aiopg и SQLAlchemy

Выпустил новую версию aiopg 0.2 -- библиотеки для работы с PostgreSQL из asyncio.

aiopg использует асинхронные вызовы и в этом похож на txpostgres и momoko -- библиотеки для работы с PostgreSQL под twisted и tornado соответственно.

В новой версии aiopg появилась опциональная поддержка SQLAlchemy Core Expressions.

Проще один раз показать.

Создаем описание структуры базы данных:

import sqlalchemy as sa

metadata = sa.MetaData()

users = sa.Table('users', metadata,
                 sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
                 sa.Column('name', sa.String(255)),
                 sa.Column('birthday', sa.DateTime))

emails = sa.Table('emails', metadata,
                  sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
                  sa.Column('user_id', None, sa.ForeignKey('users.id')),
                  sa.Column('email', sa.String(255), nullable=False),
                  sa.Column('private', sa.Boolean, nullable=False))

Как видите -- две таблицы, связанные отношением один-ко-многим. Для тех, кто не знаком -- алхимия позволяет описать любую модель данных, которая только может прийти в голову. Индексы, constraints, пользовательские типы данных такие как array и hstore -- тоже.

Теперь нужно сделать engine:

from aiopg.sa import create_engine

engine = yield from create_engine(user='aiopg',
                                  database='aiopg',
                                  host='127.0.0.1',
                                  password='passwd')

engine содержит внутри connection pool.

Для работы с БД нужно получить connection и что-нибудь выполнить:

with (yield from engine) as conn:
    uid = yield from conn.scalar(
        users.insert().values(name='Andrew', birthday=datetime(1978, 12, 9)))

Обратите внимание: диалект знает о INSERT ... RETURNING и позвращает primary key для вставляемой записи.

Работа с транзакциями:

with (yield from engine) as conn:
    tr = yield from conn.begin()

    # Do something

    yield from tr.commit()

Получение данных:

with (yield from engine) as conn:
    res = yield from conn.execute(users.select())
    for row in res:
        print(res)

Сложный запрос:

with (yield from engine) as conn:
    join = sa.join(emails, users, users.c.id == emails.c.user_id)
    query = (sa.select([users.c.name])
             .select_from(join)
             .where(emails.c.private == 0)
             .group_by(users.c.name)
             .having(sa.func.count(emails.c.private) > 0))

    print("Users with public emails:")
    ret = yield from conn.execute(query)
    for row in ret:
        print(row.name)

Вызов SQL функций:

with (yield from engine) as conn:
    query = (sa.select([sa.func.avg(sa.func.age(users.c.birthday))])
             .select_from(users))
    ave = (yield from conn.scalar(query))
    print("Average age of population is", ave,
          "or ~", int(ave.days / 365), "years")

sa.func.avg и sa.func.age выполняются на стороне SQL сервера.

Полный код примера здесь, документация здесь.