Python Academy · 课时

关系与连接

Q: 「关系与连接」这节课中我会学到什么？

为相关表建立模型 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Python Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

为相关表建立模型

关系与连接 是 CoddyKit 上的免费 Python Academy 课时。这是第 4 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Python Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Python Academy 课程共包含 4 节课。

关联表

真实数据之间相互关联：作者可以有多本书，订单可以包含多个项目。SQLAlchemy 使用关系和外键来表示这些关联。

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

外键

外键列存储关联行的主键。请使用 ForeignKey('table.column') 声明它。

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')

定义父模型

父模型使用 relationship() 保存子对象集合。

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')

定义子模型

子模型包含外键列，以及一个指回父模型的 relationship()。

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')

双向关联

back_populates 会将两个关系关联起来，因此更新一侧时，另一侧也会自动反映相应变化。

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

使用关系

建立关联后，您可以像访问普通属性一样遍历关系：author.books 是一个列表，而 book.author 是父对象。

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

构建对象图

将子对象追加到父对象的集合中。将父对象添加到会话后，更改会级联到子对象。

# 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')

隐式连接

访问 book.author 会触发 SQLAlchemy 自动加载关联行，这个过程会在后台进行（延迟加载）。

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

显式连接

如果要跨表过滤，请在 select 中使用 join()。这会生成 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')

预加载

为了避免执行许多小查询，请使用 joinedload 或 selectinload 预先加载关联行。

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

多对多关系

对于多对多关联，关联表会连接两侧。relationship() 使用 secondary= 指向该表。

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

快速检查

测试您对关系的理解。

回顾

您学会了对关联表进行建模。

ForeignKey 在子对象的列中存储关联
带有 back_populates 的 relationship() 会连接两侧
可以像访问普通属性一样遍历关联；延迟加载会在访问时获取数据
join() 用于跨表过滤；selectinload 用于预加载；secondary= 用于处理多对多关系

常见问题解答

「关系与连接」课时是免费的吗？

是的 — 「关系与连接」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Python Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Python Academy 课程共包含 4 节课。

「关系与连接」这节课中我会学到什么？

为相关表建立模型你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Python Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Python Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Python Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 4 节课，共 4 节。

「关系与连接」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Python Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Python Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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