Python ORM框架SQLAlchemy学习笔记之数据添加和事务回滚介绍

1. 添加一个新对象

前面介绍了映射到实体表的映射类User，如果我们想将其持久化(Persist)，那么就需要将这个由User类建立的对象实例添加到我们先前创建的Session会话实例中：
代码如下:
ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
session.add(ed_user)
上面两段代码执行完后对象持久化了么？你或许会兴冲冲的跑去数据库里查看，结果却失望而归——数据库里什么都没有。为什么呢？因为SQLAlchemy采取的是Lazyload策略，也就是说现在这个对象被标记为Pending准备状态，但没有执行任何可能导致数据库变化的SQL语句。那么什么时候会执行SQL语句并真正持久化呢？这个要等SQLAlchemy觉得需要的时候，比如我们现在查询这个对象、对象的一个属性或者显式的调用flush方法，这时候SQLAlchemy觉得它“是时候”或者“不得不”执行SQL数据库查询以便于把标记为Pending的数据写入数据库表中了。假如这时候你执行的获取对象、对象属性或者类似的操作，SQLAlchemy在执行完SQL语句后会将你所要查询的数据反馈给你。

为了更好的说明这一点，这里举一个例子，这里涉及到我们第一个查询示例，我们调用了Query对象来帮助我们完成这些，比如这里我们获取刚刚持久化的用户ed，我们通过“过滤(filter by)”的方式来查询用户名为ed的用户，当然我们只需要一个ed，假如有多个重名的ed的话，查询将会返回所有叫ed的记录集列表，我们就选择第一个ed吧(first)。
代码如下:
>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()
BEGIN (implicit)
INSERT INTO users (name, fullname, password) VALUES (?, ?, ?)
('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
SELECT users.id AS users_id,
        users.name AS users_name,
        users.fullname AS users_fullname,
        users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name = ?
 LIMIT ? OFFSET ?
('ed', 1, 0)
>>> our_user
<User('ed','Ed Jones', 'edspassword')>
可以看到上面的查询语句返回了一个User的实例，而这个实例恰恰是我们先前持久化的。同时由于我们指定了引擎的echo=True，所以再执行查询时输出了SQL语句，我们注意到除了普通的SELECT外，还有额外的INSERT语句，而INSERT处理的就是我们刚刚通过session.add()持久化标记为Pending的对象，也就是说你在实际操作持久化数据时才会由延迟加载(lazyload)真正触发数据库操作。

实际上Session查询反馈给我们的User对象和我们刚刚持久化的对象是同一个对象，通过下面的代码可以检验：
代码如下:
>>> ed_user is our_user
True
实际上这里ORM的操作概念有点类似于标识映射(identity map)，也就是说在实体数据库之前架设一张标识映射表，可以看作缓存表的一种，任何存储数据库的对象会事先停留在这张表上，如果我们要查询一个对象，将事先查询这张标识映射表，如果这个对象存在则直接取出，否则就会查询实体数据库，我觉得这个有点像缓存的作用，可以这么理解吧。