SQLModel
Combina Pydantic 2 y SQLAlchemy para modelos compatibles con FastAPI.
Receta
Tarjeta de referencia rápida - lista para copiar y pegar.
from sqlmodel import Field, SQLModel
class Hero(SQLModel, table=True):
id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
name: strCuándo usar esto:
- FastAPI CRUD
- Modelo compartido de API/BD
- Prototipos rápidos
Ejemplo de Trabajo
with Session(engine) as session:
hero = Hero(name="Ada")
session.add(hero)
session.commit()Lo que esto demuestra:
- SQLModel table=True
- Uso de Session
- Compatibilidad con Pydantic
Análisis Profundo
Cómo Funciona
- SQLModel hereda de SQLAlchemy y Pydantic.
- Aún se usa Alembic para migraciones.
- Divide los esquemas de lectura para APIs públicas cuando es necesario.
Errores Comunes
- Validación de límites omitida - Datos inválidos llegan a las capas de persistencia. Solución: Valida con Pydantic o formularios del framework en el borde.
- Fugas de trazas de pila - Los clientes ven errores internos. Solución: Mapea excepciones a respuestas HTTP estables.
- Bloqueo de bucles de eventos asíncronos - Los workers se bloquean bajo carga concurrente. Solución: Usa drivers asíncronos o envoltorios de pool de hilos.
- Secretos en control de código fuente - Credenciales se filtran a través del historial de git. Solución: Carga secretos desde variables de entorno o una bóveda en tiempo de ejecución.
- Falta de observabilidad - Los incidentes son difíciles de depurar. Solución: Añade logs estructurados, métricas e IDs de solicitud.
Alternativas
| Alternativa | Usar Cuando | No Usar Cuando |
|---|---|---|
| Framework alternativo en este cookbook | Estándar del equipo o monolito existente | API nueva con restricciones diferentes |
| BaaS gestionado | MVP solo CRUD | Autenticación personalizada, flujos de trabajo o necesidades de cumplimiento |
| gRPC | RPC interno de alto rendimiento | Clientes HTTP públicos y acceso al navegador |
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo debería adoptar SQLModel?
Úsalo cuando los patrones y las compensaciones de esta página coincidan con tu API o el límite de datos.
¿Cuál es el principal error de producción con SQLModel?
Omitir la validación, los tiempos de espera o los contratos de error explícitos en el borde HTTP.
¿Cómo pruebo SQLModel?
Usa el cliente de prueba del framework, anula las dependencias y verifica el estado más la forma del JSON.
¿SQLModel funciona con Python 3.14?
Sí, los ejemplos se dirigen a Python 3.14 con versiones de framework fijadas del pie de página de la pila.
¿Cómo se relaciona SQLModel con Pydantic 2?
Valida y serializa en los límites; mantén los servicios funcionando con objetos de dominio tipados.
¿Síncrono o asíncrono?
Prefiere rutas asíncronas cuando la E/S domina; mantén el trabajo de CPU pequeño o descárgalo a workers.
¿Dónde debe vivir la lógica de negocio?
Handlers delgados; los servicios poseen las reglas; los repositorios poseen las consultas.
¿Cómo documento las APIs?
Publica documentación OpenAPI o de esquema que coincida con los modelos de respuesta en el código.
¿Cómo manejo el versionado?
Versionado explícito por URL o encabezado con ventanas de deprecación; evita roturas silenciosas.
¿Qué debo leer a continuación?
Sigue los enlaces Relacionados para la siguiente capa de profundidad en esta sección.
¿Cómo me mantengo seguro?
Autentica a los llamadores, autoriza por recurso, limita la tasa y nunca registres secretos.
¿Primer paso para el rendimiento?
Mide la latencia de la BD y del upstream antes de cambiar de framework.
Relacionado
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Versiones de la Pila: Esta página fue escrita para Python 3.14.0 (estable 3.14, mantenimiento 3.13), FastAPI 0.115+, Django 5.2, Flask 3.1, Pydantic 2, PyTorch 2.6+, pandas 2.2+, Polars 1.x, ruff 0.9+, y uv 0.6+.