Python的开源ORM框架：SQLAlchemy，让数据库操作更高效、更直观！ (sqlachemy 连接数据库)
数据库是现代应用程序中不可或缺的重要组件。作为一个数据存储的中心，数据库能够承载数以百万计的数据和信息，因此，对于数据库的管理和操作，是应用程序开发人员非常关注和重视的领域。那么，如何让数据库操作变得更简洁、更高效、更直观、更具可读性呢？这就要介绍SQLAlchemy，一个Python的开源ORM框架。
1. 什么是SQLAlchemy？
SQLAlchemy是一个开源的Python ORM(Object Relational Mapping)框架。它不仅允许我们使用Python面向对象的方式来操作关系型数据库，还充分考虑了实际应用场景的复杂性和可扩展性。它提供了很多高级的功能，如ORM嵌套、复杂的数据查询、数据库迁移、可扩展性、事务支持等等，使得我们能够更加高效地操作数据库。
SQLAlchemy最初由Michael Bayer创建于2023年，是一个开源软件，现在依然不断发展和创新，已成为Python数据库应用程序中很受欢迎的框架之一。
2. 为什么选择SQLAlchemy？
在应用程序开发中，根据不同的需求和目标，我们可以选择使用不同的数据库系统，如MySQL、PostgreSQL或SQLite等。但在数据库的操作和管理上，通常存在以下一些共性：
（1）数据模型的定义：数据库中的数据表往往需要与应用程序中的实体类或对象进行对应，因此需要定义数据模型或对象关系映射（ORM）。
（2）数据操作的实现：对于数据的增、删、改、查操作，我们需要编写相应的SQL语句进行实现，但是由于不同的数据库系统的SQL语句略有不同，对于程序开发人员可能需要更高的技能要求。
（3）数据一致性与事务处理：数据库是一个长期保留数据的地方，因此数据一致性和事务处理也是应用程序开发中需要关注的问题。
SQLAlchemy框架充分考虑了以上需求，通过提供一个高度抽象的数据模型定义和数据库操作接口，屏蔽了底层数据库的实现细节，让开发人员能够更加专注于业务逻辑层面的工作。同时，SQLAlchemy提供了强大的ORM嵌套支持和复杂查询支持，可以大大提升开发人员的开发效率。
3. SQLAlchemy的核心功能
（1）ORM数据模型定义
SQLAlchemy的核心功能之一就是它的ORM数据模型定义。我们可以把数据库的每个表都映射为一个Python类，然后定义每个类的属性与数据表中的列一一对应。例如，对于MySQL的一个店铺表的数据模型，我们可以定义如下的类：
“`
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Shop(Base):
__tablename__ = ‘shops’
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50), nullable=False)
address = Column(String(200), nullable=False)
“`
这里，我们定义了一个名为Shop的类，让它继承自SQLAlchemy提供的declarative_base()基类。通过定义`__tablename__`属性可以映射到MySQL的shops表中，然后我们定义了id、name、address等属性与数据表中的列相对应。通过orm数据模型定义这样的方式，我们不仅能够快速、方便地操作数据库，也可以让数据模型定义更加贴近我们应用程序中的对象关系，更加具有可读性和可维护性。
（2）SQL查询接口
SQLAlchemy的查询接口非常强大，支持复杂的查询操作，如聚合函数、多表查询、条件查询、分组、排序等等。这里，我们列举几个常用的SQLAlchemy查询操作示例：
“`
# 获取所有店铺中地址含有“区”的前10条记录
shops = session.query(Shop).filter(Shop.address.like(‘%区%’)).limit(10).all()
# 获取所有店铺的平均评分
from sqlalchemy import func
average_rating = session.query(func.avg(Shop.rating)).scalar()
“`
使用SQLAlchemy的查询接口，将使我们的数据库查询操作变得更加直观和容易。
（3）事务处理
SQLAlchemy提供了开箱即用的事务处理接口，这使我们能够很轻松地实现数据一致性和事务处理的要求。例如，下面是一个修改店铺信息的示例代码：
“`
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
try:
shop = session.query(Shop).filter(Shop.id == shop_id).one()
shop.name = ‘New Shop Name’
session.commit()
except Exception as e:
print(str(e))
session.rollback()
finally:
session.close()
“`
在这个示例中，我们通过查询接口获取到了待更新的店铺并进行了属性修改，然后在try-except-finally语句中添加了提交和回滚操作，保证了数据的一致性和异常的处理。
（4）ORM嵌套支持
SQLAlchemy的另一个强大功能就是支持ORM嵌套，即可以将一种数据类型嵌套到另一种数据类型中进行定义。这在许多应用程序中非常有用，如应用程序中的订单和购物车之间的关系。例如：
“`
class Order(Base):
__tablename__ = ‘orders’
id = Column(Integer, primary_key=True)
status = Column(String(50), nullable=False)
user_id = Column(Integer, ForeignKey(‘users.id’), nullable=False)
user = relationship(“User”, backref=backref(‘orders’, lazy=’dynamic’))
cart = relationship(“Cart”, uselist=False, back_populates=”order”)
class Cart(Base):
__tablename__ = ‘carts’
id = Column(Integer, primary_key=True)
status = Column(String(50), nullable=False)
user_id = Column(Integer, ForeignKey(‘users.id’), nullable=False)
user = relationship(“User”, backref=backref(‘carts’, lazy=’dynamic’))
order_id = Column(Integer, ForeignKey(‘orders.id’), nullable=True, unique=True)
order = relationship(“Order”, uselist=False, back_populates=”cart”)
“`
可以看到，在这里，我们定义了一个订单和一个购物车两个数据类型，然后在订单中嵌套了一个购物车。这个例子就展示了SQLAlchemy的ORM嵌套支持的强大功能。
4.
SQLAlchemy框架为Python应用程序开发人员提供了非常好的数据库操作和管理方式。通过ORM数据模型定义、SQL查询接口、事务处理、ORM嵌套支持等功能，SQLAlchemy可以让我们的数据库操作变得更加高效、更直观、更具可读性、更具扩展性。同时，它也提供了一个良好的抽象接口，可以很好地屏蔽底层数据库的实现细节，让我们的开发更加聚焦于应用程序的业务逻辑和功能实现上。
相关问题拓展阅读：
为什么后台线程用不了flask_sqlalchemy
可以这样做啊。你在flaskapp启动前开一个线程，我过去就是这么做的。
在比如你建立一个thread, 那么在下面这句话前面启动就可以了
1app.run(host=”0.0.0.0″, port=8888, threaded=True)
python的线程与操作系统的线程是直接绑定的。不过只有一个解释执行环境，所以受GIL影响。不过多线程仍然效率比微程要高些。flask使用threaded模式，可以支持并发访问。不过你加监控线贺塌销信程只能在app的loop之前启动。
这个与java的tomcat的shceduler的原理是一样的。在禅斗圆主进程启动前开一个监控或者是辅助线程。
我也遇到了这个问题 请问是怎么解决的？
不知道，没有吧
sqlalchemy 调用 mssql存储过程如何获取返回值？
请参参考以下代码：
from pyodbc import drivers, connect, Connection, Cursor
def output_cursor(cursor: Cursor):
….”””打印输出当前结果集”””
….print(‘-‘ * 80)
….print(‘,’.join(_ for _ in rst.description))
….for row in cursor:
……..print(row)
spt = ”’
declare @returns int,@count int,@lastDoTime datetime
exec @returns = test_proc_call @count output,@lastDoTime output
select @returns returns,@count count,@lastDoTime lastDoTime
”’
cur = db.execute(spt)
for rst in iter_cursor(cur):
….output_cursor(rst)
输出：
returns,count,lastDoTime
(18, 21, datetime.datetime(2023, 3, 4, 14, 43, 46,))
存储过程：test_proc_call
create procedure test_proc_call
(@p1 int output
,@p2 datetime output
)
as
begin
–此过程有返回值,有output参数,有结果集
select @p1=max(id),@p2=max(LastDoTime)
from Tasks with(nolock) 空埋
斗判蚂 select * from Tasks with(nolock)
冲迹 return @@rowcount
请问：python sqlalchemy query循环查询结果不变
没用过flask_sqlalchemy，按照你的思路sql应该是这样的皮磨, 按创建时间升序查找之一个status=0
select * from taskqueue where status=0 order by create_time asc limit 0, 1
理论上如果你数据表里的status全是燃裤斗0的话，每次应该都会有数据
出现问题的可能是你的orm这里是没有连到指定的库，又或者first这个函数没起纯粗到作用
建议你先看看是不是能查到数据
tasks = TaskQueue.query.filter_by(status=0)
print len(tasks)
判定是哪个环节出了问题
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