sqlalchemy joinedload:加载与查询表分离超过1度的多个关系的语法？

SQLAlchemy是一个Python的ORM（对象关系映射）库，它提供了一种将关系型数据库中的表映射为Python对象的方式。在SQLAlchemy中，joinedload是一种加载与查询表分离超过1度的多个关系的语法。

具体来说，joinedload可以用于在查询中一次性加载多个关联表的数据，而不是使用延迟加载的方式逐个加载。这样可以减少数据库查询的次数，提高查询效率。

使用joinedload时，需要先定义好模型之间的关系，然后在查询中使用joinedload来指定要加载的关联表。例如，假设有两个模型A和B，它们之间通过外键关联，可以这样使用joinedload来加载B表的数据：

from sqlalchemy.orm import joinedload

query = session.query(A).options(joinedload(A.b))

上述代码中，通过joinedload(A.b)指定要加载A模型关联的B表的数据。这样在执行查询时，会一次性加载A表和B表的数据，而不是在访问A.b属性时再去查询B表。

joinedload的优势在于减少了数据库查询的次数，提高了查询效率。它适用于需要加载多个关联表数据的场景，特别是当关联表之间的距离较远时，使用joinedload可以避免多次查询的性能损耗。

对于使用SQLAlchemy的开发者来说，掌握joinedload的使用方法可以帮助他们优化数据库查询，提高系统性能。

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