我正在启动一个新的应用程序，并考虑使用ORM——特别是SQLAlchemy。
假设我的数据库中有一个列"foo"，我想递增它
db = sqlite3.connect('mydata.sqlitedb')
cur = db.cursor()
cur.execute('update table stuff set foo = foo + 1')
我找到了SQLAlchemySQL构建器的等价物：
engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///mydata.sqlitedb')
md = sqlalchemy.MetaData(engine)
table = sqlalchemy.Table('stuff', md, autoload=True)
upd = table.update(values={table.c.foo:table.c.foo+1})
engine.execute(upd)
这稍微慢一点，但里面没有太多
以下是我对SQLAlchemyORM方法的最佳猜测：
# snip definition of Stuff class made using declarative_base
# snip creation of session object
for c in session.query(Stuff):
c.foo = c.foo + 1
session.flush()
session.commit()
这是正确的做法，但所需时间是其他两种方法的不到50倍。我想这是因为它必须先将所有数据放入内存，然后才能使用它
有没有任何方法可以使用SQLAlchemy的ORM生成高效的SQL？或者使用任何其他python ORM？还是我应该回到手工编写SQL？
SQLAlchemy的ORM旨在与SQL层一起使用，而不是隐藏它。但在同一事务中使用ORM和普通SQL时，必须记住一两件事。基本上，从一个方面来说，ORM数据修改只会在您刷新会话中的更改时才会进入数据库。另一方面，SQL数据操作语句不会影响会话中的对象。
所以如果你说
for c in session.query(Stuff).all():
c.foo = c.foo+1
session.commit()
它将按照它所说的去做，从数据库中获取所有对象，修改所有对象，然后当需要刷新对数据库的更改时，逐个更新行。
相反，你应该这样做：
session.execute(update(stuff_table, values={stuff_table.c.foo: stuff_table.c.foo + 1}))
session.commit()
正如您所期望的那样，这将作为一个查询执行，并且因为至少默认会话配置在提交时会使会话中的所有数据过期，所以您不会出现任何过时的数据问题。
在即将发布的0.5系列中，您也可以使用此方法进行更新：
session.query(Stuff).update({Stuff.foo: Stuff.foo + 1})
session.commit()
这将基本上运行与前一个代码段相同的SQL语句，但也会选择更改的行并使会话中的任何过时数据过期。如果您知道在更新后没有使用任何会话数据，也可以将synchronize_session=False添加到更新语句中，并取消该选择。
session.query(Clients).filter(Clients.id == client_id_list).update({'status': status})
session.commit()
试试这个=）
有几种方法可以使用sqlalchemy 进行更新
1) for c in session.query(Stuff).all():
c.foo += 1
session.commit()
2) session.query(Stuff).update({"foo": Stuff.foo + 1})
session.commit()
3) conn = engine.connect()
table = Stuff.__table__
stmt = table.update().values({'foo': Stuff.foo + 'a'})
conn.execute(stmt)
conn.commit()
以下是一个如何在不必手动映射字段的情况下解决相同问题的示例：
from sqlalchemy import Column, ForeignKey, Integer, String, Date, DateTime, text, create_engine
from sqlalchemy.exc import IntegrityError
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm.attributes import InstrumentedAttribute
engine = create_engine('postgres://postgres@localhost:5432/database')
session = sessionmaker()
session.configure(bind=engine)
Base = declarative_base()
class Media(Base):
__tablename__ = 'media'
id = Column(Integer, primary_key=True)
title = Column(String, nullable=False)
slug = Column(String, nullable=False)
type = Column(String, nullable=False)
def update(self):
s = session()
mapped_values = {}
for item in Media.__dict__.iteritems():
field_name = item[0]
field_type = item[1]
is_column = isinstance(field_type, InstrumentedAttribute)
if is_column:
mapped_values[field_name] = getattr(self, field_name)
s.query(Media).filter(Media.id == self.id).update(mapped_values)
s.commit()
因此，要更新Media实例，您可以执行以下操作：
media = Media(id=123, title="Titular Line", slug="titular-line", type="movie")
media.update()
如果是因为创建对象的开销，那么SA可能根本无法加快速度。
如果是因为它正在加载相关的对象，那么您可能可以使用延迟加载来做一些事情。是否由于引用而创建了大量对象？（即，获取一个Company对象也会获取所有相关的People对象）。
通过测试，我会尝试：
for c in session.query(Stuff).all():
c.foo = c.foo+1
session.commit()
（IIRC，commit（）在没有flush（）的情况下工作）。
我发现，有时做一个大型查询，然后在python中迭代，可能比很多查询快2个数量级。我认为，对查询对象进行迭代的效率不如对查询对象的all（）方法生成的列表进行迭代。
[请注意下面的评论-这根本没有加快速度]。