SQLAlchemy Core: современный подход к SQL в Python

Мы изучили основы работы с SQLite через модуль sqlite3. Теперь познакомимся с SQLAlchemy Core — более мощным и удобным способом работы с базами данных в Python.

Что такое SQLAlchemy Core?

SQLAlchemy Core — это Python-библиотека, которая предоставляет элегантный и мощный способ работы с SQL базами данных. Она действует как "умная обертка" над SQL, сохраняя полный контроль над запросами, но делая код более безопасным и переносимым.

Основная идея

Вместо написания SQL-строк:

Python 3.13
"SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = 'Moscow'"

Вы пишете Python-код:

Python 3.13
select(users_table).where(
    (users_table.c.age > 25) & (users_table.c.city == 'Moscow')
)

SQLAlchemy Core автоматически:

• 🛡️ Защищает от SQL-инъекций — параметры экранируются автоматически
• 🔄 Генерирует правильный SQL для разных баз данных (PostgreSQL, MySQL, SQLite)
• ✅ Проверяет синтаксис на этапе написания кода
• 📝 Обеспечивает автокомплит в IDE

Почему SQLAlchemy Core?

SQLAlchemy Core решает ключевые проблемы работы с SQL в Python:

Безопасность из коробки

Проблема с sqlite3:

Python 3.13
# ОПАСНО! Уязвимость к SQL-инъекциям
user_input = "'; DROP TABLE users; --"
cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'")

Решение с SQLAlchemy Core:

Python 3.13
# БЕЗОПАСНО! Автоматическая защита
select(users_table).where(users_table.c.name == user_input)

Переносимость между БД

Проблема: Разный SQL-синтаксис в разных базах данных.

Решение: Один код работает везде:

Python 3.13
# Работает с PostgreSQL, MySQL, SQLite одинаково
select(users_table).where(users_table.c.age > 25).limit(10)

Удобство разработки

• Автокомплит — IDE подсказывает доступные поля и методы
• Проверка ошибок — синтаксические ошибки видны сразу
• Читаемость — код понятен без знания SQL-диалектов

Установка SQLAlchemy

Python 3.13
pip install sqlalchemy

Для работы с разными БД нужны дополнительные драйверы, но SQLite работает сразу.

Основные концепции

Engine — подключение к БД

Python 3.13
>>> from sqlalchemy import create_engine

# Создаем подключение к SQLite
>>> engine = create_engine('sqlite:///tasks.db', echo=True)

>>> print("✅ Подключение создано!")
✅ Подключение создано!

echo=True показывает выполняемые SQL-запросы — удобно для обучения!

MetaData и Table — описание структуры

Python 3.13
>>> from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, Boolean

# Создаем объекты для работы
>>> engine = create_engine('sqlite:///tasks.db')
>>> metadata = MetaData()

# Описываем таблицу как Python-объект
>>> tasks_table = Table(
...     'tasks',
...     metadata,
...     Column('id', Integer, primary_key=True),
...     Column('title', String, nullable=False),
...     Column('completed', Boolean, default=False)
... )

# Создаем таблицу в БД
>>> metadata.create_all(engine)

>>> print("✅ Таблица создана!")
✅ Таблица создана!

Преимущества перед чистым SQL:

• Читаемость — структура таблицы понятна сразу
• Автокомплит — IDE подсказывает поля и методы
• Переносимость — работает с любой СУБД

CRUD операции с SQLAlchemy Core

Рассмотрим все основные операции работы с данными в одном примере:

Python 3.13
>>> from sqlalchemy import (
...     create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, Boolean,
...     insert, select, update, delete
... )

# === ПОДГОТОВКА ===
# Создаем подключение к базе данных
>>> engine = create_engine('sqlite:///tasks.db')
>>> metadata = MetaData()

# Описываем структуру таблицы
>>> tasks_table = Table(
...     'tasks', metadata,
...     Column('id', Integer, primary_key=True),
...     Column('title', String, nullable=False),
...     Column('completed', Boolean, default=False)
... )

# Создаем таблицу в базе данных
>>> metadata.create_all(engine)

>>> with engine.connect() as connection:

>>>     # === CREATE: Добавляем новые задачи ===
...     insert_query = insert(tasks_table).values([
...         {'title': 'Изучить SQLAlchemy Core', 'completed': False},
...         {'title': 'Написать приложение', 'completed': False},
...         {'title': 'Протестировать код', 'completed': False}
...     ])

>>>     result = connection.execute(insert_query)
...     print(f"✅ CREATE: Добавлено {result.rowcount} задач")

✅ CREATE: Добавлено 3 задач

>>>     # === READ: Читаем все задачи ===
...     select_query = select(tasks_table)
...     result = connection.execute(select_query)
...     tasks = result.fetchall()

>>>     print("\n📋 READ: Список всех задач:")
...     for task in tasks:
...         status = "✅" if task.completed else "⏳"
...         print(f"  {task.id}. {status} {task.title}")


📋 READ: Список всех задач:
  1. ⏳ Изучить SQLAlchemy Core
  2. ⏳ Написать приложение
  3. ⏳ Протестировать код

>>>     # === UPDATE: Отмечаем первую задачу как выполненную ===
...     update_query = update(tasks_table).where(
...         tasks_table.c.id == 1
...     ).values(completed=True)

>>>     result = connection.execute(update_query)
...     print(f"\n🔄 UPDATE: Обновлено {result.rowcount} задач")


🔄 UPDATE: Обновлено 1 задач

>>>     # === READ: Проверяем изменения ===
...     result = connection.execute(select_query)
...     tasks = result.fetchall()

>>>     print("\n📋 READ: Обновленный список:")
...     for task in tasks:
...         status = "✅" if task.completed else "⏳"
...         print(f"  {task.id}. {status} {task.title}")


📋 READ: Обновленный список:
  1. ✅ Изучить SQLAlchemy Core
  2. ⏳ Написать приложение
  3. ⏳ Протестировать код

>>>     # === DELETE: Удаляем задачу с ID=2 ===
...     delete_query = delete(tasks_table).where(tasks_table.c.id == 2)
...     result = connection.execute(delete_query)
...     print(f"\n🗑️ DELETE: Удалено {result.rowcount} задач")


🗑️ DELETE: Удалено 1 задач

>>>     # === READ: Финальный список ===
...     result = connection.execute(select_query)
...     tasks = result.fetchall()

>>>     print("\n📋 READ: Финальный список:")
...     for task in tasks:
...         status = "✅" if task.completed else "⏳"
...         print(f"  {task.id}. {status} {task.title}")

>>>     # Сохраняем изменения
...     connection.commit()


📋 READ: Финальный список:
  1. ✅ Изучить SQLAlchemy Core
  3. ⏳ Протестировать код

Сравнение с чистым SQL

Что мы изучили? ✅

Теперь вы знаете основы SQLAlchemy Core:

🎯 Концепции — Engine, MetaData, Table
🎯 CRUD операции — insert, select, update, delete
🎯 Преимущества — безопасность, переносимость, удобство

Это мощная основа для работы с любыми базами данных в Python!

Что дальше? 🎯

В следующей статье мы изучим SQLAlchemy ORM — еще более высокоуровневый подход, где таблицы становятся Python-классами, а записи — объектами. Это делает работу с данными максимально удобной.

Главное преимущество SQLAlchemy Core перед чистым SQL?