SQLAlchemy 是 Python 中广泛使用的 ORM 框架，而 SQLAlchemyJSON 是 SQLAlchemy 扩展，可以在 SQLAlchemy 上提供对 Postgres 的插件支持，以便 Python 开发人员可以方便地使用 JSONB 数据类型和 JSON 格式存储数据。本文将深入探讨 SQLAlchemyJSON 的实现方式、API 和应用场景，帮助开发者更好地掌握这个库。
一、概述以及安装
SQLAlchemyJSON 是 SQLAlchemy 的一个插件，提供 Postgres 上 JSON 和 JSONB 字段的支持。它取代了原始具有这些功能的 SQLAlchemyJSONType，并支持 Postgres 9.4 版本的 JSONB 类型。
安装步骤很简单，只需运行以下命令即可：
pip install sqlalchemy-json
添加 JSON 字段到数据表很容易。可以使用 Column 声明 JSONB 或 JSON 类型。
from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy_json import MutableJson
class MyClass(Base):
__tablename__ = 'my_table'
id = Column(Integer, primary_key=True)
data = Column(MutableJson)
二、API 和使用方法
加载 JSON
为了从 Postgres 数据库加载 JSON 字段，需要使用 SQLAlchemyJSON 提供的 JSON 类型。可以使用以下代码从数据库中加载 JSON 字段：
result = session.query(MyClass.data).first() print(result[0]['name']) # prints 'Alice'
从结果中，我们可以发现 JSON 字段看起来像普通的字典，但实际上它是一个 SQLAlchemyJSON 提供的 MutableJson 类型。
更新 JSON
在 Python 中，MutableJson 对象类似于普通字典，可以添加、更新和删除键值对：
result[0]['name'] = 'Bob' session.commit()
注意需要在更新后提交事务。
查询 JSON
可以使用 SQLAlchemyJSON 提供的运算符来查询 JSON 字段。例如，可以使用以下代码查询 name 字段为 Alice 的数据：
result = session.query(MyClass).filter(MyClass.data['name'] == 'Alice').all()
此外，还可以使用 contains 运算符：
result = session.query(MyClass).filter(MyClass.data.contains({'name': 'Alice'}))
三、应用场景
JSON 存储在 Postgres 中通常用于存储动态数据，其数据结构不是固定的，类似于 MongoDB。使用 SQLAlchemy JSON 扩展，可以方便地存储 JSON 数据到 Postgres 数据库中，对于需要动态存储数据的应用程序，这是一个强大的工具。
另外，JSONB 常常被用来存储 NoSQL 数据库通常存储的动态 JSON 文档，因为 Postgres 有着强大的事务和查询功能。在这种情况下，SQLAlchemyJSON 扩展是唯一支持 JSONB 数据类型的 SQLAlchemy JSON 扩展，因此，它是唯一的选择。
四、总结
在本文中，我们深入探讨了 SQLAlchemyJSON 的实现方式、API 和应用场景。SQLAlchemyJSON不仅提供了方便易用的 API，而且还支持 PostgreSQL 数据库上 JSONB 数据类型。开发者可以将其用于动态存储数据的应用程序和存储 NoSQL 数据库通常存储的动态 JSON 文档等情况中，大大提高数据管理的效率。
