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

+1 830новых вакансий за сутки·91 092вакансии открыты сейчас·Новое:Talanto осенью: поиск с цифрами, вакансия по шагам и каталог компаний

Новые вакансии в TelegramРаботодателям
Talanto
Вакансии
Компании7 123
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 · 4 402 кандидата открыты к предложениям

Разместить вакансию

Популярные направления

Все подборки
  • Python17 095
  • Облачные технологии14 051
  • QA вакансии3 444
  • Backend вакансии2 068
  • Инженер данных1 788
  • Продакт-менеджер1 248

Разработка

  • Android1 861
  • iOS1 696
  • Fullstack вакансии965
  • AI вакансии945
  • Frontend вакансии734
  • Mobile вакансии44

По стеку

  • Go8 640
  • Java6 537
  • Node.js2 013
  • .NET1 704
  • Kotlin1 619
  • Rust1 456
  • C#703
  • PHP680
  • C++566

DevOps и инфраструктура

  • Kubernetes7 740
  • DevOps вакансии6 038
  • Linux-инфраструктура5 481
  • Terraform / IaC4 255
  • CI/CD3 214
  • Мониторинг и Observability1 775
  • SRE565
  • Кибербезопасность445

Аналитика и данные

  • Data Scientist1 121
  • Бизнес-аналитик930
  • Аналитик данных838
  • Системный аналитик154

Другие направления

  • Проджект-менеджер605
  • UI/UX дизайн142
  • Ручное тестирование14

По регионам

  • Вакансии в США43 023
  • Вакансии в Европе23 282
  • Вакансии в Канаде4 294
  • Работа в России3 910

По формату

  • Удалённые вакансии72 436
  • Релокация в США43 022
  • Гибридная работа12 399
  • Офисная работа7 085

По уровню

  • Senior вакансии41 615
  • Middle вакансии20 102
  • Junior вакансии6 553

Сейчас нанимают

Все компании
  • Wise192 вакансии
  • Rakuten189 вакансий
  • ASML165 вакансий
  • Grab139 вакансий
  • Celonis39 вакансий
  • Spotify36 вакансий
  • Adyen29 вакансий
  • Infobip28 вакансий
  • Monzo20 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
  • AI Automation Architect
  • Managing Consultant, Databricks Data Engineering Lead
  • Data Scientist - Mechanicsburg, PA
  • Data Analyst - Mechanicsburg, PA
  • Engineering Manager, Data Foundations

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?