SQLAlchemy Core: Difference between revisions

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SQLAlchemy Core 初学者指南

SQLAlchemy 是一个强大的 Python SQL 工具包 和 对象关系映射器 (ORM)，为数据库访问提供了灵活且强大的解决方案。虽然 SQLAlchemy 提供了高级的 ORM 功能，但其核心组件——SQLAlchemy Core——是理解其底层运作机制的关键。本文旨在为初学者提供关于 SQLAlchemy Core 的全面介绍，帮助你掌握其基本概念和用法。

什么是 SQLAlchemy Core？

SQLAlchemy Core 是 SQLAlchemy 的基础部分，它提供了一个构建和执行 SQL 语句的抽象层，而无需直接编写 SQL 代码。它允许你使用 Python 对象来表示数据库结构和操作，然后由 SQLAlchemy 将这些对象转换为具体的 SQL 语句。这提供了跨不同数据库系统之间的可移植性，并简化了数据库交互的代码。

与 SQLAlchemy 的 ORM 相比，Core 更加底层，需要你更直接地处理 SQL 语句和数据库连接。ORM 提供了更高级的抽象，例如对象映射和会话管理，而 Core 则让你对 SQL 查询拥有更精细的控制。

核心概念

理解以下核心概念对于使用 SQLAlchemy Core 至关重要：

  • Engine: Engine 是 SQLAlchemy 与数据库之间的连接中心。它负责处理数据库连接、事务管理和 SQL 语句的执行。创建 Engine 需要提供数据库连接字符串，该字符串包含数据库类型、主机、端口、用户名、密码和数据库名称等信息。
  • Connection: Connection 是 Engine 的一个实例，用于执行特定的数据库操作。你可以通过 Engine 创建多个 Connection 对象，每个 Connection 对象代表一个独立的数据库会话。
  • MetaData: MetaData 是一个描述数据库结构的 Python 对象。它包含数据库表、列、约束等信息的定义。你可以使用 MetaData 来定义新表，或者从现有数据库中加载表结构。
  • Table: Table 对象表示数据库中的一个表。它包含表的名称和列的定义。每个列都由 Column 对象表示，Column 对象定义了列的名称、数据类型和约束。
  • Column: Column 对象定义了表中的一个列。它指定了列的名称、数据类型（例如 String, Integer, Date）和约束（例如 PrimaryKey, Unique, Not Null）。
  • Select, Insert, Update, Delete: 这些是 SQLAlchemy Core 提供的用于构建 SQL 语句的类。它们允许你使用 Python 对象来定义查询条件、插入的数据、更新的值和删除的记录。

创建 Engine

首先，你需要安装 SQLAlchemy：

```bash pip install sqlalchemy ```

然后，你可以使用以下代码创建 Engine：

```python from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/database_name')

  1. 或者其他数据库类型，例如：
  2. engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name')
  3. engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')

```

请将 `username`、`password`、`host`、`port` 和 `database_name` 替换为你的实际数据库信息。

定义 Table

```python from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData

metadata = MetaData()

users_table = Table('users', metadata, 

   Column('id', Integer, primary_key=True),
   Column('name', String(50)),
   Column('email', String(100))

) ```

这段代码定义了一个名为 `users` 的表，包含 `id` (整数，主键)、`name` (字符串，最大长度 50) 和 `email` (字符串，最大长度 100) 三个列。

创建 Table (如果不存在)

```python users_table.create(engine) ```

这段代码会在数据库中创建 `users` 表，如果该表不存在的话。如果表已存在，则不会执行任何操作。

插入数据

```python from sqlalchemy import insert

insert_stmt = insert(users_table).values(name='John Doe', email='[email protected]') with engine.connect() as connection: 

   result = connection.execute(insert_stmt)
   print(f"插入了 {result.rowcount} 行数据")

```

这段代码插入一条新的记录到 `users` 表中。`insert()` 函数用于创建 INSERT 语句，`values()` 函数用于指定要插入的数据。

查询数据

```python from sqlalchemy import select

select_stmt = select(users_table) with engine.connect() as connection: 

   result = connection.execute(select_stmt)
   for row in result:
       print(row)

```

这段代码查询 `users` 表中的所有记录。`select()` 函数用于创建 SELECT 语句。

更新数据

```python from sqlalchemy import update

update_stmt = update(users_table).where(users_table.c.id == 1).values(email='[email protected]') with engine.connect() as connection: 

   result = connection.execute(update_stmt)
   print(f"更新了 {result.rowcount} 行数据")

```

这段代码更新 `users` 表中 `id` 为 1 的记录的 `email` 字段。`update()` 函数用于创建 UPDATE 语句，`where()` 函数用于指定更新的条件，`values()` 函数用于指定要更新的值。

删除数据

```python from sqlalchemy import delete

delete_stmt = delete(users_table).where(users_table.c.id == 1) with engine.connect() as connection: 

   result = connection.execute(delete_stmt)
   print(f"删除了 {result.rowcount} 行数据")

```

这段代码删除 `users` 表中 `id` 为 1 的记录。`delete()` 函数用于创建 DELETE 语句，`where()` 函数用于指定删除的条件。

使用 WHERE 子句

`where()` 函数允许你添加 WHERE 子句来过滤查询结果。例如：

```python from sqlalchemy import and_, or_

  1. 查询姓名是 'John Doe' 并且电子邮件包含 '@example.com' 的用户

select_stmt = select(users_table).where(and_(users_table.c.name == 'John Doe', users_table.c.email.like('%@example.com%')))

  1. 查询姓名是 'John Doe' 或者电子邮件包含 '@example.com' 的用户

select_stmt = select(users_table).where(or_(users_table.c.name == 'John Doe', users_table.c.email.like('%@example.com%'))) ```

使用 JOIN 子句

SQLAlchemy Core 允许你使用 JOIN 子句连接多个表。

假设我们有一个名为 `orders` 的表：

```python from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, ForeignKey

metadata = MetaData()

orders_table = Table('orders', metadata, 

   Column('id', Integer, primary_key=True),
   Column('user_id', Integer, ForeignKey('users.id')),
   Column('product', String(50))

) ```

你可以使用以下代码查询用户的订单信息：

```python from sqlalchemy import join

select_stmt = select(users_table, orders_table).join(users_table, orders_table.c.user_id == users_table.c.id) with engine.connect() as connection: 

   result = connection.execute(select_stmt)
   for row in result:
       print(row)

```

使用子查询

SQLAlchemy Core 允许你使用子查询来构建更复杂的查询。

例如，查询所有有订单的用户：

```python from sqlalchemy import subquery

subquery_stmt = select(orders_table.c.user_id).distinct() select_stmt = select(users_table).where(users_table.c.id.in_(subquery_stmt)) ```

事务管理

事务用于确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。

```python from sqlalchemy import text

with engine.connect() as connection: 

   with connection.begin() as transaction:
       # 执行多个数据库操作
       connection.execute(text("UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1"))
       connection.execute(text("UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 2"))
       # 如果所有操作都成功，则提交事务
       # transaction.commit()  # 自动提交，因为使用了 with connection.begin()
   # 如果出现任何错误，事务将被回滚

```

数据库特定功能

SQLAlchemy Core 允许你使用数据库特定的 SQL 函数。

```python from sqlalchemy import func

  1. 使用 PostgreSQL 的 now() 函数获取当前时间

select_stmt = select(func.now()) ```

性能优化

  • **索引:** 在经常用于 WHERE 子句的列上创建索引可以提高查询速度。
  • **避免 SELECT *:** 只选择需要的列可以减少数据传输量。
  • **使用 LIMIT 和 OFFSET:** 分页查询可以使用 LIMIT 和 OFFSET 来限制返回的记录数量。
  • **使用连接池:** SQLAlchemy 默认使用连接池来管理数据库连接，可以提高性能和可伸缩性。

与金融市场和二元期权的关系 (技术分析角度)

虽然 SQLAlchemy Core 本身不直接涉及二元期权交易，但它可以用于构建数据分析工具，从而辅助投资决策。例如：

  • **历史数据存储和分析:** 使用 SQLAlchemy Core 将历史价格数据、成交量数据、技术指标数据存储到数据库中，并进行分析，寻找交易机会。技术指标
  • **风险管理:** 利用数据库存储和分析交易历史，评估风险敞口，优化投资组合。风险管理
  • **信号生成:** 通过 SQL 查询，根据预定义的规则生成交易信号。交易信号
  • **回测:** 利用历史数据回测交易策略，评估其盈利能力。回测
  • **成交量分析:** 使用 SQLAlchemy Core 查询和分析成交量数据，例如 OBV (On Balance Volume), ADL (Accumulation/Distribution Line), MFI (Money Flow Index) 等指标。
  • **移动平均线:** 计算并存储不同周期的 移动平均线 (Moving Average)。
  • **布林带:** 计算并存储 布林带 (Bollinger Bands) 的上下限。
  • **相对强弱指数:** 计算 RSI (Relative Strength Index) 并存储。
  • **斐波那契回调:** 使用数据库存储并分析 斐波那契回调 (Fibonacci Retracement) 水平。
  • **枢轴点:** 计算并存储 枢轴点 (Pivot Points) 数据。
  • **成交量加权平均价格 (VWAP):** 计算 VWAP (Volume Weighted Average Price)。
  • **MACD:** 计算 MACD (Moving Average Convergence Divergence) 指标。
  • **ATR:** 计算 ATR (Average True Range) 指标。
  • **K线图数据存储:** 使用 SQLAlchemy Core 存储 K线图 (Candlestick Chart) 数据，方便进行可视化和分析。
  • **波动率分析:** 分析历史价格波动率，评估市场风险。波动率

总结

SQLAlchemy Core 是一个强大且灵活的 SQL 工具包，可以帮助你构建高效且可移植的数据库应用程序。通过理解其核心概念和用法，你可以更好地控制数据库交互，并构建满足你特定需求的解决方案。虽然本文主要介绍了 SQLAlchemy Core 的基本用法，但它只是冰山一角。 SQLAlchemy 提供了许多高级功能，例如连接池、事务管理、数据库特定功能等，可以进一步提高数据库应用程序的性能和可伸缩性。

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