Python、SQLAlchemy和Postgresql：理解继承

Python、SQLAlchemy和Postgresql都是最近才出现的（但不是新出现的），并且很难理解继承

当我接管另一个程序员的代码时，我需要了解继承概念工作所必需的内容和位置

我的问题是：

是否可以仅依靠SQLAlchemy进行继承？换句话说，SQLAlchemy可以对创建的Postgresql数据库表应用继承而不指定INHERITS=

声明性_基技术（SQLAlchemy）是正确使用继承所必需的。如果是这样，我们将不得不重写所有内容，所以请不要让我泄气

假设我们可以使用Table instance、empty Entity Class和mapper（），您能给我一个（非常简单）的例子说明如何正确地完成这个过程（或者链接到一个易于理解的教程-我还没有发现任何简单的教程）

我们工作的现实世界是房地产对象。所以我们基本上有 -一个表imObject（id，createtime） -一个表objectattribute（id、immoobject\u id、oatype） -几个属性表：oa_attributename（oa_id，attributevalue）

提前谢谢你的帮助

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Vincent

欢迎来到Stack Overflow：将来，如果您有多个问题；你应该为每个人提供一个单独的职位。如果有助于提供上下文，请随意将它们链接在一起

postgres中的表继承是一件非常不同的事情，它解决了与python中的类继承不同的一组问题，sqlalchemy没有尝试将它们结合起来

当您在postgres中使用表继承时，您在模式级别上做了一些技巧，以便可以实施比其他方式更复杂的约束；一旦你设计了你的模式；应用程序通常不知道继承；如果插入一行；它只是神奇地出现在父表中（很像视图）。例如，这对于提高某些类型的批量操作的效率非常有用（您可以删除1月份的表）

这与OOP中的继承（在python或其他语言中，以及关系持久性或其他语言中）有着根本不同的想法。在这种情况下，应用程序知道两种类型是相关的，并且子类型是超类型的允许替代品。等待是一个地址，联系人有地址，因此联系人可以有等待

您需要哪种（主要是正交的）工具取决于应用程序。你可能两个都不需要，两个都需要

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Sqlalchemy处理对象继承的机制是灵活和健壮的，如果它与您的特定需求兼容，您应该使用它来支持自建解决方案（对于几乎所有的应用程序都应该如此）

声明性扩展是一种方便；它允许您描述映射表、python类以及二者之间的映射，而不是三者。它使你的代码更加“枯燥”；然而，这只是“经典sqlalchemy”之上的一种方便，从任何角度来看都不是必需的

如果您发现需要从sqlalchemy可见的表继承；映射类与不使用这些功能没有任何区别；具有继承的表仍然是正常关系（如表或视图），可以在不知道python代码中的继承的情况下进行映射

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欢迎来到Stack Overflow：将来，如果您有多个问题；你应该为每个人提供一个单独的职位。如果有助于提供上下文，请随意将它们链接在一起

postgres中的表继承是一件非常不同的事情，它解决了与python中的类继承不同的一组问题，sqlalchemy没有尝试将它们结合起来

当您在postgres中使用表继承时，您在模式级别上做了一些技巧，以便可以实施比其他方式更复杂的约束；一旦你设计了你的模式；应用程序通常不知道继承；如果插入一行；它只是神奇地出现在父表中（很像视图）。例如，这对于提高某些类型的批量操作的效率非常有用（您可以删除1月份的表）

这与OOP中的继承（在python或其他语言中，以及关系持久性或其他语言中）有着根本不同的想法。在这种情况下，应用程序知道两种类型是相关的，并且子类型是超类型的允许替代品。等待是一个地址，联系人有地址，因此联系人可以有等待

您需要哪种（主要是正交的）工具取决于应用程序。你可能两个都不需要，两个都需要

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Sqlalchemy处理对象继承的机制是灵活和健壮的，如果它与您的特定需求兼容，您应该使用它来支持自建解决方案（对于几乎所有的应用程序都应该如此）

声明性扩展是一种方便；它允许您描述映射表、python类以及二者之间的映射，而不是三者。它使你的代码更加“枯燥”；然而，这只是“经典sqlalchemy”之上的一种方便，从任何角度来看都不是必需的

如果您发现需要从sqlalchemy可见的表继承；映射类与不使用这些功能没有任何区别；具有继承的表仍然是正常关系（如表或视图），可以在不知道python代码中的继承的情况下进行映射

对于您的#3，您不必声明空的实体类

mymetadata = sqlalchemy.MetaData()
myengine = sqlalchemy.create_engine(...)

def named_table(tablename):
  u"return a sqlalchemy.Table object given a SQL table name"
  return sqlalchemy.Table(tablename, mymetadata, autoload=True, autoload_with=myengine)

def new_bound_class(engine, table):
  u"returns a new ORM class (processed by sqlalchemy.orm.mapper) given a sqlalchemy.Table object"
  fieldnames = table.c.__dict__['_data']
  def format_attributes(obj, transform):
    attributes = [u'%s=%s' % (x, transform(x)) for x in fieldnames]
    return u', '.join(attributes)
  class DynamicORMClass(object):
    def __init__(self, **kw):
      u"Keyword arguments may be used to initialize fields/columns"
      for key in kw:
        if key in fieldnames: setattr(self, key, kw[key])
        else: raise KeyError, '%s is not a valid field/column' % (key,)
    def __repr__(self):
      return u'%s(%s)' % (self.__class__.__name__, format_attributes(self, repr))
    def __str__(self):
      return u'%s(%s)' % (str(self.__class__), format_attributes(self, str))
  DynamicORMClass.__doc__ = u"This is a dynamic class created using SQLAlchemy based on table %s" % (table,)
  return sqlalchemy.orm.mapper(DynamicORMClass, table)

def named_orm_class(table):
  u"returns a new ORM class (processed by sqlalchemy.orm.mapper) given a table name or object"
  if not isinstance(table, Table):
    table = named_table(table)
  return new_bound_class(table)

>>> myclass = named_orm_class('mytable')
>>> session = Session()
>>> obj = myclass(name='Fred', age=25, ...)
>>> session.add(obj)
>>> session.commit()
>>> print str(obj)  # will print all column=value pairs