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Pony有个性的ORM框架!

phyger
2022-06-18 / 0 评论 / 2 点赞 / 148 阅读 / 4,646 字 / 正在检测是否收录...
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1、前言

前面,我们已经了解了peewee、Sqlalchemy等众ORM框架了,今天我们继续介绍一款个性独特的ORM框架,它就是Pony。怎么样,是不是大名鼎鼎,未见其人,先闻其声,不得不说,这个ORM库的名字起的是真的好,但是其实际使用体验怎么样呢?我们一起来看看吧。

2、快速开始

2.1、安装Pony

pip install pony

2.2、链接数据库

新建文件pony_demo.py并输入以下代码:

from pony.orm import *

db = Database()
db.bind('sqlite','mydb.db',create_db=True)

直接执行代码:python pony_demo.py,你会发现,pony自动帮我们在当前文件夹下创建了一个数据库文件mydb.db。这就是create_db参数的作用,当数据库不存在的时候自动帮我们创建。

2.3、创建模型类(表)

在实际开发中,比如在Django、Flask、FastApi中都是用模型类来描述一个表的结构的。Pony也和其他ORM一样使用模型类来定义表结构,但是其写法和其他ORM框架稍有区别。

from pony.orm import *

db = Database()
db.bind('sqlite','mydb.db',create_db=True)

# 定义一个表:person
class Person(db.Entity):
    _table_ = 'person' # 表名
    # 当我们不定义主键ID的时候,pony会和大多数orm框架一样自动帮我们补全
    # id = PrimaryKey(int, auto = True)
    name = Required(str, 30, default = "未知")
    age = Optional(int)
    car = Set('Car') # 以集合的形式关联Car表,即一个人多个车

class Car(db.Entity):
    _table_ = 'car' 
    name = Required(str)
    typa = Required(str)
    owner = Required(Person) # 关联Person表,即一个车的主人只有一个

if __name__ == '__main__':
    # 1.查看表结构
    show(Car)

如上,你会看到,不同于其他ORM框架的字段声明,Pony使用了必选(Required)和可选(Optional)以及表关联的这种方式。

执行如上代码,我们就能看到Car表的表结构:

Car表结构

主键ID是Pony帮我们自动添加的,且自增。

此时的数据库中还未创建表;

数据库状态-1

2.4、将表映射到数据库

以上内容我们只是定义了表结构(模型),现在我们需要将表映射到数据中去。

if __name__ == '__main__':
    # 1.查看表结构
    # show(Car)

    # 2.将模型类映射到数据库,以表的形式展现
    db.generate_mapping(create_tables=True) # 如果表存在则对表结构进行更新,如果不存在则创建

代码执行后查看数据库状态:

数据库状态-2

此时,我们就可以对数据库表进行读写操作了。

为了方便数据库的连接(db_session)管理,我们后续都使用pony为我们提供的db_session对数据库连接进行管理。(如此一来,我们不需要关注数据库的session建立和关闭,只需要专注于业务本身即可。)

2.5、CRUD之C

这里我们使用db_session对会话进行优雅管理,然后创建一个函数,在函数中实现对person的创建。

...
@db_session
def create_person(name,age):
    perObj = Person(name=name,age=age)
...

if __name__ == '__main__':

    # 3.CRUD之C
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    create_person('phyger',18)

执行代码后,我们查看下数据库的内容:

crud-c

数据已经成功插入。

2.6、CRUD之R

参数C,我们在R中也是通过db_session对person表中的数据进行查询。

...
@db_session
def get_person(name):
    persObj = Person.select(name=name)
    print(persObj.first().age)
...
if __name__ == '__main__':

    # 4.CRUD之R
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    get_person('phyger')

代码执行结果:

crud-r

2.7、CRUD之U

在完成了上述步骤后,我们继续对数据表中的数据进行更新操作。

...
@db_session
def put_person(name,new_name=None,new_age=None):
    persObj = Person.select(name=name)
    if new_name:
        persObj.first().name=new_name
    if new_age:
        persObj.first().age=new_age
    print('更新成功!')
...
if __name__ == '__main__':

    # 5.CRUD之U
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    get_person('phyger')
    put_person('phyger',new_name='new_phyger')
    get_person('phyger')

代码执行结果:

curd-u

执行代码的最后一步报错了,为什么呢?因为我们修改了phyger的name后,还用旧的名称去查询,所以查询不到。

我们看下数据库中是否修改成功:

数据库状态-修改成功

我们使用新名称查询即可查询成功了。

2.8、CRUD之D

在完成测试后,我们想要将数据表中的数据删除,怎么做呢?

我们先给数据表预置上11条数据:

预置11条数据

...
@db_session
def del_person(name):
    delete(p for p in Person if p.name==name) # 根据名称进行删除
...
if __name__ == '__main__':

    # 6.CRUD之D
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    del_person('phyger-8')

指定删除name为phyger-8的数据,执行代码,刷新数据表查看结果:

crud-d

我们发现删除已经成功!

3、进阶

3.1、完善查询

上面的方法只能根据name进行查询,我们对其进行优化,使得能够使用id,name和age等参数进行查询。

@db_session
def get_person(name=None,id=None,age=None):
    if name:
        for p in Person.select(name=name):
            print(p.id,p.name)
    if id:
       for p in Person.select(id=id):
            print(p.id,p.name)
    if age:
       for p in Person.select(age=age):
            print(p.id,p.name)

如此,我们即能够根据不同的查询参数进行查询了。

3.2、批量删除

我们根据上面的查询方法,如果根据年龄18查询将能够查询到所有的对象集合。类似的删除也可以如此来实现。

@db_session
def del_person(name=None,idd=None,age=None):
    if name:
        delete(p for p in Person if p.name==name)
    if idd:
        delete(p for p in Person if p.id==idd)
    if age:
        delete(p for p in Person if p.age==age)
if __name__ == '__main__':

    # 批量删除
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    del_person(age=18)

其实原本的方式也是支持批量删除的,这里只是增加了多种删除字段。

3.3、表结构变更如何实现

目前最新发布的pony 0.7版本还不支持数据库迁移(migrate),但是我们可以手动对表结构进行更改。0.8版本后将会支持数据库迁移,了解详情点击:/pony/pony/migrate

3.4、分页

作为一个成熟的ORM框架,分页功能必不可少。

@db_session
def person_page(num,size):
    PObj=Person.select()
    for p in PObj.page(num,size):
        print(p.name)
if __name__ == '__main__':

    # 7.分页
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    person_page(1,5)  # 第一页,单页大小5   0到4
    person_page(2,3)  # 第二页,单页大小3   3,4,5

其中num是页码,size是每页的大小即pagesize。

分页效果

3.5、表关联

上面,我们定义了person和car两张表,car的owner和person关联,使用外键id关联。现在我们就一起来看下如何使用。

普通创建car对象,即不做和person的关联。

@db_session
def create_car(name, typa, owner=None):
    if owner:
        carObj = Car(name=name, typa=typa, owner=owner)
    else:
        carObj = Car(name=name, typa=typa)
        
if __name__ == '__main__':
    # 8、创建Car-1
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    create_car(name='byd',typa='宋Pro-Dmi')

创建带person关联关系的car对象。

if __name__ == '__main__':

    # 8、创建Car-2
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    pp = get_person(id=14)
    print(pp)
    create_car(name='吉利',typa='星越L',owner=pp.id)

以上两段代码执行完成,查看car数据表内容:

表关联

联合查询,即根据用户查到其ID,在根据其ID查询名下的车。

@db_session
def get_car(name=None, id=None, owner=None):
    if name:
        for c in Car.select(name=name):
            print(c.id, c.name)
    if id:
        for c in Car.select(id=id):
            print(c.id, c.name)
    if owner:
        for c in Car.select(owner=owner):
            print(c.id, c.name)
            
if __name__ == '__main__':

    # 9、表关联的查询
    db.generate_mapping(create_tables=True)
    ps = get_person(name='phyger-0')
    get_car(owner=ps.id)

代码执行结果:

根据person查询car

如上,我们得知phyger-0名下有两辆车,分别是吉利和哈佛。

Car数据表内容如下:

car数据表当前内容

4、最后

相比peewee和sqlalchemy、pony确实存在一些不完善的地方,但是pony1.0仍然值得期待!

以上就是今天的全部内容了。

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