ORM (Object-Relational Mapping) – это технология, которая позволяет сохранять данные объектов Python в базе данных. SQLAlchemy – один из самых популярных ORM фреймворков для Python. Он предоставляет удобный способ работы с различными СУБД.

Основное преимущество SQLAlchemy заключается в том, что он позволяет писать код на Python, который затем транслируется в SQL. Это значительно упрощает написание и поддержку кода и позволяет избежать ошибок, связанных с набором SQL-запросов вручную.

В данной статье мы рассмотрим основы работы с SQLAlchemy и покажем, как использовать этот фреймворк для работы с базами данных.

Что такое ORM?

ORM (Object-Relational Mapping) — это технология, которая позволяет связать объектно-ориентированный код с реляционными базами данных. Она предоставляет абстракцию базы данных и позволяет работать с данными в терминах объектов. Основным принципом ORM является сопоставление классов с таблицами базы данных, а объектов с записями в этих таблицах.

Работа с ORM делает код более абстрактным и упрощает процесс работы с данными. Она позволяет избежать написания громоздкого SQL-кода, а вместо этого использовать удобные методы, которые предоставляют ORM-фреймворки. Благодаря этому, разработчики могут сконцентрироваться на логике приложения, не тратя время на написание запросов к базе данных.

ORM-фреймворк SQLAlchemy является одним из наиболее популярных инструментов для работы с базами данных в Python. Он обладает мощной функциональностью и широким набором инструментов, которые позволяют упростить работу с базами данных.

Принцип работы ORM

ORM (Object-Relational Mapping) – это технология, которая позволяет работать с базами данных с помощью объектно-ориентированного подхода, то есть через создание и работу с объектами в языке программирования.

ORM преобразует данные из таблиц базы данных в объекты в программе и обратно, скрывая при этом от программиста детали работы с конкретной СУБД. Таким образом, программист может работать с данными из БД, используя знакомые ему объекты и методы, что делает код проще для понимания и поддержки.

ORM также предоставляет механизмы для связывания объектов между собой и автоматической генерации SQL-кода для выполнения различных операций над данными в базе данных.

В SQLAlchemy ORM используется концепция маппинга объектов. Каждый класс представляет таблицу в базе данных, а каждый экземпляр класса соответствует строке в этой таблице. Отношения между таблицами в базе данных обрабатываются с помощью свойств и методов классов.

С помощью SQLAlchemy ORM можно работать с различными СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQLite и др.), что позволяет написать кроссплатформенный код для работы с данными.

Установка и настройка SQLAlchemy

Шаг 1: Для начала установим SQLAlchemy. Открываем командную строку и вводим следующую команду: pip install sqlalchemy.

Шаг 2: Затем подключимся к базе данных. Для этого создадим объект create_engine(), передав в него строку подключения к нашей базе данных. Пример строки подключения к базе данных PostgreSQL:

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database_name')

Здесь:

user – имя пользователя,

password – пароль пользователя,

host – адрес сервера,

port – порт сервера,

database_name – имя базы данных.

Шаг 3: Создадим классы наших таблиц. Для этого используется модуль ext.declarative. Создадим класс Base, от которого будут наследоваться все остальные классы таблиц. В классе Base определим __tablename__, которое задает имя таблицы в базе данных:

Base = declarative_base()

    age = Column(Integer)

Шаг 4: Теперь, когда у нас есть классы таблиц, мы можем создать сессию, которая будет использоваться для работы с базой данных:

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

Шаг 5: Готово, мы можем использовать наши классы таблиц и сессию для работы с базой данных. Например, для добавления новой записи в таблицу MyTable, нужно создать экземпляр класса MyTable, заполнить его поля и добавить его в сессию:

new_row = MyTable(name='John', age=25)

session.commit()

Установка библиотеки SQLAlchemy

Для начала работы с ORM SQLAlchemy необходимо установить необходимые библиотеки.

Самая простая установка библиотеки SQLAlchemy осуществляется с помощью менеджера пакетов pip, через командную строку. Для этого необходимо ввести следующую команду:

pip install sqlalchemy

Также, можно установить библиотеку SQLAlchemy через Anaconda, используя специальное окружение conda:

conda install sqlalchemy

В случае использования виртуальной среды, установка библиотеки будет осуществляться в этой среде.

После успешной установки библиотеки, ее необходимо импортировать в проект:

from sqlalchemy import create_engine

Теперь можно начинать работу с базой данных, используя ORM SQLAlchemy.

Подключение SQLAlchemy к базе данных

SQLAlchemy – это библиотека на языке Python, которая предоставляет удобный интерфейс для взаимодействия с различными базами данных. Для работы с SQLAlchemy необходимо подключиться к базе данных. Это можно сделать с помощью модуля create_engine из пакета sqlalchemy.

Для подключения нужно указать параметры соединения. Это может быть URL-адрес базы данных или строка подключения. Например, для PostgreSQL:

from sqlalchemy import create_engine
# указываем параметры подключения
user = 'myuser'
password = 'mypassword'
host = 'localhost'
port = 5432
database = 'mydb'
# формируем строку подключения
url = f'postgresql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}'
# создаем объект engine
engine = create_engine(url)

В данном примере мы создаем объект engine для подключения к базе данных PostgreSQL с помощью URL-адреса, который содержит информацию о пользователе, пароле, хосте и порте базы данных.

После создания объекта engine можно выполнять запросы к базе данных с помощью других модулей SQLAlchemy, например, orm или core.

Также можно использовать объект engine для создания сессии. Сессия – это объект для управления транзакциями и запросами к базе данных. Для создания сессии нужно импортировать модуль sessionmaker и передать ему объект engine:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# создаем объект Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
# создаем сессию
session = Session()

Теперь мы можем выполнять запросы к базе данных через созданную сессию.

Создание таблиц и моделей в SQLAlchemy

SQLAlchemy – мощная и популярная ORM в Python, которая упрощает работу с базами данных. Она позволяет создавать таблицы в базе данных и связывать их с моделями Python.

Для создания таблиц в SQLAlchemy, необходимо определить классы – модели таблиц, которые будут содержать информацию о каждой таблице. Для этого можно использовать класс Table, который принимает название таблицы и схему таблицы.

Далее необходимо определить столбцы таблицы. Для этого используется класс Column. Ему необходимо указать название столбца, его тип и дополнительные параметры, такие как уникальность и ограничения. Каждый столбец представляет собой отдельный объект класса Column.

Соединение таблиц и их отношений осуществляется с помощью класса relationship. Он позволяет определить связи между таблицами, например, один-ко-многим.

После создания таблиц и их моделей, SQLAlchemy обеспечивает возможность работы с базой данных через достаточно простой и понятный API. Весь CRUD (create, read, update, delete) процесс осуществляется с помощью методов моделей, которые связаны с таблицами.

Общую схему создания и использования таблиц и моделей в SQLAlchemy можно представить в виде таблицы:

Создание моделей в SQLAlchemy

ORM SQLAlchemy позволяет создавать модели, связывающие классы объектов с таблицами в базе данных. Создание моделей – это первый шаг в работе с ORM SQLAlchemy.

Для создания модели необходимо определить класс, который будет соответствовать таблице в базе данных. Класс должен быть унаследован от класса Model из модуля sqlalchemy.ext.declarative. В классе определяются поля таблицы базы данных в виде атрибутов.

Каждый атрибут должен быть определен с использованием класса-типа из модуля sqlalchemy, например, String, Integer, Float, DateTime. Для определения первичного ключа используется атрибут id, который должен быть типа Integer и параметром primary_key=True.

Для связей между таблицами в SQLAlchemy используются соответствующие атрибуты. Например, для связи «один-к-одному» установка соответствующего атрибута foreign_key родительской таблицы ссылающимся на нее атрибутом дочерней таблицы.

После определения модели, необходимо создать таблицу в базе данных. Это делается с помощью метода create_all() объекта класса SQLAlchemy. Создание таблицы – это промежуточный шаг между определением модели и заполнением таблицы данными.

Таким образом, создание моделей – это первый шаг в работе с ORM SQLAlchemy. Необходимо определить класс, который соответствует таблице в базе данных, определить поля таблицы в виде атрибутов класса, определить связи между таблицами и создать таблицу в базе данных с помощью метода create_all().

Определение атрибутов моделей

ORM SQLAlchemy позволяет определять атрибуты моделей для работы с базами данных. Атрибуты модели представляют собой поля в таблице базы данных и определяются как экземпляры класса Column. Класс Column определен в модуле sqlalchemy.sql.schema.

Атрибуты моделей могут иметь разные типы данных, например, можно использовать типы Integer, String, Text, DateTime, Boolean и т. д. Каждый тип данных имеет свои особенности и позволяет задавать ограничения на значения атрибутов.

Кроме того, для определения атрибутов моделей можно использовать декораторы, например, декораторы primary_key и foreign_key для определения первичного и внешнего ключей соответственно. Декораторы дополнительно расширяют функционал класса Column и позволяют задавать различные ограничения.

Определение атрибутов моделей является важным шагом в работе с базами данных, так как в дальнейшем они будут использоваться при создании, изменении и удалении записей в таблице. Правильное определение атрибутов моделей позволяет обеспечить целостность данных и повысить эффективность работы приложения.

Определение связей между моделями

ORM SQLAlchemy позволяет определять связи между моделями базы данных. Основные типы связей: один ко многим, многие ко многим и один ко одному.

Отношение один ко многим используется, когда один объект родительской модели имеет множество связанных объектов дочерней модели. Например, у пользователя может быть множество заказов.

Отношение многие ко многим используется, когда каждый объект одной модели имеет множество связанных объектов другой модели, и наоборот. Например, у многих пользователей могут быть множество ролей, а у многих ролей могут быть множество пользователей.

Отношение один ко одному используется, когда у каждого объекта одной модели есть только один связанный объект другой модели, и наоборот. Например, у пользователя может быть только один профиль.

Для определения связей между моделями в SQLAlchemy используются методы и свойства relationship(), backref() и foreign_key().

• Метод relationship() – указывает на связь между двумя моделями. Принимает несколько аргументов, например, название дочерней модели, тип связи, свойства связи (например, lazy-загрузка).
• Метод backref() – создает обратную ссылку на связанную модель, чтобы можно было обращаться к родительской модели от дочерней. Принимает аргументы, например, название родительской модели и связанный атрибут.
• Метод foreign_key() – указывает на внешний ключ в модели. Принимает аргументы, например, название связанного атрибута и название колонки в другой таблице.

Определение связей между моделями позволяет создавать более сложные структуры баз данных и осуществлять запросы, которые объединяют данные из нескольких таблиц.

Создание таблиц в SQLAlchemy

Для работы с базами данных в SQLAlchemy в первую очередь необходимо создать таблицы. При этом, необходимо определить имя таблицы, а также ее столбцы.

Для создания таблицы можно использовать класс Table из модуля sqlalchemy.schema. В конструктор класса передаются следующие параметры:

• имя таблицы в виде строки
• объект MetaData, который представляет собой контейнер для всех описаний таблиц в приложении
• столбцы таблицы, которые описываются в формате Column(имя, тип данных, дополнительные параметры)

Пример создания таблицы:

Это пример создания таблицы users с тремя столбцами: id, name и age. Эта таблица будет хранить информацию о пользователях.

Для создания таблицы необходимо также создать движок для работы с базой данных и вызвать метод create_all объекта MetaData. Таким образом, все таблицы, определенные в объекте meta, будут созданы в базе данных.

Определение схемы таблиц

Первая и одна из самых важных задач при работе с ORM SQLAlchemy – определение схемы таблиц. Она включает в себя определение имени таблицы, ее столбцов и свойств.

Для начала необходимо объявить класс, которым будет представлена таблица в коде. Для этого необходимо использовать функцию declarative_base() из модуля sqlalchemy.ext.declarative:

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

Далее, необходимо внести свойства таблицы. Для этого создается класс, который будет наследоваться от класса Base:

class MyTable(Base):

Внутри данного класса создаются атрибуты, которые будут представлять собой столбцы таблицы. При этом необходимо указывать тип данных столбца. Например, для числовых значений можно использовать Integer или Float, для строк – String:

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class MyTable(Base):

__tablename__ = 'mytable'

id = Column(Integer, primary_key=True)

name = Column(String)

В примере выше мы объявили таблицу с именем mytable, состоящую из двух столбцов – id и name. Столбец id также является первичным ключом таблицы, а в столбце name мы будем хранить строки.

Также мы можем указать дополнительные свойства столбцов, такие как уникальность, не пустые значения и т.д.:

class MyTable(Base):

__tablename__ = 'mytable'

id = Column(Integer, primary_key=True)

name = Column(String(50), index=True, nullable=False)

В данном примере мы указываем, что столбец name может содержать максимум 50 символов, обязателен для заполнения и имеет индекс для более быстрого поиска.

Теперь, когда мы определили схему таблицы, можно создать таблицу в базе данных. Для этого необходимо использовать метод create_all() у объекта, созданного с помощью класса Base:

engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')

Base.metadata.create_all(engine)

В данном примере мы создали базу данных SQLite с именем mydatabase.db и создали таблицу на основе определенной схемы.

Миграции таблиц в SQLAlchemy

Миграции таблиц в SQLAlchemy – это процесс изменения структуры базы данных и сохранения изменений, не удаляя существующие данные.

Для создания миграций таблиц в SQLAlchemy необходимо использовать библиотеку Alembic, которая предоставляет интеграцию с SQLAlchemy. Alembic позволяет автоматически создавать скрипты миграций на основе изменений в моделях таблиц.

Создание миграции происходит в несколько этапов:

• Создание новой миграции: команда alembic revision –autogenerate
• Изменение миграции: изменение сгенерированного скрипта миграции и добавление необходимых изменений в модель таблицы
• Применение миграции: команда alembic upgrade head, которая применит все накопленные миграции

При изменении модели таблицы, Alembic автоматически сгенерирует скрипт миграции, который можно отредактировать вручную, если необходимо внести дополнительные изменения. При применении миграции Alembic проверит текущую версию базы данных и автоматически применит только необходимые миграции для достижения требуемой версии.

Использование миграций таблиц в SQLAlchemy позволяет упростить процесс изменения структуры базы данных и сохранять целостность уже существующих данных.

CRUD-операции в SQLAlchemy

CRUD (Create, Read, Update, Delete) – это основные операции, которые выполняются в базах данных. SQLAlchemy позволяет легко выполнять эти операции.

• Create: Операция создания в SQLAlchemy выполняется с использованием метода add() и функции commit() объекта Session. Пример:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from models import User, engine
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
new_user = User(name='John', age=25)
session.add(new_user)
session.commit()

• Read: Операция чтения в SQLAlchemy выполняется с использованием метода query() объекта Session. Пример:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from models import User, engine
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
users = session.query(User).all()
for user in users:
print(user.name, user.age)

• Update: Операция обновления в SQLAlchemy выполняется с помощью метода query() и метода update() объекта Session. Пример:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from models import User, engine
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
user = session.query(User).filter_by(name='John').first()
user.age = 30
session.commit()

• Delete: Операция удаления в SQLAlchemy выполняется с помощью метода query() и метода delete() объекта Session. Пример:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from models import User, engine
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
user = session.query(User).filter_by(name='John').first()
session.delete(user)
session.commit()

Это простые примеры того, как выполнить CRUD-операции в SQLAlchemy. Более сложные запросы могут быть выполнены с помощью SQL-выражений, которые могут быть встроены в объект Session с помощью метода execute().

Создание записей в базе данных

Создание записей в базе данных с помощью SQLAlchemy является довольно простой задачей. Для этого необходимо создать объект класса, соответствующего таблице, которую вы хотите заполнить данными. Если вы только что создали таблицу и хотите добавить в неё данные, то необходимо создать экземпляр класса и заполнить его данными, используя атрибуты.

Добавление новой записи происходит с помощью метода add(), который вызывается у объекта session. После этого необходимо вызвать метод commit(), который применит изменения в базе данных.

Пример:

В этом примере мы создали объект new_user, заполнили его данными и добавили в базу данных. Теперь в таблице users появилась новая запись.

Кроме того, вы можете добавлять несколько записей одновременно, передавая список объектов класса в метод add():

Таким образом, вы сможете быстро и удобно создавать и добавлять записи в базу данных, используя ORM SQLAlchemy.

Чтение данных из базы данных

Для получения данных из базы используется оператор SELECT. В SQLAlchemy для выполнения SELECT-запросов используется метод query().

Для получения конкретных данных из таблицы используется метод filter(). Этот метод принимает аргументы в форме фильтра, которые используются для выбора данных из таблицы. Например, можно выбрать все записи из таблицы, где столбец “имя” равен “Анна”:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from models import User
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
users = session.query(User).filter(User.name=="Анна").all()

Запрос вернет список объектов User, которые соответствуют фильтру. Метод all() используется для получения всех соответствующих записей.

Также можно выполнить запрос, чтобы выбрать определенные столбцы таблицы:

users = session.query(User.name, User.age).all()

Запрос вернет список кортежей, где каждый кортеж содержит значения для определенных столбцов.

Иногда необходимо выполнить сложный запрос или работать с несколькими таблицами. В таких случаях используется метод join(). Он принимает аргументы в виде таблиц и значений, которые используются для объединения таблиц:

from sqlalchemy import join

from models import User, Address
users_addresses = session.query(User, Address).join(Address, User.id==Address.user_id).all()

Этот запрос выберет все записи из таблиц User и Address, которые имеют соответствующие значения в столбцах id и user_id.

Обновление записей в базе данных

Обновление записей в базе данных является одним из основных функциональных возможностей для работы с ORM SQLAlchemy.

Для выполнения обновления необходимо произвести следующие действия:

1. Выбрать нужную таблицу, с которой мы хотим работать.
2. Выбрать одну или несколько строк, которые нужно обновить.
3. Внести изменения в соответствующие поля.
4. Выполнить команду на сохранение изменений.

Пример кода для обновления записей в таблице:

from sqlalchemy import create_engine, update
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
stmt = update(MyTable).where(MyTable.id == 1).values(name='New Name')
session.execute(stmt)
session.commit()

В данном примере мы выбираем таблицу MyTable, выбираем строку с id=1 и обновляем поле name на ‘New Name’.

Обновление записей в базе данных является важным шагом при работе с ORM SQLAlchemy и позволяет изменять значения полей в уже существующих строках.

Удаление записей из базы данных

Удаление записей из базы данных – одно из наиболее часто используемых действий при работе с ORM SQLAlchemy. Это может понадобиться при обновлении данных, удалении устаревших записей или просто очистке базы данных.

Для удаления записей из базы данных с помощью ORM SQLAlchemy необходимо использовать метод delete() объекта session, который в свою очередь создается на основе класса Session.

Пример кода для удаления записи из таблицы users, где значение поля id равно 1:

from sqlalchemy.orm import Session
from models import User, engine
session = Session(engine)
user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
session.delete(user)
session.commit()

В данном примере мы создали объект session на основе класса Session и получили запись из таблицы users с помощью метода query() и фильтрации по полю id. Затем мы удалили эту запись с помощью метода delete() и зафиксировали изменения в базе данных с помощью метода commit().

Для удаления нескольких записей из таблицы можно использовать метод delete() в сочетании с методом filter(). Например, удаление всех пользователей из таблицы users, где значение поля is_active равно False:

session.query(User).filter(User.is_active == False).delete()
session.commit()

Также можно использовать метод delete() с параметром synchronize_session=False для удаления записей без предварительного извлечения их из базы данных. Например:

session.query(User).filter(User.is_active == False).delete(synchronize_session=False)
session.commit()

Таким образом, удаление записей из базы данных с помощью ORM SQLAlchemy может быть достаточно простым и удобным процессом, особенно при использовании методов delete() и filter() в сочетании с объектом session.

Фильтрация и сортировка данных в SQLAlchemy

Одним из важнейших функциональных элементов SQLAlchemy является возможность фильтрации данных при запросах из базы данных. Для этого можно использовать метод filter() и его многочисленные модификации, которые позволяют задавать условия поиска данных по определенным полям. Например, можно отфильтровать все строки, где значение поля name равно ‘John’, используя следующий код:

Кроме того, для определенных типов данных таких как строки существует также множество методов, которые позволяют производить поиски с использованием регулярных выражений.

Сортировка данных также представляет собой важную функциональность SQLALchemy. Для сортировки результатов запроса по какому-либо полю используется метод order_by(). Например, для сортировки пользователей по возрасту в порядке возрастания можно использовать следующий код:

Более того, существует возможность сортировки по нескольким полям, например:

Таким образом, функционал фильтрации и сортировки данных в SQLAlchemy позволяет эффективно и удобно работать с результатами запросов в базе данных.

Фильтрация данных

Одной из важнейших задач при работе с базами данных является получение необходимых данных. В SQLAlchemy для этого используются фильтры.

Фильтры это механизм, позволяющий выбрать нужные записи из таблицы, соответствующие определенным критериям.

Для фильтрации можно использовать операторы сравнения, логические операторы и функции. Операторы сравнения позволяют сравнивать значения разных полей с определенными значениями. Логические операторы используются для объединения нескольких фильтров. Функции позволяют применять различные операции к полям таблицы перед сравнением.

Например, для выборки всех записей, где поле “age” больше 18 можно использовать следующий код:

session.query(User).filter(User.age > 18).all()

В данном случае был использован оператор сравнения “больше”, символ “>” и функция “filter”, которая применяется к объекту запроса и принимает на вход фильтр.

Также можно использовать методы “like”, “in_”, “not_in”, “and_”, “or_” и другие. Каждый из них работает по-своему и позволяет получить определенные записи из таблицы.

Фильтры можно комбинировать и создавать более сложные запросы в SQLAlchemy. Это позволяет получать данные, которые соответствуют даже самым сложным условиям.

• Цепочка фильтров:

session.query(User).filter(User.age > 18).filter(User.city == 'Moscow').all()

В этом примере фильтры “age > 18” и “city == ‘Moscow'” объединены в цепочку, что позволяет получить все записи, где возраст больше 18 и город равен “Moscow”

Фильтрация по условиям

Для получения конкретных данных из базы данных используется фильтрация по условиям. Для этого в SQLAlchemy используется метод filter(). Метод filter() позволяет получать данные, соответствующие определенным условиям.

Например, для получения всех пользователей, чьи имена начинаются на букву “А”, можно использовать следующий код:

users = session.query(User).filter(User.name.like('A%')).all()

Метод like() позволяет задать условие поиска с использованием шаблонов. В данном случае используется шаблон “A%”, который означает, что искать нужно все имена, начинающиеся с буквы “А”.

Помимо метода like(), в SQLAlchemy есть и другие методы для задания условий фильтрации, такие как equal(), in_(), notin_(), between() и др. Также можно использовать операторы сравнения (>, <, >=, <=) для сравнения значений.

Кроме того, в SQLAlchemy есть возможность комбинировать условия фильтрации с помощью логических операций and_(), or_() и not_().

Задавая правильные условия фильтрации, можно получать из базы данных только необходимые данные, что позволяет сократить время выполнения запросов и увеличить производительность приложения.

Фильтрация с использованием операторов

ORM SQLAlchemy позволяет взаимодействовать с базами данных с помощью объектов, а не с SQL-командами. Так, для фильтрации и выборки данных из таблицы, можно использовать операторы.

Оператор == используется для фильтрации по точному значению:

from sqlalchemy.orm import Session
session = Session()
result = session.query(User).filter(User.name == "Alice").all()

Операторы <, >, <=, >= используются для фильтрации по числовому значению:

from sqlalchemy.orm import Session
session = Session()
result = session.query(User).filter(User.age >= 18).all()

Оператор like используется для фильтрации по части строки:

from sqlalchemy.orm import Session
session = Session()
result = session.query(User).filter(User.name.like("%John%")).all()

Оператор in_ используется для фильтрации по нескольким точным значениям:

from sqlalchemy.orm import Session
session = Session()
result = session.query(User).filter(User.age.in_([20, 21, 22])).all()

Оператор not используется для отрицания условия:

from sqlalchemy.orm import Session
session = Session()
result = session.query(User).filter(not_(User.name == "Alice")).all()

Использование операторов вместе с функцией and_ позволяет задавать более сложные условия для фильтрации:

from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import and_
session = Session()
result = session.query(User).filter(and_(User.age == 21, User.name.like("%John%"))).all()

Таким образом, фильтрация с операторами является гибким инструментом для работы с ORM SQLAlchemy и позволяет выбирать из базы данных только нужные данные.

Сортировка данных

Основная задача в работе с базами данных – получить данные в нужном порядке. Для этого существует сортировка данных.

В SQLAlchemy для сортировки данных используется метод order_by(). С его помощью можно отсортировать данные по одному или нескольким полям в порядке возрастания или убывания.

Пример сортировки по возрастанию:

result = session.query(User).order_by(User.age)

Пример сортировки по убыванию:

result = session.query(User).order_by(User.age.desc())

Также можно сортировать по нескольким полям. Например, сначала по возрастанию по полю age, а затем по убыванию по полю name:

result = session.query(User).order_by(User.age, User.name.desc())

Для удобства можно использовать метод asc() вместо указания возрастания поля, например:

result = session.query(User).order_by(User.age.asc(), User.name.desc())

Сортировка данных является важной частью работы с базами данных. Используя метод order_by() в SQLAlchemy, можно получить необходимый порядок данных для решения задач в приложении.

Сортировка по одному или нескольким полям

ORM SQLAlchemy позволяет управлять порядком сортировки при извлечении данных из базы данных. Сортировать можно по одному или нескольким полям.

Для сортировки по одному полю использовать метод order_by(). Например, чтобы отсортировать результаты запроса по возрастанию значения поля “имя”, нужно выполнить следующую команду:

results = session.query(User).order_by(User.name.asc()).all()

Метод asc() указывает на возрастающий порядок сортировки. Если нужно отсортировать по убыванию, то используется метод desc():

results = session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()

Для сортировки по нескольким полям нужно передать все поля в метод order_by() в нужном порядке. Например, чтобы отсортировать результаты сначала по возрастанию поля “дата регистрации”, а затем по убыванию поля “имя”, нужно выполнить следующую команду:

results = session.query(User).order_by(User.registered_date.asc(), User.name.desc()).all()

Порядок указания полей определяет приоритет сортировки. В примере выше сначала сортируются результаты по полю “дата регистрации”, и только потом – по полю “имя”.

Отношения между таблицами в SQLAlchemy

SQLAlchemy позволяет создавать отношения между таблицами, что является основой удобного взаимодействия с базами данных. В объектно-реляционной модели данных реализуется три типа отношений: one-to-one, one-to-many и many-to-many.

One-to-one отношение представляется как связь один к одному, где в одной таблице хранятся данные, соответствующие единственной записи из другой таблицы. One-to-many отношение, в свою очередь, представлено как связь один ко многим. Это означает, что в основной таблице есть одна запись, соответствующая множеству записей в связанной таблице. Many-to-many отношение, как следует из названия, соединяет многие ко многим.

Для задания отношений между таблицами в SQLAlchemy используются связи ForeignKey, relationship и backref. ForeignKey описывает столбец в текущей таблице, который ссылается на столбец в другой таблице. Relationship, в свою очередь, описывает связь между двумя таблицами. Backref добавляет обратную ссылку на основную таблицу в таблицу связи, что позволяет легко получать связанные данные.

Особый интерес представляет использование отношений между таблицами в ORM. SQLAlchemy позволяет выполнять действия, соответствующие типу отношения, например, получать данные, добавлять новые записи, обновлять или удалять существующие записи, а также выполнять поиск данных по связанным таблицам.

С помощью SQLAlchemy можно быстро и удобно создавать сложные структуры баз данных, используя отношения между таблицами.

Один ко многим

Одной из ключевых концепций ORM является “один ко многим”. Это означает, что одна запись в одной таблице может иметь связь с несколькими записями в другой таблице. Например, один автор может иметь несколько книг, но каждая книга может быть написана только одним автором.

Для создания связи “один ко многим” в SQLAlchemy используется отношение ForeignKey. Для примера авторы хранятся в таблице “authors”, а книги в таблице “books”. Для создания связи автора и книги необходимо добавить столбец “author_id” в таблицу “books” и установить связь с таблицей “authors” через отношение ForeignKey.

С помощью SQLAlchemy можно легко получить все книги, написанные определенным автором. Для этого нужно получить объект автора, а затем извлечь все его книги с помощью стандартного Python-синтаксиса.

• author = session.query(Author).filter_by(name=’Name’).first()
• books = author.books

В результате выполнения данного кода в переменной books будет список всех книг, написанных данным автором. Важно знать, что counts_books = len(author.books) может несколько тормозить, поскольку при большом количестве авторов книг может быть очень много.

ORM SQLAlchemy существенно упрощает работу с связями “один ко многим”, позволяя легко получать и редактировать связанные объекты в базе данных.

Многие ко многим

Многие ко многим – это отношение, в котором одному объекту можно присвоить несколько значений другого объекта, и наоборот. Однако, в реляционных базах данных не существует прямой поддержки многие ко многим отношений.

Вместо этого, такие связи обычно моделируются через промежуточную таблицу. Например, если у вас есть таблица “Студенты” и таблица “Предметы”, и каждый студент может брать на себя несколько предметов, а каждый предмет может изучаться несколькими студентами, вы можете создать таблицу “Расписания”, которая будет содержать поля “id студента” и “id предмета”. Таким образом, студенты и предметы будут связаны через таблицу “Расписания”.

ORM SQLAlchemy позволяет работать с многие ко многим отношениями, предоставляя возможность определения связей между таблицами через объекты-модели. Также, SQLAlchemy предоставляет инструменты для работы с таблицами-связками, такими как “secondary”, “association_proxy” и “secondaryjoin”. Например, вы можете указать в модели классе “relationship” и “secondary” для определения связи между двумя таблицами через третью таблицу.

Таким образом, многие ко многим отношения могут быть эффективно работать с помощью ORM SQLAlchemy, предоставляя удобный интерфейс для работы с базами данных и связанными таблицами.