最近，我見到了很多針對 orm 的抨擊，但是我覺得有些批評是莫須有的。我本人就是 sqlalchemy 的忠實擁躉。在我的專案裡很多地方都用到了 sqlalchemy，我也為 sqlalchemy 專案貢獻了一些**。這篇文章裡，我會闡述你應當愛上 sqlalchemy 的10個理由。說實話，除了 sqlalchemy 以外還有很多優秀的 orm，我所闡述的大部分理由同樣適用於它們。但是 sqlalchemy 是我的最愛。
sqlalchemy 允許你使用 python **來定義資料庫模式（schema）。下面是乙個電子商務**的例子，乙個訂單就代表一條記錄。
class
orderitem
(base):
id = column
(integer, primary_key=true)
order = many_to_one('order')
product = many_to_one('product')
quantity = column
(integer)
class
order
(base):
...def
update_stock
(self):
for item in self.items:
item.product.stock -= item.quantity
alembic 是 sqlalchemy 的乙個資料庫管理外掛程式。當你修改模型的時候，alembic 可以自動更新資料庫模式。使用 alembic 來做一些新增表或者列的小改動是非常便捷快速的。
$ alembic upgrade head
info [alembic.context] context class postgresqlcontext.
info [alembic.context] will assume transactional ddl.
info [alembic.context] running upgrade none -> 1975ea83b712
sqlalchemy 使用更 pythonic 的方式表示資料庫關係，這對於閱讀和編寫**來說是非常方便的。我們來看下面這個例子，這個例子可以列印出在乙個訂單中的所有產品。
for
item
in order.items:
print(item.product.name, item.quantity)
sqlalchemy 也可以運用類。如果應用修改了乙個有對映的字段，物件會自動請求寫入資料庫。這個功能使編寫應用邏輯的時候沒有了後顧之憂。
類似用主鍵獲取物件這種簡單查詢只需要很少的**：
order = session.query(order).get(order_id)overdue_orders = session.query(order).filter(order.status == 'active'
&& order.time < datetime.now() - timedelta(days=2))
當你執行一條非常複雜的查詢時，使用 sqlalchemy 語法來定義查詢也是可以的。但是我認為 sqlalchemy 可以勝任的查詢複雜程度是有限的，某些時候直接寫 sql 語句可能更容易些。在這種情況下，你可以定義資料庫檢視來完成複雜查詢，sqlalchemy 可以把檢視對映到 python 物件。
有些框架預設支援sqlalchemy ，比如說 pyramid。對於其他 web 框架，你需要安裝乙個整合庫來支援 sqlalchemy，比如說用於 flask 的 flask-sqlalchemy 或者用於 django 的 aldjemy。
sqlalchemy 會維持乙個連線池，為每乙個 web 請求提供乙個可用的資料庫連線。那些支援庫可以處理常見異常，提高應用的健壯性，讓應用在某些異常情況下不至於崩潰，比如執行時重啟資料庫這樣的操作。
每乙個請求都會用事務包裹起來，如果請求成功就提交事務，否則就回滾。這種設計使得外部方法能夠正確地與資料庫互動，而不需要關心具體的資料庫處理**。
大部分 orm 都使用的是延遲載入策略。在第一次呼叫關係時，一次 sql 查詢會執行，載入資料。像上面的例子，order.items 的呼叫實際上執行了一次 sql 查詢，之後的每次使用 item.product 都會發起另外的查詢。因為 item.product 是在乙個迴圈中呼叫的，所以會生成大量的 sql 查詢，導致效能降低。這種情況叫做「n+1 選擇問題」。
sqlalchemy 針對上述問題有乙個解決方案：預先載入（eager loading）。當我們第一次載入 order 這個物件時，我們可以通知 sqlalchemy 我們會使用那些關係，然後 sqlalchemy 就能在一次查詢中載入所有資料，語法如下所示：
session.query(order).options(joinedload_all('items.product')).get(order_id)但是 sqlalchemy 在 sql 中完美地模擬了多型。我們在 python **中可以非常自然地使用多型，資料庫中的資料也可以通過 sql 便捷地獲取。在應用**中我們可以輕鬆地使用多型類，而不需要關心它們究竟是怎麼儲存的。
一些 orm 要求你的資料庫結構滿足既定條件，強制每張表都有單一主鍵列，甚至主鍵名稱必須是 「id」。如果你從頭建立乙個資料庫，這些限制並不是問題。但是如果你想用以前的資料庫，這些限制條件會阻止你訪問那些不滿足條件的表。
sqlalchemy 不會假定你的資料庫結構，所以可以完美支援以前的資料庫。還有乙個叫做 sqlacodegen 的工具可以根據已有的資料庫生成 sqlalchemy 模型。sqlalchemy 使得你可以通過簡單的 python 指令碼和以前的資料庫進行互動。
sqlalchemy 擁有清晰的分層架構。幾乎任何 sqlalchemy 庫都可以被重寫以滿足特定需求。
當在有多個使用者的雲應用上工作的時候，我發現了乙個非常有用的功能。比如說應用中大多數查詢都包含了過濾條件，只返回當前使用者的結果。就像下面這個例子：
products = session.query(product).filter(product.merchant == current_user.merchant).all()有些開源專案的文件的確是漏洞百出，但是 sqlalchemy 不是這樣。sqlalchemy 的文件非常詳盡，並且還有從簡單例子到高階特性的學習指南，以及全面的 api 參考文件。這對於開發人員學習和使用 sqlalchemy 是非常有幫助的。
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