Базы данных являются важной составляющей любого современного приложения. БД хранят и обрабатывают огромное количество данных. При этом с приложением может работать одновременно большое количество пользователей и важно обеспечить надежное и производительное взаимодействие между базой данных и кодом приложения.
Для того, чтобы обеспечить такое взаимодействие с БД, нам необходима собственно библиотека для работы с базами, а также библиотека для асинхронной работы на Python.
В Python есть несколько библиотек для работы с СУБД. В этой статье мы рассмотрим работу с SQLAlchemy, которая является одной из самых популярных и широко используемых библиотек для работы с базами данных.
А для обеспечения асинхронной работы мы воспользуемся Asyncio. Это популярная библиотека для написания асинхронного кода на Python, которая предоставляет эффективный способ работы с базами данных.
Настраиваем среду
Для начала нам необходимо настроить среду. Воспользуемся следующими командами для установки необходимых библиотек:
pip install sqlalchemy[asyncio] # Или `pip install 'sqlalchemy[asyncio]'` для zsh
pip install asyncpg
В результате у нас должен быть установлен веб сервер и модули для асинхронной работы с СУБД. Далее поговорим подробнее об используемых компонентах.
Работа с SQLAlchemy
SQLAlchemy — программная библиотека на языке Python для работы с реляционными СУБД с применением технологии Object Relational Mapping (ORM), комплекса программ, позволяющих работать с базами данных, как если бы они были объектами языка программирования.
Библиотека служит для синхронизации объектов Python и записей реляционной базы данных. SQLAlchemy позволяет описывать структуры баз данных и способы взаимодействия с ними на языке Python без использования языка запросов SQL.
SQLAlchemy может использоваться как back-end для баз данных: MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle и других. Причем, между БД можно переключаться просто изменяя конфигурации.
Использовать SQLAlchemy достаточно просто: необходимо импортировать библиотеку и создать подключение к базе данных. В следующем коде показано, как создать подключение к базе данных PostgreSQL с помощью SQLAlchemy:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import Session
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
# Пример строки подключения `postgresql://user:myawesomepassword@localhost:5432/mydb`
session = Session(engine, future=True)В приведенном выше коде мы создаем подключение к базе данных PostgreSQL с помощью функции create_engine. Затем мы создаем объект Session, который можно использовать для взаимодействия с базой данных.
Создание модели данных
После того, как мы успешно подключились к базе данных, мы можем создать модель для работы с данными, которые вы хотите сохранить в БД:
from sqlalchemy.orm import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
email = Column(String)В приведенном выше фрагменте кода мы создаем модель для пользователя. Мы определяем имя таблицы и столбцы, используя значения __tablename__ и Column соответственно.
Создаем и запрашиваем данные
Теперь, когда у нас есть модель, мы можем создавать записи в базе и запрашивать данные с помощью SQLAlchemy. В следующем коде показан пример того, как создать нового пользователя и запросить всех пользователей:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import Session
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
session = Session(engine, future=True)
# Создание нового пользователя
new_user = User(name='John Doe', email='john@gmail.com')
session.add(new_user)
session.commit()
# Запрос всех пользователей
users = session.execute(select(User)).all()
for user in users:
print(user.name, user.email)В приведенном выше коде мы создаем нового пользователя и добавляем его в базу данных с помощью функции add. Затем мы фиксируем изменения с помощью функции commit. Наконец, мы запрашиваем всех пользователей с помощью функции query и выводим их имена и электронные адреса.
Как видно, мы выполнили все этими операции с данными без использования команд языка SQL (SELECT, INSERT и т.д.) То есть, разработчику приложения не нужно знать SQL и писать запросы на этом языке. Вместо этого достаточно хорошо разбираться в функциях SQLAlchemy.
Объединяем усилия
Теперь, когда мы увидели, как работать с SQLAlchemy, давайте рассмотрим, как можно совместно использовать asyncio с SQLAlchemy. Для выполнения запроса по пользователям мы можем использовать следующий код:
import asyncio
from sqlalchemy import MetaData
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
meta = MetaData()
async def main():
engine = create_async_engine('postgresql+asyncpg://user:password@host:port/database')
async with engine.begin() as conn:
await conn.run_sync(meta.create_all)
async with AsyncSession(engine) as session:
async with session.begin():
# Создание нового пользователя
new_user = User(name='John Doe', email='john@gmail.com')
session.add(new_user)
# Запрашиваем всех пользователей
async with session.begin():
users = await session.execute(select(User))
async for user in users:
print(user.name, user.email)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
В приведенном выше коде мы создаем асинхронный движок, используя функцию create_async_engine из библиотеки SQLAlchemy. Затем мы создаем сами таблицы, используя функцию create_all.
Чтобы создать нового пользователя, мы используем функцию добавления session.add(new_user) внутри транзакции. Затем мы запрашиваем всех пользователей, используя функцию execute внутри транзакции, и выводим их имена и электронные адреса.
Заключение
В этой небольшой статье мы рассмотрели демонстрационный пример создания и извлечения данных из БД в асинхронном режиме с помощью библиотек SQLAlchemy и asyncio. В данном примере мы не использовали команды SQL, ограничившись лишь функциями библиотек языка Python.
Все необходимые навыки и знаниядля программирования на Python можно получить на специализации «Python Developer».