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()
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()
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。
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)
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
–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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力软快速开发平台有什么优势？
谁总结下三大框架
框架，顾名思义，一个提供了可重用的公用结构的半成品。 比如简历的模板就是一个框架！在程序中，它的含义也是如此：一个应用程序的半成品，按一定的规则组织的一组组件。 现在项目中最常有的三大主流框架大家一定不会陌生——SSH，现在我们一起来详细介绍一下吧！Struts是最早的java开源框架之一，也是java web框架的事实标准，现在绝大多数java web应用程序都是基于Struts框架构建的，它是MVC设计模式的一个优秀实现。 我们一定要深刻了解Struts的运行原理和核心组件。 Struts的运行离不开他的核心组件，也就是ActionServlet,它需要在容器启动时，加载。 了解了struts的基础之后，我们可以充分利用DispatchAction和Struts提供的标签库来简化程序编程。 Hibernate是一个优秀的持久化的框架，也是一个主流的ORM（对象——关系映射）框架。 负责简化将对象数据保存到数据库中或者从数据库中读取数据而封装到对象的工作。 记得我们一起用JDBC连接数据库，好多繁琐的代码，学习Hibernate后，我们的代码将会精简许多！比如，加载数据，以前我们需要繁琐的ResultSet读取数据，然后封装到实体，而现在，加载只需一行代码，User user=(User)(,id)。 Hibernate还可以帮我们自动创建DAO类，里面的内容特别的丰富，增删改查，那个都不缺，当使用时，直接调用就可以！代码量大幅度的减少了。 Spring是一个轻量级的框架，它主要作为依赖注入容器和AOP的实现。 还提供了声明式事务，和对DAO层的支持等。 其实本门课程最重要的知识就是大名鼎鼎的SSH集成（Struts+Hibernate+Spring）,通过插件的方式，Spring可以与Struts集成，在中配置相关的就可以啦！Spring依赖注入在项目中用于管理程序间的依赖，使我们更容易的面向接口编程。 其实SSH集成最大的特点就是配置xml,还有一步步操作，好多东西都是自动生成的，我们需要写的代码，大大减少！编码更加简洁，易懂。 SSH三大主流是我们工作的必杀计，我们一定要好好掌握，只有这样，才能在软件的天地挥洒无尽的光辉！
mysql数据库的SQL语句和oracle的有什么区别？详细点
区别如下是大型数据库而Mysql是中小型数据库，Oracle市场占有率达40%，Mysql只有20%左右，同时Mysql是开源的而Oracle价格非常高。 2. Oracle支持大并发，大访问量，是OLTP最好的工具。 3. 安装所用的空间差别也是很大的，Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特别大的内存空间和其他机器性能。 也Mysql操作上的一些区别①主键Mysql一般使用自动增长类型，在创建表时只要指定表的主键为auto increment,插入记录时，不需要再指定该记录的主键值，Mysql将自动增长；Oracle没有自动增长类型，主键一般使用的序列，插入记录时将序列号的下一个值付给该字段即可；只是ORM框架是只要是native主键生成策略即可。 ②单引号的处理MYSQL里可以用双引号包起字符串，ORACLE里只可以用单引号包起字符串。 在插入和修改字符串前必须做单引号的替换：把所有出现的一个单引号替换成两个单引号。 ③翻页的SQL语句的处理MYSQL处理翻页的SQL语句比较简单，用LIMIT 开始位置, 记录个数；ORACLE处理翻页的SQL语句就比较繁琐了。 每个结果集只有一个ROWNUM字段标明它的位置, 并且只能用ROWNUM<100, 不能用ROWNUM>80④ 长字符串的处理长字符串的处理ORACLE也有它特殊的地方。 INSERT和UPDATE时最大可操作的字符串长度小于等于4000个单字节, 如果要插入更长的字符串, 请考虑字段用CLOB类型，方法借用ORACLE里自带的DBMS_LOB程序包。 插入修改记录前一定要做进行非空和长度判断，不能为空的字段值和超出长度字段值都应该提出警告,返回上次操作。 ⑤空字符的处理MYSQL的非空字段也有空的内容，ORACLE里定义了非空字段就不容许有空的内容。 按MYSQL的NOT NULL来定义ORACLE表结构, 导数据的时候会产生错误。 因此导数据时要对空字符进行判断，如果为NULL或空字符，需要把它改成一个空格的字符串。 ⑥字符串的模糊比较MYSQL里用 字段名 like %字符串%,ORACLE里也可以用 字段名 like %字符串% 但这种方法不能使用索引, 速度不快。
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