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我正在尝试对标签使用关联代理，这与文档中的示例非常相似。这是我的架构的一个子集（它是一个博客），使用声明性：

class Tag(Base):
    __tablename__ = 'tags'
    id            = Column(Integer, primary_key=True)
    tag           = Column(Unicode(255), unique=True, nullable=False)

class EntryTag(Base):
    __tablename__ = 'entrytags'
    entry_id      = Column(Integer, ForeignKey('entries.id'), key='entry', primary_key=True)
    tag_id        = Column(Integer, ForeignKey('tags.id'), key='tag', primary_key=True)

class Entry(Base):
    __tablename__ = 'entries'
    id            = Column(Integer, primary_key=True)
    subject       = Column(Unicode(255), nullable=False)
    # some other fields here
    _tags         = relation('Tag', backref='entries', secondary=EntryTag.__table__)
    tags          = association_proxy('_tags','tag')

这是我尝试使用它的方式：

>>> e = db.query(Entry).first()
>>> e.tags
[u'foo']
>>> e.tags = [u'foo', u'bar']  # really this is from a comma-separated input
db.commit()
Traceback (most recent call last):
[...]
sqlalchemy.exc.IntegrityError: (IntegrityError) duplicate key value violates unique constraint "tags_tag_key"
 'INSERT INTO tags (id, tag) VALUES (%(id)s, %(tag)s)' {'tag': 'bar', 'id': 11L}
>>> map(lambda t:(t.id,t.tag), db.query(Tag).all())
[(1, u'foo'), (2, u'bar'), (3, u'baz')]

id 为 2的标签u'bar'已经存在；为什么 SQLAlchemy 不只是附加那个而不是尝试创建它？我的架构有什么问题吗？

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免责声明：自从我使用 SQLAlchemy 以来已经有很多年了，所以这更像是一个猜测。

看起来您希望 SQLAlchemy 在多对多表上执行插入时神奇地获取字符串“bar”并为其查找相关标签。我预计这是无效的，因为有问题的字段（'tag'）不是主键。

想象一下类似的情况，您的 Tag 表实际上是 Comment，还带有一个 id 和一个文本字段。您希望能够使用与上面使用的相同的 e.comments = ['u'Foo', 'u'Bar'] 语法向条目添加评论，但您希望它只是执行插入，不检查具有相同内容的现有评论。

所以这可能就是它在这里所做的事情，但它会遇到标签名称的唯一性约束并且失败，假设你正在尝试做错事。

如何解决？使 tags.tag 成为主键可以说是正确的做法，尽管我不知道这有多有效，也不知道 SQLAlchemy 处理它的效果如何。如果做不到这一点，请尝试按名称查询 Tag 对象，然后再将它们分配给条目。您可能需要编写一个小实用程序函数，该函数接受一个 unicode 字符串并返回现有标签或为您创建一个新标签。

于 2009-12-14T10:31:32.717 回答
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我从未使用过 SQLAlchemy 0.5（我最后一个使用它的应用程序是基于 0.4 的），但我可以在您的代码中看到一个怪癖：您应该修改Association_proxy 对象，而不是重新分配它。

尝试做类似的事情：

e.tags.append(u"bar")

代替

e.tags = ...

如果这不起作用，请尝试为这些表粘贴一个完整的工作示例（请包括导入！），我会给你更多建议。

于 2009-12-14T10:37:41.000 回答