Python Academy · Урок

Связи и объединения

Моделируйте связанные таблицы

«Связи и объединения» — бесплатный урок Python Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Python Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Python Academy содержит 4 уроков всего.

Связанные таблицы

В реальных данных всё связано: у автора много книг, у заказа много позиций. SQLAlchemy описывает эти связи с помощью связей и внешних ключей.

# Author 1 --- many --- Book
# A foreign key on Book points back to Author
print('One-to-many is the most common link')

Внешние ключи

Столбец внешнего ключа хранит первичный ключ связанной строки. Объявите его с помощью ForeignKey('table.column').

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
# author_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey('authors.id'))
print('ForeignKey links child to parent')

Определение родителя

Родительская модель использует relationship(), чтобы хранить коллекцию дочерних объектов.

from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column, relationship
from typing import List
class Base(DeclarativeBase):
    pass
class Author(Base):
    __tablename__ = 'authors'
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str]
    books: Mapped[List['Book']] = relationship(back_populates='author')
print('Author.books holds related Book objects')

Определение дочернего объекта

Дочерняя модель содержит столбец внешнего ключа и relationship(), указывающую обратно на родительский объект.

from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column, relationship
class Base(DeclarativeBase):
    pass
class Book(Base):
    __tablename__ = 'books'
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    title: Mapped[str]
    author_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey('authors.id'))
    author: Mapped['Author'] = relationship(back_populates='books')
print('Book.author points to its parent')

back_populates

back_populates связывает две связи, поэтому изменение одной стороны автоматически отражается на другой.

# author.books.append(book) also sets book.author = author
# Both sides stay in sync automatically
print('back_populates keeps both sides consistent')

Навигация по связям

После связывания Вы обращаетесь к связи как к обычным атрибутам: author.books — это список, а book.author — родительский объект.

# for book in author.books:
#     print(book.title)
# print(book.author.name)
print('Navigate with plain attribute access')

Построение графа

Добавляйте дочерние объекты в коллекцию родителя. Добавление родителя в сессию автоматически распространяется на дочерние объекты.

# a = Author(name='Rowling')
# a.books.append(Book(title='Book 1'))
# session.add(a)
# session.commit()  # author and book both saved
print('Cascade saves the whole object graph')

Неявные объединения

Обращение к book.author заставляет SQLAlchemy автоматически загрузить связанную строку (ленивая загрузка) в фоновом режиме.

# Accessing book.author runs a SELECT if not loaded yet
# This is lazy loading
print('Lazy loading fetches related rows on access')

Явные объединения

Для фильтрации по нескольким таблицам используйте join() в запросе select. Это создаёт объединение SQL JOIN.

from sqlalchemy import select
# stmt = select(Book).join(Author).where(Author.name == 'Rowling')
# books = session.scalars(stmt).all()
print('join(Author) filters across the relationship')

Упреждающая загрузка

Чтобы избежать множества небольших запросов, загрузите связанные строки заранее с помощью joinedload или selectinload.

from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import selectinload
# stmt = select(Author).options(selectinload(Author.books))
print('selectinload preloads children in one extra query')

Связи многие-ко-многим

Для связей многие-ко-многим обе стороны соединяет промежуточная таблица. В relationship() используется secondary=, указывающее на неё.

# students <-> courses via a 'enrollments' association table
# courses: Mapped[List['Course']] = relationship(secondary=enrollments)
print('secondary= models many-to-many')

Проверка

Проверьте свои знания о связях.

Повторение

Вы научились моделировать связанные таблицы.

ForeignKey хранит связь в столбце дочерней модели
relationship() вместе с back_populates соединяет обе стороны
Связями можно управлять как обычными атрибутами; ленивая загрузка получает данные при обращении
join() фильтрует данные из нескольких таблиц; selectinload выполняет упреждающую загрузку; secondary= обрабатывает связи многие-ко-многим

Часто задаваемые вопросы

Урок «Связи и объединения» бесплатный?

Да — полный текст урока «Связи и объединения» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Python Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Python Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Связи и объединения»?

Моделируйте связанные таблицы Ты практикуешь Python Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Python Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Python Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Связи и объединения»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Python Academy?

Да. Каждый урок Python Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

← Назад к Python Academy