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对象炼金术 - SQLAlchemy 使用 Postgres 数据库

安装 Postgres 与基本配置

Postgres, 或者又称为 PostgreSQL (结尾的小写 s 变成了 SQL) 是一个功能强大的数据库.
在 ubuntu 下安装
apt-get install postgresql
其它发行版应该差不多. Windows 用户请自行解决.

安装完成之后, 系统中会多出一个名为 postgres 的用户, 这个用户用于登录数据库. 但无法直接用该用户在 shell 或 xdm 中登录, 须先用其它用户登录 shell, 然后 su 到该用户. 先为该用户设置一下密码
passwd postgres
再切换到该用户
me@host:~$ su postgres
Password:
postgres@host:/home/me $
如果当时处在某个用户的 home 目录, 如 /home/me 下, 则命令行会弹出一行错误信息
could not change directory to "/home/me"
因为 postgres 这个用户无法读取当前用户的 home 目录. 觉得讨厌的话可以
cd /
此时在命令行输入指令进入 Postgres 交互环境
psql
psql (version number)
Type "help" for help.

postgres=# input instructions here
这样会以 postgres 用户身份登录, 如果要输入密码就输入刚才为 postgres 用户设置的密码.

这时 postgres 用户相当于数据库的根用户, 就像 root 用户之于 Linux 系统一样, 直接让应用程序使用 postgres 用户是比较危险的. 下面新建一个用户 "psuser", 密码为 "qwerty"
postgres=# CREATE USER psuser WITH PASSWORD 'qwerty';
CREATE ROLE
当然 Postgres 是不区分大小写的. 不过这里 (包括下文) 中将以全大写标明这些是关键字, 而小写的部分是可替换的. 密码需要用引号包围起来.

然后再建立一个新数据库, 并授权 psuser 这个用户可以使用该数据库
postgres=# CREATE DATABASE mydb;
CREATE DATABASE
postgres=# GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO psuser;
GRANT
这样就差不多好了. 下面开始搞 Python 与 SQLAlchemy 部分.

如果上面每个句子输入之后没回显结果, 并且交互环境开头变为了 postgres-# (注意 # 前是一个减号而非等号), 请查看一下句尾的分号是否漏掉了.

使用 SQLAlchemy 连接 Postgres

有关 SQLAlchemy 的基本使用请见这里.
编写这样一段 Python 代码, 来测试 Postgres 数据库连接是否可用

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对象炼金术 - SQLAlchemy 多外键关联同一实体类

    继续上节 SQLAlchemy 外键的探索.
    假设现在需求改变了, 需要给每个 Album 加个字段表示作词者, 而作词者本身也应是 Artist 的实例 (比如很多演唱者会自己为歌曲作词编曲等等), 这时 Album 会有超过一个关联到 Artist 的外键.
    如果仅仅简单如下处理
class Album(Base):
    __tablename__ = 'album'
    album_id = sqla.Column('id', sqla.Integer, primary_key=True)
    name = sqla.Column('name', sqla.String)
    artist_id = sqla.Column('artist', sqla.ForeignKey('artist.id'))
    artist = sqlorm.relationship(
          Artist,
          backref=sqlorm.backref('albums', cascade='all,delete-orphan'))
    lyricist_id = sqla.Column('lyricist', sqla.ForeignKey('artist.id'))
    lyricist = sqlorm.relationship(
          Artist,
          backref=sqlorm.backref('written_albums', cascade='all,delete-orphan'))
然后添加一点数据进去
def save():
    artist0 = Artist(name='aki misawa')
    artist1 = Artist(name='katou emiri')
    artist2 = Artist(name='yamada hirosi')
    album0 = Album(name='stella musica', artist=artist0, lyricist=artist0)
    album1 = Album(name='hoshikage no ama no hara', artist=artist0,
                   lyricist=artist0)
    album2 = Album(name='jump!', artist=artist1, lyricist=artist2)
    session = Session()
    try:
        session.add(album0)
        session.add(album1)
        session.add(album2)
        session.flush()
        session.commit()
    finally:
        session.close()

if __name__ == '__main__':
    save()
结果运行立即悲剧, SQLAlchemy 会报下面的错误
sqlalchemy.exc.ArgumentError: Could not determine join condition between parent/child tables on relationship Album.artist. Specify a 'primaryjoin' expression.  If 'secondary' is present, 'secondaryjoin' is needed as well.
也许这是 SQLAlchemy 的问题, 明明这么明了的外键关系咋就跪了呢.

    好吧, 简单的正确答案是, 手动配置一下外键的 primaryjoin 属性, 如下

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对象炼金术 - SQLAlchemy 中关系的级联

    在上一节中谈到了如何把有关联的对象一起塞进数据表中, 现在来试试从数据表里面取出一条数据然后删掉.
    在之前代码的基础上添加下面的函数
def remove_album(name):
    session = Session()
    try:
        for a in session.query(Album).filter(Album.name == name).all():
            session.delete(a)
        session.flush()
        session.commit()
    finally:
        session.close()
    在这个函数中, 查询 Album 类型, 然后调用查询对象的 filter 函数, 指定列 name 的值严格等于该 name 参数. 接下来, 将查询得到的对象逐个删除.
    来看看搞起来如何
if __name__ == '__main__':
    save()
    remove_album('stella musica')
    list_all()
    嗯, 看起来还不错的样子.

    那么, 接下来试试删 Artist
def remove_artist(name):
    session = Session()
    try:
        for a in session.query(Artist).filter(Artist.name == name).all():
            session.delete(a)
        session.flush()
        session.commit()
    finally:
        session.close()

if __name__ == '__main__':
    save()
    remove_artist('katou emiri')
    list_all()
于是乎就悲剧了.
    崩盘之前的几行输出似乎是这样子的
= Albums =
stella musica
+ Artist: aki misawa
hoshikage no ama no hara
+ Artist: aki misawa
jump!
+ Artist:
    也就是说, remove_artist 确实从数据库中删去了名字为 'katou emiri' 的那个值, 因此名为 'jump!' 的那个 Album 实例的 artist 域成了 None, 悲剧就发生了.

    要解决这个问题, 就得在 AlbumArtist 的关联关系上动动手脚, 加上级联信息.

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对象炼金术 - SQLAlchemy 从外键到关系

上节回顾, 使用下面这样的代码保存一个 Artist 与一个 Album, 两条 flush 令人感觉相当不适.
def save():
    artist = Artist(name='aki misawa')
    session = Session()
    try:
        session.add(artist)
        session.flush() # 0
        album = Album(name='stella musica', artist_id=artist.artist_id)
        session.add(album)
        session.flush() # 1
        session.commit()
    finally:
        session.close()
    单纯一个外键还不能很直观地解决对象之间的关联关系. 下面就引入 sqlalchemy.orm.relationship 来改善这块代码.
import sqlalchemy as sqla
import sqlalchemy.orm as sqlorm
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base as sqla_declarative_base

Base = sqla_declarative_base()
# use MEMORY, not a database file.
# and disable SQL echo
engine = sqla.create_engine('sqlite:///:memory:', echo=False)

class Artist(Base):
    __tablename__ = 'artist'
    artist_id = sqla.Column('id', sqla.Integer, primary_key=True)
    name = sqla.Column('name', sqla.String)

class Album(Base):
    __tablename__ = 'album'
    album_id = sqla.Column('id', sqla.Integer, primary_key=True)
    name = sqla.Column('name', sqla.String)
    artist_id = sqla.Column('artist', sqla.ForeignKey('artist.id'))

    artist = sqlorm.relationship(Artist)
    在类 ArtistAlbum 定义完成后, 再用 relationshipAlbum 补上一个类成员, 表示它与 Artist 之间的关系.

    这样一来, SQLAlchemy 就能根据此 relationship, 从对象关系中产生外键值, 比如之前的 save 函数可以变成这个样子
Session = sqlorm.scoped_session(sqlorm.sessionmaker(bind=engine))

def save():
    artist = Artist(name='aki misawa')
    album = Album(name='stella musica', artist=artist)
    session = Session()
    try:
        session.add(album)
        session.flush()
        session.commit()
    finally:
        session.close()

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对象炼金术 - 体验 SQLAlchemy

一直听说 SQLAlchemy 是个神一般的 ORM, 近期终于忍不住打算搞一搞, 还是小有收获的, 写一点出来, 欢迎大家来搞.
本文中的例子都是基于 Python 2.7, SQLAlchemy 0.7 的. 数据库使用 SQLite.

废话少说, 先来一段代码
import sqlalchemy as sqla
import sqlalchemy.orm as sqlorm
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base as sqla_declarative_base

Base = sqla_declarative_base()
engine = sqla.create_engine('sqlite:///test.db', echo=True)

class Artist(Base):
    __tablename__ = 'artist'
    artist_id = sqla.Column('id', sqla.Integer, primary_key=True)
    name = sqla.Column('name', sqla.String)

Base.metadata.bind = engine
Base.metadata.create_all()

Session = sqlorm.scoped_session(sqlorm.sessionmaker(bind=engine))

def save_artist():
    artist = Artist(name='aki misawa')
    session = Session()
    try:
        session.add(artist)
        session.flush()
        print 'Artist id:', artist.artist_id
        session.commit()
    finally:
        session.close()

if __name__ == '__main__':
    save_artist()
    运行这一段代码将会在当前目录创建 test.db 文件作为数据文件, 同时建立一个 Artist 表, 其中有主键字段 artist_id 跟表示名字的字符串列 name. 然后向这个表中插入一个对象, 并输出这个 artistartist_id
    在这一行
Base = sqla_declarative_base()
产生了 SQLAlchemy 中用于构造表的基类. 而接下来 create_engine 调用则绑定数据库以及文件, 并设置回显 SQL.

    然后重头来了, 声明类型 Artist
class Artist(Base):
    __tablename__ = 'artist'
    artist_id = sqla.Column('id', sqla.Integer, primary_key=True)
    name = sqla.Column('name', sqla.String)
以及类成员 __tablename__ 表示表名, 接着以整数类型声明主键, 以及另一列 name 为字符串类型. 不用 varchar 真心舒畅.

    接着两句
Base.metadata.bind = engine
Base.metadata.create_all()
则是在数据库中建立表. 如果已经建立 (譬如第二次运行这个例子), 删去这两句似乎也没问题.
    虽然没看 SQLAlchemy 的实现, 但是构建 Base 类, 以及调用 create_all 建表有点多此一举的感觉. 我还是比较喜欢 GAE 存储那种直白的风格.

    后面的
Session = sqlorm.scoped_session(sqlorm.sessionmaker(bind=engine))

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