Новое:Talanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

+1 239новых вакансий за сутки·75 016вакансий открыто сейчас·Новое:Talanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

Новые вакансии в TelegramРаботодателям
Talanto
Вакансии
Компании6 548
РезюмеAIПодготовкаСтатьи
BoostТарифыBoost
Войти

Не нашли подходящее?

Пусть нужная вакансия найдёт вас сама.

  1. Подборка в TelegramНовые вакансии по вашему фильтру — сразу в бота.Подключить
  2. Мэтчи по резюмеЗагрузите резюме — покажем, где вы подходите лучше всего.Загрузить
  3. Сохранить фильтрНастройте поиск один раз и возвращайтесь к новым вакансиям.Настроить
Что нового на TalantoTalanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

Для работодателей

Опубликуйте вакансию — отклики придут в ваш кабинет.

  1. Вакансиябесплатно
  2. Откликиконтакты бесплатно
  3. Наймэтапы и интервью

40 компаний публикуют вакансии напрямую · 4 400 кандидатов открыты к предложениям

Разместить вакансию

Популярные направления

Все подборки
  • Python14 623
  • Облачные технологии10 965
  • QA вакансии3 255
  • Backend вакансии1 723
  • Инженер данных1 270
  • Продакт-менеджер586

Разработка

  • Android1 706
  • iOS1 579
  • AI вакансии822
  • Fullstack вакансии697
  • Frontend вакансии598
  • Mobile вакансии30

По стеку

  • Go8 025
  • Java5 176
  • Node.js1 637
  • Kotlin1 393
  • Rust1 331
  • .NET1 254
  • PHP541
  • C++384
  • C#352

DevOps и инфраструктура

  • Kubernetes6 272
  • Linux-инфраструктура4 763
  • DevOps вакансии4 564
  • Terraform / IaC3 459
  • Мониторинг и Observability1 587
  • CI/CD1 478
  • SRE458
  • Кибербезопасность127

Аналитика и данные

  • Аналитик данных683
  • Бизнес-аналитик638
  • Data Scientist622
  • Системный аналитик92

Другие направления

  • Проджект-менеджер202
  • UI/UX дизайн93
  • Ручное тестирование14

По регионам

  • Вакансии в США34 823
  • Вакансии в Европе15 244
  • Работа в России3 882
  • Вакансии в Канаде3 408

По формату

  • Удалённые вакансии54 624
  • Релокация в США34 823
  • Гибридная работа9 269
  • Офисная работа6 545

По уровню

  • Senior вакансии33 244
  • Middle вакансии15 490
  • Junior вакансии5 355

Сейчас нанимают

Все компании
  • Wise194 вакансии
  • Rakuten189 вакансий
  • ASML164 вакансии
  • Grab134 вакансии
  • Celonis45 вакансий
  • Spotify37 вакансий
  • Infobip28 вакансий
  • Adyen27 вакансий
  • Monzo19 вакансий
  • Darktrace17 вакансий

Вакансии из 344 источников: карьерные страницы компаний и джоб-борды.

КомпанииО насНовостиПубличная офертаУсловия использованияПолитика конфиденциальностиПоддержка
←К подготовке по вакансии←К теме PythonВсе вопросы
PythonMiddleТеория

Как устроена работа с БД через SQLAlchemy?

В закладки
Сначала попробуйте ответить сами30 секунд
Сравнить с ответом ↓

SQLAlchemy — это Core (SQL expression language) плюс ORM (identity map, unit of work, relationships) поверх Engine и пула. Запрос строят через select() и исполняют через Session/AsyncSession, управляя транзакцией commit/rollback.

Async-вариант (используется в Talento backend)

from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, mapped_column

engine = create_async_engine(
    "postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/jobstream",
    pool_size=10,
    pool_pre_ping=True,
)
SessionLocal = async_sessionmaker(engine, expire_on_commit=False, class_=AsyncSession)

class Base(DeclarativeBase):
    pass

class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    email: Mapped[str] = mapped_column(unique=True, index=True)

async def get_user_by_email(email: str) -> User | None:
    async with SessionLocal() as session:
        stmt = select(User).where(User.email == email)
        result = await session.execute(stmt)
        return result.scalar_one_or_none()

Слои SQLAlchemy

SQLAlchemy состоит из двух уровней:

  • Core — SQL expression language: Table, MetaData, select(), insert(), update(), delete(), Connection, Engine. Работаете напрямую с таблицами и строками.
  • ORM — поверх Core: декларативные модели через DeclarativeBase/Mapped[...], identity map, unit of work, relationships, lazy/eager loading, Session.

Жизненный цикл

  1. create_engine(url, pool_size=..., pool_pre_ping=True) — конфигурация пула и диалекта (psycopg, asyncpg, aiomysql, etc.).
  2. sessionmaker(bind=engine, expire_on_commit=False) создаёт фабрику сессий.
  3. В рамках запроса/юнита работы: with Session() as s: — добавляете/изменяете объекты, s.flush() синхронизирует in-memory изменения с транзакцией, s.commit() фиксирует, s.rollback() откатывает.
  4. 2.x-стиль: запросы строятся через select(User).where(...) и исполняются session.execute(stmt).scalars().

Загрузка связей

  • selectinload(User.posts) — отдельный IN-запрос, защищает от N+1.
  • joinedload(User.profile) — LEFT OUTER JOIN, хорошо для 1:1.
  • raiseload('*') — запретить любые неявные lazy-load в горячем пути.

Подводные камни

  • Глобальная единственная Session на приложение — гонки и грязные данные между запросами. Используйте session per request.
  • N+1 при сериализации: дергаете obj.posts в цикле, получаете N запросов. Лечится selectinload/joinedload.
  • Путать flush и commit: flush отправляет SQL внутри текущей транзакции, commit фиксирует её.
  • Использовать ORM-объект после закрытия сессии — DetachedInstanceError на доступе к не-eager полю.
  • В async-коде вызывать sync-метод session.query(...) вместо await session.execute(select(...)).
  • Игнорировать pool_pre_ping — после рестарта Postgres получаете OperationalError: server closed the connection.
  • Делать bulk_insert_mappings и ждать срабатывания ORM-хуков и relationship-каскадов — массовые операции их обходят.

Типичные ошибки

  • Путать Engine, Connection и Session.
  • Не знать Core vs ORM.
  • Игнорировать транзакции.

Что проверяет интервьюер

  • Объясняет Core и ORM.
  • Понимает роль Session.
  • Упоминает transactions и N+1.

Как вы знаете этот вопрос?

Проверить себя по теме Python →

Источники

  • https://docs.sqlalchemy.org/en/20/
←Предыдущий вопросЧто такое декораторы в Python и как их реализовать?Следующий вопрос→Чем str отличается от bytes? Когда нужен каждый из этих типов?

Связанные темы

PythonSQLtransactions

Вакансии с этим навыком

Python вакансии
  • Data Analyst (B2B Commercial Analytics)
  • Advanced SQL & Excel Analyst
  • Salesforce Effectiveness Analyst with Japanese Language
  • Machine Learning Researcher
  • Test Engineering Intern

Частые вопросы на собеседовании

  • Что такое truthy и falsy значения в Python?
  • Когда использовать threading?
  • Что такое type hints и зачем они нужны?
  • Как работает yield?