Pylons 中具有自动加载（反射）功能的 SQLAlchemy 声明性语法

Question

我想使用自动加载来使用现有数据库。我知道如何在没有声明性语法的情况下做到这一点（model/_init_.py）：

def init_model(engine):
    """Call me before using any of the tables or classes in the model"""
    t_events = Table('events', Base.metadata, schema='events', autoload=True, autoload_with=engine)
    orm.mapper(Event, t_events)

    Session.configure(bind=engine)  

class Event(object):
    pass

这工作正常，但我想使用声明性语法：

class Event(Base):
    __tablename__ = 'events'
    __table_args__ = {'schema': 'events', 'autoload': True}

不幸的是，这样我得到：

sqlalchemy.exc.UnboundExecutionError：没有引擎绑定到该表的元数据。通过 autoload_with= 将引擎传递给表，或通过metadata.bind=

将元数据与引擎关联

这里的问题是，在导入模型的阶段（在 init_model() 中可用），我不知道从哪里获取引擎（在 autoload_with 中使用它）。我尝试添加

meta.Base.metadata.bind(engine)

到environment.py，但它不起作用。有人找到了一些优雅的解决方案吗？

Answer 1

好吧，我想我明白了。解决方案是在

model/__init__.py

之外声明模型对象。我得出的结论是，当从模块导入某些内容时（在本例中为

__init__.py

），

model

会作为第一个文件导入，这会导致问题，因为模型对象是在调用

init_model()

之前声明的。

为了避免这种情况，我在

model

模块中创建了一个新文件，例如

objects.py

。然后我在此文件中声明了所有模型对象（如

Event

）。

然后，我可以像这样导入我的模型：

from PRJ.model.objects import Event

此外，为了避免为每个表指定

autoload-with

，我在

init_model()

的末尾添加了这一行：

Base.metadata.bind = engine

这样我就可以声明我的模型对象而无需样板代码，如下所示：

class Event(Base):
    __tablename__ = 'events'
    __table_args__ = {'schema': 'events', 'autoload': True}

    event_identifiers = relationship(EventIdentifier)

    def __repr__(self):
        return "<Event(%s)>" % self.id

Answer 2

我刚刚使用 orm 模块尝试过这个。

Base = declarative_base(bind=engine)

Base.metadata.reflect(bind=engine)

手动或通过循环或其他方式访问表：

Base.metadata.sorted_tables

可能有用。

Answer 3

查看将 SQLAlchemy 与 Pylons 一起使用教程，了解如何在

init_model

函数中将元数据绑定到引擎。

如果

meta.Base.metadata.bind(engine)

语句成功将模型元数据绑定到引擎，您应该能够在自己的

init_model

函数中执行此初始化。我猜你并不是想跳过这个函数中的元数据绑定，是吗？

Answer 4

from sqlalchemy import MetaData,create_engine,Table
engine = create_engine('postgresql://postgres:********@localhost/db_name')

metadata = MetaData(bind=engine)

rivers = Table('rivers',metadata,autoload=True,auto_load_with=engine)

from sqlalchemy import select

s = select([rivers]).limit(5)
engine.execute(s).fetchall()

为我工作。我收到错误是因为在创建

MetaData()

对象时未指定绑定。

Answer 5

为旧问题提供更新的答案。

尽管原始答案中的方法效果很好，但

sqlalchemy

文档中推荐的方法是不同的

根据文档。

1. 创建引擎
2. 创建基类
3. 在基类的

   reflect()

   对象上调用

   metadata

   方法
4. 创建表类并将适当的反映表分配给该类的

   __table__

   属性

这是代码

import sqlalchemy as sql

engine = sql.orm.create_engine("postgresql+psycopg2://user:pass@hostname/my_existing_database")

class Base(sql.orm.DeclarativeBase): 
    pass


Base.metadata.reflect(engine)

class MyClass(Base):
    __table__ = Base.metadata.tables["mytable"]

---

参考资料：

https://docs.sqlalchemy.org/en/20/orm/declarative_tables.html#orm-declarative-reflected