Подключение к SQLite: create_engine

В первом уроке движок появился одной строкой — create_engine("sqlite:///:memory:") — и заработал. Но у этой строки есть анатомия, у движка — характер, а у SQLite — два режима жизни: в памяти и в файле. Сегодня разберём подключение до винтика: куда указывает адрес, когда база реально создаётся и как подсмотреть SQL, который SQLAlchemy сочиняет под капотом.

Строка подключения: адрес базы

Первый аргумент create_engine — строка подключения, URL базы. Схема одна для всех СУБД, которые умеет SQLAlchemy: диал+драйвер://пользователь:пароль@хост:порт/имя_базы. SQLite — единственная безсерверная в этой компании: хоста и пароля у неё нет, есть только путь к файлу.

# PostgreSQL на localhost, база shop
engine = create_engine("postgresql+psycopg://user:пароль@localhost:5432/shop")

# MySQL на сервере, порт 3306
engine = create_engine("mysql+pymysql://user:пароль@localhost:3306/shop")

# SQLite - файл в текущей папке
engine = create_engine("sqlite:///shop.db")

Один и тот же код на SQLAlchemy работает и с файлом SQLite, и с сервером PostgreSQL — меняется только строка подключения. Поэтому учиться можно на SQLite, а работаете вы хоть с PostgreSQL: модели, сессии и запросы из этого курса переедут без правок. Проверим минимальное подключение и заодно посмотрим на поведение движка.

from sqlalchemy import create_engine, text

engine = create_engine("sqlite:///:memory:")

with engine.connect() as conn:
    one = conn.execute(text("SELECT 1")).scalar()
    print(one)

1

Движок ленивый: когда база реально открывается

Похоже на магию: одна строка — и база есть. На самом деле create_engine не подключается ни к чему: он только разбирает адрес и готовит фабрику соединений. Настоящее открытие базы случится на первом же запросе. Проверим честно — на файловой базе, средствами os.path.

from sqlalchemy import create_engine, text
import os

engine = create_engine("sqlite:///ghost.db")
print("Движок создан, файла нет:", not os.path.exists("ghost.db"))

with engine.connect() as conn:
    print("Первый запрос:", conn.execute(text("SELECT 1")).scalar())
    print("Файл появился:", os.path.exists("ghost.db"))

engine.dispose()
os.remove("ghost.db")

Движок создан, файла нет: True
Первый запрос: 1
Файл появился: True

engine.dispose() закрывает все соединения пула — перед удалением файла это вежливость: открытый файл SQLite на Windows удалить нельзя. Отсюда привычка для скриптов: доработал — dispose — удали, если файл временный.

Файловая база: данные переживают запуск

Режим :memory: из прошлого урока удобен для опытов, но данные там живут ровно один запуск. Файловая база — обычный файл на диске: создал таблицы, записал данные, закрыл программу — всё на месте. Создадим магазинную базу и убедимся, что файл существует.

from sqlalchemy import create_engine, text
import os

engine = create_engine("sqlite:///market.db")

with engine.connect() as conn:
    conn.execute(text("CREATE TABLE goods (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, price INTEGER)"))
    conn.execute(text("INSERT INTO goods (name, price) VALUES ('степлер', 240)"))
    conn.execute(text("INSERT INTO goods (name, price) VALUES ('папка', 80)"))
    conn.commit()

print("Файл создан:", os.path.exists("market.db"))
engine.dispose()
os.remove("market.db")
print("После удаления:", os.path.exists("market.db"))

Файл создан: True
После удаления: False

А теперь главное преимущество файла — перезапуск. Симулируем его в одном скрипте: первая половина записывает данные и «завершается», вторая — новая программа — открывает тот же файл и читает то, что осталось.

from sqlalchemy import create_engine, text
import os

engine = create_engine("sqlite:///market.db")
with engine.connect() as conn:
    conn.execute(text("CREATE TABLE goods (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, price INTEGER)"))
    conn.execute(text("INSERT INTO goods (name, price) VALUES ('степлер', 240)"))
    conn.commit()
engine.dispose()

# --- программа завершилась и запустилась заново ---

engine = create_engine("sqlite:///market.db")
with engine.connect() as conn:
    for row in conn.execute(text("SELECT id, name, price FROM goods")):
        print(row)

engine.dispose()
os.remove("market.db")

(1, 'степлер', 240)

У каждого движка своя база :memory:

Вернёмся в память за ловушкой. Две базы :memory: в одной программе — это две разные базы: память привязана к движку, а не к строке подключения. Второй движок не увидит ни таблиц, ни данных первого.

from sqlalchemy import create_engine, text

alpha = create_engine("sqlite:///:memory:")
beta = create_engine("sqlite:///:memory:")

with alpha.connect() as conn:
    conn.execute(text("CREATE TABLE notes (id INTEGER PRIMARY KEY, body TEXT)"))
    conn.commit()

with beta.connect() as conn:
    try:
        conn.execute(text("SELECT * FROM notes"))
    except Exception as e:
        print(type(e).__name__)
        print(str(e).split("\n")[0])

OperationalError
(sqlite3.OperationalError) no such table: notes

echo=True: заглядываем под капот

У движка есть выключатель рентгена — echo=True. С ним SQLAlchemy печатает в консоль каждый SQL-запрос, который отправляет в базу: и твой текст, и служебные команды. Вот как выглядит прошлогодний скрипт с заметками под журналом:

from sqlalchemy import create_engine, text

engine = create_engine("sqlite:///:memory:", echo=True)

with engine.begin() as conn:
    conn.execute(text("CREATE TABLE notes (id INTEGER PRIMARY KEY, body TEXT)"))
    conn.execute(text("INSERT INTO notes (body) VALUES ('первая заметка')"))

with engine.connect() as conn:
    rows = conn.execute(text("SELECT id, body FROM notes")).all()
    for row in rows:
        print(row)

2026-10-12 19:29:52,966 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit)
2026-10-12 19:29:52,968 INFO sqlalchemy.engine.Engine CREATE TABLE notes (id INTEGER PRIMARY KEY, body TEXT)
2026-10-12 19:29:52,968 INFO sqlalchemy.engine.Engine [generated in 0.00021s] ()
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine INSERT INTO notes (body) VALUES ('первая заметка')
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine [generated in 0.00016s] ()
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine COMMIT
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit)
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT id, body FROM notes
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine [generated in 0.00028s] ()
(1, 'первая заметка')
2026-10-12 19:29:52,969 INFO sqlalchemy.engine.Engine ROLLBACK

Читается журнал так. BEGIN (implicit) — SQLAlchemy открыла транзакцию сама, ты её не просил. Затем — твои команды, а в скобках после generated in — время сборки SQL. COMMIT в первом блоке появился благодаря engine.begin(): этот контекстный менеджер открывает транзакцию и коммитит её на выходе — короче, чем connect плюс ручной commit. ROLLBACK в конце — соединение пула закрывается без сохранений. И даже print(row) тут затерялся между строк журнала: результат запроса SQLAlchemy тоже печатает.

Отметки времени и слова INFO sqlalchemy.engine.Engine добавляет стандартный модуль logging — SQLAlchemy пишет журнал через него. Настроим журнал сами, чтобы остался чистый SQL: свой обработчик с форматом только из сообщения.

import sys
import logging

sql_log = logging.getLogger("sqlalchemy.engine")
sql_log.setLevel(logging.INFO)
handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
handler.setFormatter(logging.Formatter("%(message)s"))
sql_log.addHandler(handler)

from sqlalchemy import create_engine, text

engine = create_engine("sqlite:///:memory:")

with engine.begin() as conn:
    conn.execute(text("CREATE TABLE notes (id INTEGER PRIMARY KEY, body TEXT)"))
    conn.execute(text("INSERT INTO notes (body) VALUES ('первая заметка')"))

with engine.connect() as conn:
    rows = conn.execute(text("SELECT id, body FROM notes")).all()
    for row in rows:
        print(row)

BEGIN (implicit)
CREATE TABLE notes (id INTEGER PRIMARY KEY, body TEXT)
[generated in 0.00014s] ()
INSERT INTO notes (body) VALUES ('первая заметка')
[generated in 0.00009s] ()
COMMIT
BEGIN (implicit)
SELECT id, body FROM notes
[generated in 0.00009s] ()
(1, 'первая заметка')
ROLLBACK

Тот же протокол, без дат: числа в квадратных скобках — microseconds сборки SQL, у тебя они будут своими. Зачем это всё: с урока 3 мы начнём писать запросы классами Python, и единственный способ понять, какой SQL получился на выходе, — вот такой журнал. Он же — первый инструмент отладки, когда запрос возвращает не то, что ты ожидал.

Что дальше

Ты разобрал подключение по косточкам: адрес базы, два режима SQLite, ленивый движок и журнал SQL. База при этом по-прежнему описывается текстом — CREATE TABLE руками. В уроке 3 появляется то, ради чего ORM и берут: таблица как класс Python, с колонками-атрибутами и проверкой типов прямо в редакторе.

Строка подключения — это адрес, движок — фабрика соединений, а настоящая база открывается только на первом запросе.