SQLAlchemy 2.0.41 版本发布:Python 3.14 兼容与数据库功能增强
SQLAlchemy 作为 Python 生态中最流行的 ORM 和 SQL 工具包之一,其最新发布的 2.0.41 版本带来了多项重要更新和改进。本文将深入解析这个版本的核心变化及其技术意义。
Python 3.14 兼容性改进
随着 Python 3.14 进入 beta 测试阶段,SQLAlchemy 团队已经着手进行兼容性适配工作。在 2.0.41 版本中,主要调整了类注解扫描机制和测试套件,以确保在当前 Python 3.14.0b1 版本下能够正常运行。
值得注意的是,Python 3.14 对注解处理机制进行了显著改动,这直接影响了 SQLAlchemy 的 ORM 注解解析功能。开发团队表示,随着 Python 3.14 后续 beta 版本的发布,可能还需要进一步调整代码以适应新的语言特性变化。
数据库功能增强
PostgreSQL 包含索引支持
2.0.41 版本为 PostgreSQL 用户带来了实用的新功能:现在可以在 UniqueConstraint 和 PrimaryKeyConstraint 中使用 postgresql_include 参数。这个特性允许开发者在创建唯一约束和主键约束时包含额外的非键列,这是 PostgreSQL 特有的功能,可以优化某些查询性能。
Oracle 向量数据类型支持
针对 Oracle 数据库,这个版本新增了 VECTOR 数据类型支持,包括完整的 DDL 和 DQL 功能。新特性包括:
- 三种向量距离计算方法:L2 距离、余弦距离和内积
- 为 Index 结构新增 oracle_vector 参数,支持配置向量索引
- Select.fetch() 子句新增 oracle_fetch_approximate 参数
这些增强使得 SQLAlchemy 能够更好地支持 Oracle 数据库的向量搜索功能。
问题修复与改进
MySQL 默认值渲染修复
修复了 2.0.40 版本引入的一个回归问题,当 MySQL 服务器默认值中使用小写的 "on update" 时,会错误地添加括号,导致 DDL 执行失败。这个问题主要影响使用特定格式的 MySQL 默认值的情况。
SQLite 函数修复
修正了 SQLite 编译器中硬编码的 SQL 函数处理问题,特别是 localtimestamp 函数的内部引号渲染不正确的问题。这个修复确保了 SQLite 特定函数的正确执行。
类型系统改进
移除了 sqlalchemy/init.py 中可能干扰类型检查的 getattr() 规则。这个改动使得类型检查工具能够更准确地分析 SQLAlchemy 代码。
安装包优化
2.0.41 版本从 setup.cfg 中移除了许可证分类器,消除了构建包时的烦人警告。值得注意的是,SQLAlchemy 2.1 将全面采用 PEP 639 规范在 pyproject.toml 中配置许可证信息,而 2.0 系列仍将使用 setup.cfg。
总结
SQLAlchemy 2.0.41 版本虽然是一个小版本更新,但包含了多项重要的功能增强和问题修复。特别是对即将发布的 Python 3.14 的前瞻性支持,以及对 PostgreSQL 和 Oracle 数据库功能的扩展,都体现了 SQLAlchemy 项目对兼容性和功能完整性的持续投入。
对于开发者来说,这个版本提供了更稳定的数据库操作体验,特别是在使用特定数据库的高级功能时。建议用户根据自己使用的数据库和 Python 版本情况,评估升级的必要性和时机。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00