在 SQLAlchemy 中实现数据处理的时候，实现表自引用、多对多、联合查询，有序id等常见的一些经验总结...

有时候，我们在使用SQLAlchemy操作某些表的时候，需要使用外键关系来实现一对多或者多对多的关系引用，以及对多表的联合查询，有序列的uuid值或者自增id值，字符串的分拆等常见处理操作。

1、在 SQLAlchemy 中定义具有嵌套 children 关系的表

要在 SQLAlchemy 中定义具有嵌套 children 关系的表，如表中包含 id 和 pid 字段，可以使用 relationship 和 ForeignKey 来建立父子关系。

首先，你需要定义一个模型类，其中包含 id 和 pid 字段。id 是主键，pid 是指向父记录的外键。然后，你使用 relationship 来建立父子关系。

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from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship, declarative_base
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class DictTypeInfo(Base):
    __tablename__ = 'dict_type_info'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String, index=True)
    code = Column(String)
    remark = Column(String)
    seq = Column(Integer)
    pid = Column(Integer, ForeignKey('dict_type_info.id'))  # 外键指向父节点的 id

    # 定义 parent 关系
    parent = relationship("DictTypeInfo", remote_side=[id], back_populates="children")

    # 定义 children 关系
    children = relationship("DictTypeInfo", back_populates="parent")

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例子使用代码如下所示。

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# 创建异步引擎和会话
DATABASE_URL = "mysql+asyncmy://username:password@localhost/mydatabase"
engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True)
AsyncSessionLocal = sessionmaker(bind=engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)

async def init_db():
    async with engine.begin() as conn:
        await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)

# 示例：如何插入数据并进行查询
async def example_usage():
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        async with session.begin():
            # 插入数据
            parent_node = DictTypeInfo(name="Parent", code="P001", remark="Parent Node", seq=1)
            child_node1 = DictTypeInfo(name="Child1", code="C001", remark="First Child", seq=1, parent=parent_node)
            child_node2 = DictTypeInfo(name="Child2", code="C002", remark="Second Child", seq=2, parent=parent_node)
            session.add(parent_node)
            session.add(child_node1)
            session.add(child_node2)
            
        # 查询数据
        async with session.begin():
            result = await session.execute(
                "SELECT * FROM dict_type_info WHERE pid IS NULL"
            )
            parent_nodes = result.scalars().all()
            for node in parent_nodes:
                print(f"Parent Node: {node.name}, Children: {[child.name for child in node.children]}")

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代码说明

1. 定义模型类 (DictTypeInfo):

• id: 主键。
• pid: 外键，指向同一个表的 id，表示父节点。
• parent: 父关系，通过 remote_side 设定本模型的外键指向自身的主键。
• children: 子关系，back_populates 用于双向关系的映射。

2. 创建异步引擎和会话:

• 使用 create_async_engine 和 AsyncSession 创建数据库引擎和会话，以支持异步操作。

3. 插入和查询数据:

• 插入数据示例展示了如何创建父节点和子节点，并将子节点关联到父节点。
• 查询数据示例展示了如何查询所有父节点以及它们的子节点。

注意事项

• remote_side: 在 relationship 中，remote_side 是指定哪些字段是远程的一方（即子节点关系的目标）。
• 确保在模型中定义了正确的外键约束。在你提供的模型中，pid 列需要指向同一表中的 id 列。确保 ForeignKey 设置正确。
• 异步操作: 使用 AsyncSession 和 asyncio 进行异步数据库操作。
• 创建表: 在初始化数据库时，确保表结构是正确的。

要使用 selectinload 加载某个 pid 下的对象及其子列表，可以通过 SQLAlchemy 的 selectinload 来优化加载子关系。selectinload 可以减少 SQL 查询的数量，特别是在加载具有层次结构的数据时。

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async def get_tree(pid: int):
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        # 通过 selectinload 加载所有子节点
        stmt = select(DictTypeInfo).filter(DictTypeInfo.pid == pid).options(selectinload(DictTypeInfo.children))
        result = await session.execute(stmt)
        nodes = result.scalars().all()
        
        return nodes

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这样，调用 get_tree 函数获取指定 pid 的节点及其子节点，代码如下。

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async def example_usage():
    nodes = await get_tree(pid=1)
    for node in nodes:
        print(f"Node: {node.name}, Children: {[child.name for child in node.children]}")

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selectinload: selectinload 可以减少 N+1 查询问题，它通过一条额外的查询来加载相关对象。这适合用于层次结构数据的加载。通过这种方式，你可以使用 SQLAlchemy 的 selectinload 来高效地加载具有父子关系的对象，并优化数据库查询性能。

 

同样，我们在 SQLAlchemy 中实现多对多关系也是类似的处理方式。

 在 SQLAlchemy 中，实现多对多关系通常需要创建一个关联表（association table），该表将存储两个相关联表的外键，从而实现多对多关系。以下是一个实现多对多关系的详细步骤。

1） 定义多对多关系的关联表

首先，需要定义一个关联表，该表包含两个外键，分别指向两端的主表。这通常使用 Table 对象来实现。

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from sqlalchemy import Table, Column, Integer, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

association_table = Table('association', Base.metadata,
    Column('left_id', Integer, ForeignKey('left_table.id')),
    Column('right_id', Integer, ForeignKey('right_table.id'))
)

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在这个例子中，association_table 是一个包含两个外键的中间表：left_id 和 right_id 分别指向 left_table 和 right_table 的主键。

2）定义两端的模型并添加关系

在两端的模型中，使用 relationship 来定义多对多关系，并指定 secondary 参数为关联表。

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from sqlalchemy.orm import relationship

class LeftModel(Base):
    __tablename__ = 'left_table'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    rights = relationship("RightModel", secondary=association_table, back_populates="lefts")

class RightModel(Base):
    __tablename__ = 'right_table'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    lefts = relationship("LeftModel", secondary=association_table, back_populates="rights")

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• rights 是 LeftModel 中定义的关系属性，它将连接到 RightModel。
• lefts 是 RightModel 中定义的关系属性，它将连接到 LeftModel。
• secondary=association_table 告诉 SQLAlchemy 使用 association_table 作为连接表。
• back_populates 用于双向关系的对称引用。

3）创建数据库并插入数据

下面的代码展示了如何创建数据库、插入数据并查询多对多关系。

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from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建模型实例
left1 = LeftModel(name="Left 1")
right1 = RightModel(name="Right 1")
right2 = RightModel(name="Right 2")

# 设置多对多关系
left1.rights = [right1, right2]

# 添加到会话并提交
session.add(left1)
session.commit()

# 查询并打印关系
for right in left1.rights:
    print(right.name)  # 输出: Right 1, Right 2

for left in right1.lefts:
    print(left.name)  # 输出: Left 1

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你可以像操作普通列表一样来处理这些关系，例如添加、删除关联等：

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# 添加关系
left1.rights.append(RightModel(name="Right 3"))
session.commit()

# 删除关系
left1.rights.remove(right2)
session.commit()

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 通过这些步骤，你可以在 SQLAlchemy 中实现和操作多对多关系。

 

2、在 SQLAlchemy 中联合多个表进行记录关联查询

例如，在我的框架中，字典大类和字典项目是不同的表进管理的，因此如果需要根据大类名称进行字典项目的查询，那么就需要联合两个表进行处理。

具体操作如下：创建一个查询，将 DictDataInfo 表与 DictTypeInfo 表联接（通过 DictType_ID 和 Id 列）

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from sqlalchemy.future import select
from sqlalchemy.orm import aliased
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 假设你的数据库模型是 DictDataInfo 和 DictTypeInfo
# 需要提前定义好这两个模型类

DATABASE_URL = "mysql+asyncmy://username:password@localhost/mydatabase"
engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True)
AsyncSessionLocal = sessionmaker(bind=engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)

async def get_dict_data(dict_type_name: str):
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        # 创建别名
        DictData = aliased(DictDataInfo)
        DictType = aliased(DictTypeInfo)

        # 联合查询并根据条件过滤
        stmt = (
            select(DictData)
            .join(DictType, DictData.DictType_ID == DictType.id)
            .filter(DictType.name == dict_type_name)
        )

        result = await session.execute(stmt)
        dict_data = result.scalars().all()

        return dict_data

# 示例用法
import asyncio

async def example_usage():
    dict_type_name = "some_type_name"
    dict_data = await get_dict_data(dict_type_name)
    for data in dict_data:
        print(data)

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代码说明

1. aliased: 使用 aliased 创建表的别名，这样可以方便地在查询中引用这些表。
2. join: 使用 join 进行表连接。这里 DictDataInfo 表的 DictType_ID 列与 DictTypeInfo 表的 id 列连接。
3. filter: 使用 filter 来添加条件筛选，筛选出 DictTypeInfo 表中 name 列等于 dict_type_name 的记录。
4. select: 使用 select 语句来选择 DictDataInfo 表中的记录，这对应于 Select(d => d)。
5. 异步操作: 由于使用的是 SQLAlchemy 的异步模式，所有数据库操作都在 async with 和 await 语句中进行，以确保异步执行。

如果我们需要将获得的数据进行对象转换，我们可以使用下面的处理代码实现。

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# 定义 CListItem 类
class CListItem:
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

# 定义示例列表和转换操作
def convert_list_items(list_items):
    dict_list = []
    if list_items:  # 确保 list_items 不是 None
        for info in list_items.Items:
            dict_list.append(CListItem(info.Name, info.Value))
    return dict_list

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3、使用sqlalchemy插入数据的时候，如何判断为非自增类型的时候，id赋值一个有序列的uuid值

有时候，我们的数据表主键是用字符串的，这种适用于很广的用途，比较容易在插入的时候就确定好id键的值，从而可以处理相关的内容。

但是，有时候我们可以让后端进行确定一个有序的ID值，那么使用SQLAlchemy 我们应该如何实现？

首先，确保你已经导入了 uuid 库，这是用于生成 UUID 的 Python 标准库。

有序 UUID 通常是基于时间的 UUID。你可以使用 uuid.uuid1() 来生成基于时间的 UUID。

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def generate_sequential_uuid():
    return uuid.uuid1()  # 基于时间生成有序UUID

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在定义 SQLAlchemy 模型时，可以将 id 字段设置为使用该函数生成的 UUID。通常在模型中通过 default 参数设置默认值。

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from sqlalchemy import Column, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_table'

    id = Column(String(36), primary_key=True, default=generate_sequential_uuid, nullable=False)
    # 其他字段...

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在插入新数据时，如果 id 字段为空，它将自动使用 generate_sequential_uuid 函数生成一个基于时间的 UUID。

这样就可以确保在插入数据时，非自增类型的 id 字段会被赋值为一个有序列的 UUID 值。

对于自增的整型 id，SQLAlchemy 提供了自动处理机制。你只需要在模型中将 id 字段定义为 Integer 类型，并设置 primary_key=True，SQLAlchemy 就会自动为该字段设置自增属性。

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from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_table'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(50))
    # 其他字段..

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默认情况下，SQLAlchemy 会使用数据库的原生自增机制（如 MySQL 的 AUTO_INCREMENT 或 PostgreSQL 的 SERIAL）。如果你需要使用自定义的自增策略，可以通过设置 Sequence 来实现（适用于支持 Sequence 的数据库，如 PostgreSQL）。

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from sqlalchemy import Sequence

class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_table'

    id = Column(Integer, Sequence('my_sequence'), primary_key=True)
    name = Column(String(50))

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在上述代码中，Sequence('my_sequence') 定义了一个序列，SQLAlchemy 将使用该序列生成自增的 id 值。

通过这些步骤，你可以轻松处理整型自增 id 字段，SQLAlchemy 会自动为每个新记录分配唯一的自增 id。

 

4、在插入记录的时候，对字符串的数据处理

在批量插入数据字典的时候，我希望根据用户输入内容（多行数据）进行转化，把每行的数据分拆进行判断，如果符合条件的进行处理插入。

在 Python 中，可以使用字符串的 splitlines() 方法来实现相同的功能。

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# 假设 Data 和 input.Seq 是从输入中获取的
Data = "example\nline1\nline2\n"  # 示例数据
input_seq = "123"  # 示例序列字符串

# 将 Data 按行拆分，并移除空行
array_items = [line for line in Data.splitlines() if line]

# 初始化变量
int_seq = -1
seq_length = 3
str_seq = input_seq

# 尝试将 str_seq 转换为整数
if str_seq.isdigit():
    int_seq = int(str_seq)
    seq_length = len(str_seq)

# 打印结果
print(f"Array Items: {array_items}")
print(f"int_seq: {int_seq}")
print(f"seq_length: {seq_length}")

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• Python 的 splitlines() 方法将字符串按行分割，同时自动处理各种换行符（包括 \n 和 \r\n）。
• 列表推导式 [line for line in Data.splitlines() if line] 移除了空行，类似于 C# 中的 StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries。
• 使用 str_seq.isdigit() 检查 str_seq 是否全部由数字组成，这类似于 C# 的 int.TryParse。

在 Python 中，可以使用 re.split() 函数来按照正则表达式分割字符串。以下是对应的 Python 代码：

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import re

# 假设 info 是一个包含 Name 和 Value 属性的对象
class Info:
    def __init__(self):
        self.Name = ""
        self.Value = ""

info = Info()

# dictData 是输入的字符串
dict_data = "example_name example_value"

# 使用正则表达式按照空白字符分割字符串
array = re.split(r'\s+', dict_data)

# 赋值给 info 对象的属性
info.Name = array[0]
info.Value = array[1] if len(array) > 1 else array[0]

# 打印结果
print(f"Name: {info.Name}")
print(f"Value: {info.Value}")

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使用 re.split() 函数根据空白字符（包括空格、制表符等）分割字符串 dict_data。r'\s+' 是一个正则表达式，表示一个或多个空白字符。

如果你需要根据多个分隔符来分割字符串，同样可以使用正则表达式（re 模块）的 re.split() 方法。

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str_item = " 1,2,3;4;5/6/7、8、9；10 "

import re

result = re.split(r"[;,|/，；、]+", str_item.strip())
print(result)

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结果输出：['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']

解释：

• re.split(r'[;,|/，；、]', text) 中的 r'[;,|/，；、]' 是一个正则表达式模式：
  [] 表示字符类，表示匹配字符类中的任意一个字符。
  ;,|/，；、 分别表示分号、逗号，竖线，中文逗号，中文分号，和空格，这些字符都将作为分隔符。

使用正则表达式可以灵活处理多个分隔符，适用于更复杂的分割需求。

 

原创作者: wuhuacong 转载于: https://blog.51cto.com/wuhuacong/11909008