении в таблицу, а также определить взаимоотношения, подробнее о них ниже.
Что такое relationships
Relationship позволяет создать связи между колонками как внутри одной таблицы, так и между несколькими таблицами.
Допустим есть у нас люди и автомобили, у некоторых людей есть авто, у некоторых нет, как нам реализовать такие связи? Да очень просто на самом деле
from sqlalchemy import ForeignKey
# предыдущие импорты
...
class Human(Base):
__tablename__ = "humans"
id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str] = mapped_column(String())
class Car(Base):
__tablename__ = "cars"
id: Mapped[id] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str] = mapped_column(String())
owner_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("Human.id"))
joe = Human(name="Joe")
vaz_1111 = Car(name="Ока", owner_id=1)
ForeignKey
- главный виновник торжества, именно он создаёт связь между колоннами в таблицах, в аргумент ему передаём МодельДанных.атрибут
и всё, от нас больше ничего не требуется, дальше в этой таблице мы сможем по id владельца получить все его авто.
Необязательные поля
Название говорит само за себя, так что приступим
from typing import Optional
...
class BomBom(Base):
__tablename__ = "bomboms"
id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
bom_bom: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(String())
bom_one = BomBom()
bom_two = BomBom(bom_bom="Бом-Бом")
Пусть будет BomBom
.
В чём суть: мы оборачиваем тип данных колонны в Optional[]
, благодаря чему значение становится необязательным и может быть равно None
Создание и подключение БД
Подключаем БД:
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite:///(путь к БД)", echo=True)
Нетрудно догадаться что делает этот код, разве что echo=True
может создать вопрос, на который есть ответ: этот атрибут включает логирование событий БД (например, занесение данных в таблицу). Перейдём к созданию БД.
from sqlalchemy import create_engine
from models import Base
DB_URL = 'sqlite:///db/database.db'
engine = create_engine(DB_URL, echo=True)
def create_db_and_tables() -> None:
Base.metadata.create_all(engine)
Base.metadata.create_all(engine)
- создаёт таблицы, на основе объявленных моделей, здесь она ничего не создаст по 2 причинам:
Функция не вызывается :)
Не объявлена ни одна модель, в этом файле, т.е. в начало файла нужно добавить импорт нашей модели:
from models import UserBase
. После того как мы вызовем функциюcreate_db_and_tables()
у нас создастся БДdatabase.db
, в которой будет таблица "users".
Создание сессии в БД
Чтобы мы могли взаимодействовать с БД нам нужно открыть сессию, т.е. создать объект сессии, для этого мы будем использовать контекстный менеджер with
(если не знаете как он работает, хабр вам в помощь).
from sqlalchemy.orm import Session
from database import engine
with Session(engine) as session:
#какие-то операции с БД
Тут мы импортировали engine
из database.py, т.к. сессии нужно передать доступ к БД, и открыли сессию.
Взаимодействие с БД
Переходим к самому интересному: организуем CRUD-функции (create, read, update, delete). Программы, которые напрямую работают с БД и выполняют выше приведённые функции называются репозиториями.
Создание объекта
Для начала функция создания объекта:
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy.orm import Mapped
from sqlalchemy.orm import mapped_column
from sqlalchemy import String
from database import engine
# перенесём сюда модель для наглядности
class UserBase(Base):
__tablename__ = "users"
id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
email: Mapped[str] = mapped_column(String(100))
joe = UserBase(name="Joe", email="joe@example.com")
def create_user(user: UserBase) -> None:
with Session(engine) as session:
session.add(user)
session.commit()
session.refresh(user)
create_user(joe)
p.s. вообще можно создать конструктор объектов, но для примера опустим этот момент.
Что мы наделали, собственно:
Создали объект модели данных, который в таблице станет строкой (скаляром);
-
Написали функцию создания объекта в таблице:
Открыли сессию;
Добавили пользователя и подтвердили операцию(
session.add()
,session.commit()
);Обновили наши знания о данных в таблице(
session.refresh()
).
Получение объекта
...
# +1 к списку импортов
from sqlalchemy import select
# какой-то код, например тот, который писали выше
def get_by_name(name: str) -> list[UserBase]:
with Session(engine) as session:
statement = select(UserBase).where(UserBase.name == name)
objects = session.scalars(statement).all()
return objects
print(get_by_name("Joe"))
Так, по порядку:
statement - наш запрос,
select
выбирает все объекты из таблицы "users";.where
- с английского звучит как "где", т.е. выбрать те объекты, где:UserBase.name
(имя объекта из БД) равен нашемуname
, который мы передали через аргумент;С помощью
scalars
мы получаем скаляры, то бишь строки из БД, по нашему запросу;Возвращаем все объекты с помощью
.all()
, эта странная штука нам возвращает все объекты типа нашей модели данных, чтобы мы могли уже полноценно с ними работать (со скалярами мы мало чего сделаем). Также можно написать.one()
, он вернёт самый первый попавшийся объект.
И что же будет? Мы получим что-то очень для нас не понятное (к примеру, "<app.models.UserBase object at 0x7dbc3b8c41a0>"
), потому что нужно было добавить __repr__()
в модель данных (Это нужно только для вывода в консоль).
class UserBase(Base):
__tablename__ = "users"
id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
email: Mapped[str] = mapped_column(String(100))
def __repr__(self) -> str:
return f"UserBase(id={self.id}, name={self.name}, email={self.email})"
Теперь мы можем выводить в консоль объекты типа UserBase
:
[UserBase(id=1, name=Joe, email=joe@examle.com)]
Обновление объекта
def update(new_object: UserBase) -> None:
with Session(engine) as session:
statement = select(UserBase).where(UserBase.name == new_object.name)
db_object = session.scalars(statement).one()
# небольшая плюшка
for key, value in new_object.__dict__.items():
if (key != "id" and key != "_sa_instance_state"
and value is not None):
setattr(db_object, key, value)
session.commit()
session.refresh(db_object)
update(new_joe)
Разберём написанный код:
Для начала мы можем получить объект из БД;
Изменить его атрибуты под свои нужды;
Передать его в функцию через аргумент;
Теперь сама функция: также получаем объект из БД;
Далее присваиваем все атрибуты нового объекта старому, кроме
id
, которого у нашего объекта нет, т.к. он не был в БД и у него просто нет значения этого атрибута, и_sa_instance_state
, это атрибут связывающий объект с текущей сессией, его нам менять не нужно ни в коем случае.
.__dict__.items()
возвращает нам все атрибуты объекта в виде словаря, setattr()
задаёт значение атрибута.
Удаление объекта
Тут всё просто, получаем объект, как раньше, и удаляем его одной простой командой.
def delete(name: str) -> UserBase:
with Session(engine) as session:
statement = select(UserBase).where(UserBase.name == name)
object = session.scalars(statement).one()
session.delete(object)
session.commit()
return object
Вот и всё, в целом, дальше всё интуитивно понятно, главное базовый синтаксис SQLAlchemy 2.0 я передал, остальное уже отдельно можно подыскать, в зависимости от ваших задач.
Если наберём два с половиной лайка выложу статью о том, как можно ко всему этому прикрутить дженерики, чтобы сделать универсальный репозиторий для работы с любыми моделями данных.
Комментарии (6)
server41k
06.10.2024 15:26+1def update(object: UserBase) -> None:
Дядя может не надо использовать имена аргументов, названиями встроенных объектов питона? Да и в целом писать такие "плюшки". А то реально больно читать, не учите новичков плохо писать код.
A-V-tor
Закроет 80% нужд на что? Если засунуть самый тупой промпт с опечатками, нейросетка выдаст результат в 10 раз лучше.
Вам правда в прикол мусорить в ленту и превращать площадку в очередную помойку?
fr3ddy_f Автор
Добрый вечер, я в названии указал: "для новичков", и следовательно 80% нужд новичков, а не специалистов, специалисты же доки в оригинале прочитают просто, это первое, второе - нейронка выдаёт старый синтаксис, то бишь SQLAlchemy 1.4, ей нужно постоянно напоминать, что она выдаёт устаревший код.
Вероятно, я не совсем компетентен в этом вопросе, заранее извиняюсь, что потратил ваше время:)
VanishingPoint
Такие статьи очень полезны, а в ленте они долго не задерживаются.