SQLAlchemy自定义列类型：创建与使用自定义SQL类型的指南（数字型+价值型）

# 1. SQLAlchemy自定义列类型概述

在本章中，我们将探讨SQLAlchemy中自定义列类型的概念、目的以及它们如何增强数据库模型的灵活性和功能性。SQLAlchemy是一个流行的Python SQL工具包和对象关系映射器（ORM），它提供了一种强大的方式来定义和操作数据库。

## 自定义列类型的概念

自定义列类型是SQLAlchemy提供的一个高级特性，允许开发者为数据库模型创建特定的数据类型。这些类型可以是标准SQL数据类型的一个扩展，也可以是完全自定义的数据类型，比如复杂的JSON结构或者特定领域的数据类型。

from sqlalchemy import Column, Integer, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建一个基类
Base = declarative_base()

class CustomType(TypeDecorator):
    impl = Integer
    def process_bind_param(self, value, dialect):
        # 将Python值转换为数据库格式
        return value

    def process_result_value(self, value, dialect):
        # 将数据库格式转换回Python值
        return value

# 定义模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    custom_column = Column(CustomType)

在上面的代码示例中，我们创建了一个名为`CustomType`的自定义列类型，它继承自`TypeDecorator`，并重写了`process_bind_param`和`process_result_value`方法来定义数据在数据库和Python对象之间的转换逻辑。

通过使用自定义列类型，开发人员可以将特定的逻辑封装在类型定义中，使得模型定义更加清晰和简洁。这不仅有助于维护，还能提高代码的重用性。在后续章节中，我们将详细介绍如何创建不同类型的自定义列，并展示它们的使用场景和实践方法。

# 2. 数字型自定义列类型

## 2.1 数字型自定义列类型的基本概念

### 2.1.1 数字型自定义列类型定义

数字型自定义列类型是指在使用SQLAlchemy进行数据库操作时，针对特定的数字数据格式或精度要求，通过继承 `ColumnType` 类创建的自定义数据类型。这些类型可以提供比标准SQLAlchemy类型更精确或更灵活的数据处理能力。

数字型自定义列类型可以用于处理各种复杂情况，例如货币计算、高精度数值计算等。通过自定义类型，开发者可以确保数据的一致性和准确性，同时可以为数据库层面的性能优化提供支持。

### 2.1.2 数字型自定义列类型的应用场景

自定义数字型列类型在金融、科学计算等领域有着广泛的应用。例如，在金融应用中，可能需要处理具有特定精度要求的货币值，这就要求在数据库层面精确地存储和计算这些数值。而在科学计算中，可能需要处理非常大或非常小的数值，这就需要自定义列类型来支持高精度的浮点数表示。

在本章节中，我们将详细介绍如何创建和使用数字型自定义列类型，以及它们在模型中的具体应用和实践。

## 2.2 数字型自定义列类型创建方法

### 2.2.1 基于Python类的创建方法

要创建一个基于Python类的数字型自定义列类型，我们需要继承 `SQLAlchemy` 的 `TypeDecorator` 类。以下是一个简单的例子：

from sqlalchemy import TypeDecorator, Integer, Numeric
from sqlalchemy.sql import table, column
from sqlalchemy.sql.schema import Column

class CustomNumeric(TypeDecorator):
    impl = Numeric

    def __init__(self, precision=None, scale=None, asdecimal=False, *args, **kwargs):
        self.precision = precision
        self.scale = scale
        self.asdecimal = asdecimal
        super(CustomNumeric, self).__init__(*args, **kwargs)

    def load_dialect_impl(self, dialect):
        return dialect.type_descriptor(Numeric(precision=self.precision, scale=self.scale))

    def process_bind_param(self, value, dialect):
        if self.asdecimal:
            return str(value)
        return value

    def process_result_value(self, value, dialect):
        if self.asdecimal:
            return Decimal(value)
        return value

在这个例子中，我们创建了一个 `CustomNumeric` 类，它接受精度和小数位数作为参数。我们在 `load_dialect_impl` 方法中定义了数据库层面的数据类型，而在 `process_bind_param` 和 `process_result_value` 方法中定义了Python层面和数据库层面之间的数据转换逻辑。

### 2.2.2 基于SQLAlchemy ColumnType的创建方法

除了继承 `TypeDecorator` 类，我们还可以通过继承 `ColumnType` 类来创建自定义列类型。这通常在更复杂的场景中使用，例如需要实现序列化或反序列化逻辑时。

from sqlalchemy.types import TypeDecorator
from sqlalchemy import String

class CustomString(TypeDecorator):
    impl = String

    def __init__(self, length=None, **kwargs):
        self.length = length
        super(CustomString, self).__init__(**kwargs)

    def load_dialect_impl(self, dialect):
        return dialect.type_descriptor(String(length=self.length))

    def process_bind_param(self, value, dialect):
        if value is not None:
            return value.encode('utf-8')
        return None

    def process_result_value(self, value, dialect):
        if value is not None:
            return value.decode('utf-8')
        return None

在这个例子中，我们创建了一个 `CustomString` 类，它接受字符串长度作为参数，并在数据库层面实现了字符编码和解码的逻辑。

## 2.3 数字型自定义列类型的实践

### 2.3.1 数字型自定义列类型在模型中的使用

在模型中使用自定义列类型是非常直接的。以下是一个使用 `CustomNumeric` 类的模型定义：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine, Column
from decimal import Decimal

Base = declarative_base()

class CustomModel(Base):
    __tablename__ = 'custom_model'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    value = Column(CustomNumeric(10, 2), nullable=False)

在这个例子中，我们定义了一个 `CustomModel` 类，它有一个 `value` 列，该列使用了我们自定义的 `CustomNumeric` 类。

### 2.3.2 数字型自定义列类型的保存和查询

保存和查询使用自定义列类型的数据与使用标准类型类似，但可能需要在保存前进行数据转换。

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import bindparam

# 创建数据库引擎和会话
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 保存数据
new_value = Decimal('123.456')
session.add(CustomModel(value=new_value))
***mit()

# 查询数据
stmt = select([CustomModel]).where(CustomModel.value == bindparam('query_value'))
result = session.execute(stmt, {'query_value': new_value})
record = result.scalar()
print(record.value)  # 输出: 123.456

在这个例子中，我们展示了如何将 `Decimal` 对象保存到数据库中，并查询返回的结果。注意，由于我们定义了 `asdecimal=True`，所以在数据库层面，数值被存储为字符串格式，但在Python层面仍然可以作为 `Decimal` 对象处理。

通过本章节的介绍，我们了解了数字型自定义列类型的基本概念、创建方法以及在模型中的使用方