如何在SQLAlchemy，flask，pyhon中处理唯一数据

Question

通常，您如何在Flask中处理唯一的数据库条目？我的数据库模型中有以下专栏：

bank_address = db.Column(db.String(42), unique=True)

问题是，即使在我无法检查它是否已经存在于数据库中之前，也会收到错误消息：

检查它是否唯一，然后将其写入db：

if request.method == 'POST':
    if user.bank_address != request.form['bank_address_field']:
        user.bank_address = request.form['bank_address_field']
        db.session.add(user)
        db.session.commit()

我得到的错误：

sqlalchemy.exc.IntegrityError：（sqlite3.IntegrityError）唯一约束失败：user.bank_address_field [SQL：'UPDATE user SET bank_address_field =？在哪里user.id =？']

Answer 1

您不应该捕获并抑制，IntegrityError因为当其他类型的约束（例如外键约束）失败时，可能会引发它。

如今，有一种更好的方法来处理这个错误。SQLite 和 PostgreSQL 都支持ON CONFLICT DO NOTHING和ON CONFLICT DO UPDATE。以下是他们各自的 SQLAlchemy 文档：

• sqlalchemy.dialects.sqlite.Insert.on_conflict_do_nothing
• sqlalchemy.dialects.postgresql.Insert.on_conflict_do_nothing

不要使用session.add()，而是使用insert()SQLAlchemy 方言中的函数。它应该大致如下所示：

# if you are using SQLite
from sqlalchemy.dialects.sqlite import insert

# if you are using PostgreSQL
from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert

values = dict() # your values here

stmt = (
    insert(User)
    .values(**values)
    .on_conflict_do_nothing(index_elements=[User.bank_address])
)

db.session.execute(stmt)

Answer 2

您可以执行以下两项操作之一：

• 使用该字段查询用户：

  if User.query.filter(User.bank_address == request.form['bank_address_field']).first():
      # error, there already is a user using this bank address
  

  但是，这有很大的问题，请参阅下文。

• 捕获异常：

  from sqlalchemy.exc import IntegrityError
  
  try:
      db.session.commit()
  except IntegrityError:
      db.session.rollback()
      # error, there already is a user using this bank address or other
      # constraint failed
  

  IntegrityError可以从哪里导入sqlalchemy.exc。一旦引发IntegrityError，无论您是否捕获到该错误，您正在使用的会话都会失效。要继续使用该会话，您需要发出db.session.rollback()。

后者更好，因为它不受比赛条件的影响。想象两个用户试图同时注册相同的银行地址：

• 用户A提交了该User.query.filter().first()退货，None因为还没有人使用该地址。
• 用户B几乎同时提交了User.query.filter().first()退货，None因为还没有人使用该地址。
• 用户A的银行地址已成功写入数据库
• 用户B的银行地址无法写入数据库，因为完整性检查失败，因为用户A刚刚记录了该地址。

因此，只需捕获异常即可，因为数据库事务可确保在测试约束以及添加或更新用户之前，数据库首先锁定表。

您也可以将整个表锁定在Flask中，但是Python与数据库的通讯要慢得多。如果站点繁忙，则不希望数据库更新缓慢，最终将导致许多用户等待锁被清除。您希望将锁定保持在最小范围内，并且越短越好，并且越接近锁定的实际数据，就越早可以再次释放锁定。数据库非常擅长于这种锁定，并且（非常自然地）非常接近其数据，因此将锁定保留给数据库，而是依靠异常。