SQLAlchemy: How to JOIN tables | CTE | Subqueries | Window functions #8 

спасибо!

спасибо!

Спасибо) стараюсь объяснять сложное простым языком

Хорошее предложение) Подумаю

Про сгруппированные по воркеру будет в следующем видео (9), а про json в 11 видео ;)

спасибо, буду знать

Вас понял. Постараюсь определиться с приветствием ;)

@@artemshumeiko А я подумал, что это пасхалка какая или просто шутка)

1. Алхимия дает удобный способ строить запросы любой сложности через простые функции select, join, group_by и так далее. В случае с asyncpg нужно писать такой функционал самому либо использовать имеющийся (кстати интересно, что есть на рынке) 2. Алхимия дает удобный способ работы с joinами, когда нам нужна не табличная структура (без вложенностей), а вложенная структура. Например, на фронтенде нужен список всех работников, а также для каждого работника все его резюме. Это простой пример вложенной структуры, бывают и более сложные (больше уровней вложенности, больше вложенностей). Так вот Алхимия делает за нас грязную работу: проходит циклами по табличной структуре и конвертирует ее к приемлемой. Я покажу, как это делается, в следующем уроке. Иначе нам пришлось бы самим проходить циклами внутри циклов (если несколько уровней вложенности) и преобразовывать табличную структуру к вложенной 3. ORM - возможность работать с Python объектами вместо таблиц базы данных. Часть людей использует самые примитивные запросы к базе - чтение, запись, удаление, изменение. Для таких запросов можно плохо понимать устройство базы и SQL, но по-прежнему писать +- адекватные запросы, то есть уровень входа в Алхимию невысокий. Насколько мне известно, часть людей сначала знакомятся с Алхимией/Django ORM, и лишь потом с SQL 4. Типизация дает подсказки в IDE, с которыми разработчик работает эффективнее, допуская меньше ошибок 5. Все пишут SQL код по разному: по разному ставят запятые, переносы строк, кто-то пишет в нижнем регистре, кто-то использует функцию cast, а кто-то :: и так далее. Чтобы не договариваться между всеми разработчиками о стиле написания SQL кода (что довольно сложно), Алхимия предлагает единый стиль написания запросов (см пункт 1), чтобы код был читабельнее. 6. Миграции Алхимия используется не для скорости работы кода, а скорее для скорости разработки и возможности поддерживать код в будущем

​@@artemshumeiko Спорные аргументы или я их неправильно понял: 1. Чистый SQL = удобный способ работать с БД. Ведь SQL простой и понятный язык запросов. Пример запроса в твоем видео через ORM сильно сложнее и менее читабельнее, чем твой же SQL-запрос в PGAdmin. Про какой функционал для работы с ayncpg ты говоришь я чуть не понял. Просто пишешь запросы и все. 2. С join можно и с SQL легко работать и читать они будут легче. На счет вложенной структуры не скажу, никогда не делал подобную задачу в SQL, но думаю ради 1 плюса тратить десятки часов времени за изучение построения запросов через алхимию -- слабый аргумент. Я слышал не мало историй, как ребята хорошо зная SQL написали SQL запрос за минуту, а потом тратили часы на изучение как это сделать в алхимии. 3. Python объекты можно сделать через датаклассы для результат запроса к БД. Туда же можно и прикрутить Pydantic одним декоратором. Это связка в 2-3 раза быстрее, чем тоже самое через алхимию... 4. Типизация чего? Результатов запросов? Так мы в любом случае пишет датакласс для выходного результат. Можно использовать датакласс не только для типизации выходных данных, но и инициировать его, передавай результаты SQL-запроса в датакласс. Сильно проще в построении запросов + быстрее работают запросы. 5. Есть конвенция по SQL. Честно признаюсь не все помню, но если задаться целью единый стиль решается очень просто = прочитать всем конвенцию (они дастаточно небольшая к слову) 6. Это понятно, но насколько я понимаю для миграций достаточно описать таблицы. Строить запрос через ORM для этого не обязательно ведь...

Курс не уверен, но видео точно будет

1) pandas медленный. Мы используем SQL, чтобы внутри запроса прописать все нужные фильтры, поля и сортировки. СУБД справляется с этим в разы быстрее 2) pandas не работает с вложенными данными. На фронт или клиенту часто нужно отдать вложенные данные, а pandas именно про работу с табличными данными 3) даже если использовать pandas, SQLAlchemy никуда не уходит, потому что запросы по прежнему нужно как-то писать. И делать это через ORM приятнее и безопаснее, чем через тот же psycopg или любой другой драйвер для написания сырых SQL запросов

нет, моя миссия - покрывать материал, которого мало или вообще нету на ютубе. Курсов по Python очень много

Имеете в виду в алхимии? В sql нельзя

@@artemshumeiko комментарии с ссылками, видимо, удаляются, но так как order by выполняется после select, то в sql можно использовать псевдонимы столбцов с order by, только с ним

Можно)

Соболезную

35 - это зп интерна, хотя в Яндексе/Сбере и другим крупных компаниях стажером платят ещё больше, вроде где-то 70

@@TAF3000 а там это полная ставка!