OTUS IT News
7.21K subscribers
4.33K photos
303 videos
5 files
4.3K links
Экспертный контент по востребованным технологиям 2025 года: от разработки и аналитики до искусственного интеллекта и облачных решений.

Более 170 курсов+

🗓 Расписание бесплатных ОУ: https://otus.pw/24Da/
🦉 Голосуй за канал: https://t.iss.one/boost/Otusjava
Download Telegram
🐍 Как работать с сессиями БД в SQLAlchemy, чтобы общение с базой данных было наиболее оптимальным, защищённым от ошибок и лишнего потребления ресурсов?

Тема пригодится для курса «Разработчик Full Stack на Python». Курс начнётся 28 декабря, поэтому поторопитесь!

Кстати, вчера был открытый урок на тему «Функциональное программирование и работа с данными». Если не смогли присутствовать онлайн, смотрите запись!

📝 Ну а теперь давайте разберём основные ошибки в SQLAlchemy и способы их избежать!

#deeppythonfs #deeppostpythonfs

Сначала давайте разберёмся с тем, какие в SQLAlchemy есть сущности для работы с сессиями и за что они отвечают. Основных три:
session,
sessionmaker,
scoped_session.

Session – непосредственно класс сессии. В его экземпляре хранятся изменения в текущей сессии, его можно настроить на автокоммит, он умеет отправлять данные в БД и ещё много чего.

Sessionmaker – фабрика для создания экземпляров Session с заданными параметрами. Это просто штука, которая немного упрощает жизнь: вместо того, чтобы каждый раз указывать список аргументов у сессии, его достаточно один раз указать у фабрики, а дальше уже создавать сессии без указания аргументов.

Наконец, scoped_session – это хранилище уже созданных сессий, каждая из которых привязана к своему треду. Если вызвать сконфиругированный экземпляр scoped_session в новом треде, он создаст новую сессию, а если потом из этого же треда вызвать scoped_session во второй раз, он вернёт ту же сессию, а не создаст новую.

А теперь несколько советов:

– Передавать в каждую функцию сессию – это явно, но не обязательно. Достаточно использовать глобальную scoped_session: это не создаст нового коннекта в БД. Это делает функцию грязной и создаёт неявную зависимость, но и с этим можно бороться: например, сделать такую функцию методом модели или поселить в отдельный модуль, в котором все функции общаются с базой.

– Подход выше не стоит использовать для атомарных функций, который будут использоваться в качестве частей более сложных, но атомарных операций: он усложняет управление транзакциями.

– При написании кода стоит хорошо понимать, где транзакция должна начинаться и где заканчиваться, избегать подвисших транзакций и делать код, говорящий об этом, как можно более явным.

– После написания тестирования уделите время тестированию взаимодействия с БД: запустите код с большим количеством данных, посмотрите на то, насколько нагружена БД, не создаётся ли лишних соединений, удаляет ли скрипт за собой все транзакции и пр. Если этого не сделать, велика вероятность, что рано или поздно БД упадёт, а это как правило очень плохо.

Больше теории практики у нас на курсе «Разработчик Full Stack на Python»: