Python开发中，SQLAlchemy 的同步操作和异步操作封装，以及常规CRUD的处理。

在我们使用Python来和数据库打交道中，SQLAlchemy是一个非常不错的ORM工具，通过它我们可以很好的实现多种数据库的统一模型接入，而且它提供了非常多的特性，通过结合不同的数据库驱动，我们可以实现同步或者异步的处理封装。

1、SQLAlchemy介绍

SQLAlchemy 是一个功能强大且灵活的 Python SQL 工具包和对象关系映射（ORM）库。它被广泛用于在 Python 项目中处理关系型数据库的场景，既提供了高级的 ORM 功能，又保留了对底层 SQL 语句的强大控制力。SQLAlchemy 允许开发者通过 Python 代码与数据库进行交互，而无需直接编写 SQL 语句，同时也支持直接使用原生 SQL 进行复杂查询。下面是SQLAlchemy和我们常规数据库对象的对应关系说明。

Engine  　　连接对象         驱动引擎

Session 　　连接池           事务  由此开始查询

Model   　　表                   类定义

Column  　  列  

Query   　　若干行         可以链式添加多个条件

 

在使用SQLAlchemy时，通常会将其与数据库对象对应起来。以下是SQLAlchemy和常规数据库对象的对应关系说明：

1）数据库表 (Database Table)

• SQLAlchemy: 使用 Table 对象或 Declarative Base 中的类来表示。
• 对应关系: 数据库中的每一个表对应于SQLAlchemy中的一个类，该类继承自 declarative_base()。

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

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)

2）数据库列 (Database Column)

• SQLAlchemy: 使用 Column 对象来表示。
• 对应关系: 每个数据库表中的列在SQLAlchemy中表示为 Column 对象，并作为类的属性定义。

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

3）数据库行 (Database Row)

• SQLAlchemy: 每个数据库表的一个实例（对象）代表数据库表中的一行。
• 对应关系: 在SQLAlchemy中，通过实例化模型类来表示数据库表中的一行。

new_user = User(id=1, name='John Doe', email='john@example.com')

4）主键 (Primary Key)

• SQLAlchemy: 使用 primary_key=True 参数定义主键。
• 对应关系: 在数据库表中定义主键列，这列在SQLAlchemy中也需要明确标注。

id = Column(Integer, primary_key=True)

5）外键 (Foreign Key)

• SQLAlchemy: 使用 ForeignKey 对象来表示。
• 对应关系: 在SQLAlchemy中使用 ForeignKey 指定关系，指向另一个表的主键列。

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship

class Address(Base):
    __tablename__ = 'addresses'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
    user = relationship('User')

6）关系 (Relationships)

• SQLAlchemy: 使用 relationship 对象来表示。
• 对应关系: 数据库中表与表之间的关系在SQLAlchemy中通过 relationship 来定义。

addresses = relationship("Address", back_populates="user")

7）会话 (Session)

• SQLAlchemy: 使用 Session 对象进行事务性操作（如查询、插入、更新、删除）。
• 对应关系: Session 对象类似于数据库连接对象，用于与数据库进行交互。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

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

session.add(new_user)
session.commit()

通过以上对应关系，SQLAlchemy允许开发者以面向对象的方式与数据库交互，提供了一个Pythonic的接口来操作数据库。

2、SQLAlchemy 的同步操作

SQLAlchemy 提供了同步和异步两种操作方式，分别适用于不同的应用场景。以下是如何封装 SQLAlchemy 的同步和异步操作的方法说明：

在同步操作中，SQLAlchemy 使用传统的阻塞方式进行数据库操作。首先，定义一个基础的 Session 和 Engine 对象：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker
from typing import Generator
from core.config import settings

# 常规同步处理
engine = create_engine(settings.DB_URI)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

def get_db() -> Generator:
    """创建一个 SQLAlchemy 数据库会话-同步处理."""
    try:
        db = SessionLocal()
        yield db
    finally:
        db.close()

前面说了，使用SQLAlchemy可以实现不同数据库的统一模型的处理，我们可以对应创建不同数据库的连接（engine），如下是常规几种关系型数据库的连接处理。

# mysql 数据库引擎
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/WinFramework",
    pool_recycle=3600,
    # echo=True,
)

# Sqlite 数据库引擎
engine = create_engine("sqlite:///testdir//test.db")

# PostgreSQL 数据库引擎
engine = create_engine(
    "postgresql+psycopg2://postgres:123456@localhost:5432/winframework",
     # echo=True,
 )

# SQLServer 数据库引擎
engine = create_engine(
     "mssql+pymssql://sa:123456@localhost/WinFramework?tds_version=7.0",
     # echo=True,
 )

我们可以根据数据库的CRUD操作方式，封装一些操作，如下所示。

class CRUDOperations:
    def __init__(self, model):
        self.model = model

    def create(self, db, obj_in):
        db_obj = self.model(**obj_in.dict())
        db.add(db_obj)
        db.commit()
        db.refresh(db_obj)
        return db_obj

    def get(self, db, id):
        return db.query(self.model).filter(self.model.id == id).first()

    def update(self, db, db_obj, obj_in):
        obj_data = obj_in.dict(exclude_unset=True)
        for field in obj_data:
            setattr(db_obj, field, obj_data[field])
        db.commit()
        db.refresh(db_obj)
        return db_obj

    def remove(self, db, id):
        obj = db.query(self.model).get(id)
        db.delete(obj)
        db.commit()
        return obj

使用时，构建数据访问类进行操作，如下测试代码所示。

crud_user = CRUDOperations(User)

# Create
with get_db() as db:
    user = crud_user.create(db, user_data)

# Read
with get_db() as db:
    user = crud_user.get(db, user_id)

# Update
with get_db() as db:
    user = crud_user.update(db, user, user_data)

# Delete
with get_db() as db:
    crud_user.remove(db, user_id)

3、SQLAlchemy 的异步操作封装

对于异步操作，SQLAlchemy 使用 AsyncSession 来管理异步事务。

首先，定义一个异步的 Session 和 Engine 对象：

from sqlalchemy import create_engine, URL
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine
from typing import AsyncGenerator

def create_engine_and_session(url: str | URL):
    try:
        # 数据库引擎
        engine = create_async_engine(url, pool_pre_ping=True)
    except Exception as e:
        print(" 数据库链接失败 {}", e)
        sys.exit()
    else:
        db_session = async_sessionmaker(
            bind=engine, autoflush=False, expire_on_commit=False
        )
        return engine, db_session

# 异步处理
async_engine, async_session = create_engine_and_session(settings.DB_URI_ASYNC)

async def get_db() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
    """创建一个 SQLAlchemy 数据库会话-异步处理."""
    async with async_session() as session:
        yield session

和同步的处理类似，不过是换了一个对象来实现，并且函数使用了async await的组合来实现异步操作。

为了实现我的SQLSugar开发框架类似的封装模式，我们参考SQLSugar开发框架中基类CRUD的定义方式来实现多种接口的封装处理。

参照上面的实现方式，我们来看看Python中使用泛型的处理封装类的代码。

ModelType = TypeVar("ModelType", bound=Base)
PrimaryKeyType = TypeVar("PrimaryKeyType", int, str, float)  # 限定主键的类型
PageDtoType = TypeVar("PageDtoType", bound=BaseModel)
DtoType = TypeVar("DtoType", bound=BaseModel)

class BaseCrud(Generic[ModelType, PrimaryKeyType, PageDtoType, DtoType]):
    """
    基础CRUD操作类
    """

    def __init__(self, model: Type[ModelType]):
        """
        数据库访问操作的基类对象(CRUD).
        **Parameters**
        * `model`: A SQLAlchemy model class
        """
        self.model = model

这样，我们就可以通过泛型定义不同的类型，以及相关的处理类的信息。

该基类函数中，异步定义get_all的返回所有的数据接口如下所示。

    async def get_all(
        self, sorting: Optional[str], db: AsyncSession
    ) -> List[ModelType] | None:
        """根据ID字符串列表获取对象列表

        :param sorting: 格式：name asc 或 name asc,age desc
        """
        query = select(self.model)
        if sorting:
            query = self.apply_sorting(query, sorting)

        result = await db.execute(query)
        items = result.scalars().all()
        return items

而对应获得单个对象的操作函数，如下所示。

    async def get(self, id: PrimaryKeyType, db: AsyncSession) -> Optional[ModelType]:
        """根据主键获取一个对象"""
        query = select(self.model).filter(self.model.id == id)

        result = await db.execute(query)
        item = result.scalars().first()

        return item

而创建对象的操作函数，如下所示。

    async def create(self, obj_in: DtoType, db: AsyncSession, **kwargs) -> bool:
        """创建对象,使用 kwargs 时可以扩展创建对象时的字段。

        :param obj_in: 对象输入数据
        :param kwargs: 扩展字段,如格式: is_deleted=0, is_active=1
        """
        try:
            if kwargs:
                instance = self.model(**obj_in.model_dump(), **kwargs)
            else:
                instance = self.model(**obj_in.model_dump())  # type: ignore

            db.add(instance)
            await db.commit()
            return True
        except SQLAlchemyError as e:
            print(e)
            await db.rollback()
            return False

这个异步函数 create 旨在通过 SQLAlchemy 在数据库中创建一个对象，同时允许通过 kwargs 参数动态扩展创建对象时的字段。

• async def: 表明这是一个异步函数，可以与 await 一起使用。
• self: 这是一个类的方法，因此 self 引用类的实例。
• obj_in: DtoType: obj_in 是一个数据传输对象（DTO），它包含了需要插入到数据库中的数据。DtoType 是一个泛型类型，用于表示 DTO 对象。
• db: AsyncSession: db 是一个 SQLAlchemy 的异步会话（AsyncSession），用于与数据库进行交互。
• **kwargs: 接受任意数量的关键字参数，允许在对象创建时动态传入额外的字段。

• obj_in.model_dump(): 假设 obj_in 是一个 Pydantic 模型或类似结构，它可以通过 model_dump() 方法转换为字典格式，用于创建 SQLAlchemy 模型实例。
• self.model(**obj_in.model_dump(), **kwargs): 使用 obj_in 中的字段以及通过 kwargs 传入的扩展字段来实例化 SQLAlchemy 模型对象。如果 kwargs 非空，它们会被解包并作为额外的字段传入模型构造函数。

• db.add(instance): 将新创建的对象添加到当前的数据库会话中。
• await db.commit(): 提交事务，将新对象保存到数据库。

• SQLAlchemyError: 捕获所有 SQLAlchemy 相关的错误。
• await db.rollback(): 在发生异常时，回滚事务，以防止不完整或错误的数据被提交。

通过上面的封装，我们可以测试调用的处理例子

from crud.customer import customer as customer_crud
from models.customer import Customer
from pydantic import BaseModel
from schemas.customer import CustomerDto, CustomerPageDto

async def test_list_customer():
    async with get_db() as db:

        print("get_list")
        totalCount, items = await customer_crud.get_list(
            CustomerPageDto(skipCount=0, maxResultCount=10, name="test"),
            db,
        )
        print(totalCount, items)
        for customer in customers:
            print(customer.name, customer.age)

        print("get_by_name")
        name = "test"
        customer = await customer_crud.get_by_name(
            name,
            db,
        )
        if customer:
            print(customer.name, customer.age)
        else:
            print(f"{name} not found")

        print("soft delete")
        result = await customer_crud.delete_byid(customer.id, db, is_deleted=1)
        print("操作结果：", result)

        print("soft delete_byids")
        result = await customer_crud.delete_byids(
            ["11122", "2C5F8672-2AA7-4B14-85AD-DF56F5BF7F1F"], db, is_deleted=1
        )
        print(f"Soft delete successful: {result}")

        print("update_by_column")
        result = await customer_crud.update_by_column(
            "id", customer.id, {"age": 30}, db
        )
        print("操作结果：", result)

        await db.close()

同步和异步处理的差异：

• 同步操作 适用于传统的阻塞式应用场景，比如命令行工具或简单的脚本。
• 异步操作 更适合异步框架如 FastAPI，可以提高高并发场景下的性能。

通过封装数据库操作，可以让代码更具复用性和可维护性，支持不同类型的操作场景。