所以在我的postgres DB中我有以下自定义类型:
create type my_pg_type as (
sting_id varchar(32),
time_diff interval,
multiplier integer
);
为了使事情更复杂,这被用作数组:
alter table my_table add column my_keys my_pg_type [];
我想用SQLAlchemy(0.6.4)!!
来映射它(为长生不老道歉)
from sqlalchemy.dialects.postgresql import ARRAY
from sqlalchemy.types import Enum
from elixir import Entity, Field
class MyTable(Entity):
# -- snip --
my_keys = Field(ARRAY(Enum))
我知道'Enum'在上面是不正确的。
有关从该数组的数据库返回的值的示例,我在ARRAY.result_processor(self, dialect, coltype)
下面显示了值:
class ARRAY(sqltypes.MutableType, sqltypes.Concatenable, sqltypes.TypeEngine):
# -- snip --
def result_processor(self, dialect, coltype):
item_proc = self.item_type.result_processor(dialect, coltype)
if item_proc:
def convert_item(item):
if isinstance(item, list):
return [convert_item(child) for child in item]
else:
return item_proc(item)
else:
def convert_item(item):
if isinstance(item, list):
return [convert_item(child) for child in item]
else:
return item
def process(value):
if value is None:
return value
"""
# sample value:
>>> value
'{"(key_1,07:23:00,0)","(key_2,01:00:00,20)"}'
"""
return [convert_item(item) for item in value]
return process
所以上面的process
函数错误地拆分了字符串,假设它已经是一个列表。
到目前为止,我已经成功地将ARRAY子类化为正确拆分字符串,而不是Enum,我尝试编写自己的类型(实现Unicode)来重新创建(string, timedelta, integer)
元组,但是遇到了很多困难,特别是interval
到Python timedelta
的正确转换。
我在这里张贴,以防我错过了一个明显的先例方法吗?
答案 0 :(得分:6)
更新请参阅底部的食谱以获取解决方法
我编写了一些示例代码来查看psycopg2在这里做了什么,这完全在他们的领域内 - psycopg2根本没有将值解释为数组。当它返回时,psycopg2需要能够解析出ARRAY,因为SQLA的ARRAY类型至少假定已经完成了很多。你当然可以破解SQLAlchemy的ARRAY,这里的意思是基本上不会使用它来支持解析psycopg2给我们回来的特定字符串值的东西。
但是这里发生的事情是我们甚至没有获得psycopg2的转换timedeltas的机制,SQLAlchemy通常不必担心。在这种情况下,我觉得DBAPI的设施未得到充分利用,psycopg2是一个非常强大的DBAPI。
所以我建议你在http://initd.org/psycopg/docs/extensions.html#database-types-casting-functions处使用psycopg2的自定义类型机制。
如果您想邮寄他们的mailing list,这是一个测试用例:
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(host="localhost", database="test", user="scott", password="tiger")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
create type my_pg_type as (
string_id varchar(32),
time_diff interval,
multiplier integer
)
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE my_table (
data my_pg_type[]
)
""")
cursor.execute("insert into my_table (data) "
"values (CAST(%(data)s AS my_pg_type[]))",
{'data':[("xyz", "'1 day 01:00:00'", 5), ("pqr", "'1 day 01:00:00'", 5)]})
cursor.execute("SELECT * from my_table")
row = cursor.fetchone()
assert isinstance(row[0], (tuple, list)), repr(row[0])
PG的类型注册支持全局注册。您还可以使用0.6中的pool listener或0.7中的connect event进一步在SQLAlchemy中基于每个连接注册类型。
更新 - 由于https://bitbucket.org/zzzeek/sqlalchemy/issue/3467/array-of-enums-does-not-allow-assigning我可能会建议人们现在使用此解决方法类型,直到psycopg2为此添加更多内置支持:
class ArrayOfEnum(ARRAY):
def bind_expression(self, bindvalue):
return sa.cast(bindvalue, self)
def result_processor(self, dialect, coltype):
super_rp = super(ArrayOfEnum, self).result_processor(dialect, coltype)
def handle_raw_string(value):
inner = re.match(r"^{(.*)}$", value).group(1)
return inner.split(",")
def process(value):
return super_rp(handle_raw_string(value))
return process
答案 1 :(得分:4)
查看sqlalchemy_utils文档:
CompositeType provides means to interact with
`PostgreSQL composite types`_. Currently this type features:
* Easy attribute access to composite type fields
* Supports SQLAlchemy TypeDecorator types
* Ability to include composite types as part of PostgreSQL arrays
* Type creation and dropping
用法:
from collections import OrderedDict
import sqlalchemy as sa
from sqlalchemy_utils import Composite, CurrencyType
class Account(Base):
__tablename__ = 'account'
id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)
balance = sa.Column(
CompositeType(
'money_type',
[
sa.Column('currency', CurrencyType),
sa.Column('amount', sa.Integer)
]
)
)
复合材料阵列:
from sqlalchemy_utils import CompositeArray
class Account(Base):
__tablename__ = 'account'
id = sa.Column(sa.Integer, primary_key=True)
balances = sa.Column(
CompositeArray(
CompositeType(
'money_type',
[
sa.Column('currency', CurrencyType),
sa.Column('amount', sa.Integer)
]
)
)
)