Заметки о программировании

• Home
• Документация по Python
• Python и с чем его едят!
• Основные функции и операторы Python
• Структуры данных в Python
• Процедуры и функции
• Итераторы и Генераторы
• Библиотека NumPy
• Накопление массивов
• Объектно-ориентированное программирование
• Чтение структурированных бинарных файлов
• Хранилища данных
• Object Relational Mapping
• ORM Object Relationnal Mapping

Что такое ORM? ORM дословно Object Relational Mapping - объектно-реляционное связывание - комплекс программ, позволяющих работать с базами данных, как если бы они были объектами языка программирования, в данном случае Python.

Или иначе - ORM это набор классов, добавляющих еще один уровень абстракции к таблицам, хранящимся в базе данных. Эта абстракция позволяет работать с объектами БД как с объектами используемого языка программирования, не отвлекаясь на их преобразование в язык SQL. ORM целесообразно использовать в больших проектах, использующих БД, однако для повышения скорости выполнения запросов некоторые программисты предпочитают самостоятельно формировать нужные SQL-запросы. Причина в том, что в случае сложных запросов ORM не всегда генерирует оптимальный SQL-запрос к БД, что в случае большой выборки весьма существенно, особенно если выборка идет по нескольким таблицам. Несмотря на существующие недостатки, ORM широко распространены и существуют во многих языках программирования: Java, C#, PHP, Python, C++ и др.

Использовать ORM в ваших проектах или нет - решать Вам, однако я настоятельно рекомендую ознакомиться с этой технологией, так как она широко используется во многих сферах, в том числе в Java Enterprise.

На сегодняшний момент существует несколько ORM для Python, среди них:

1. SQLAlchemy
2. Django-ORM
3. PonyOrm
4. PeeWee
5. SQLObject

Наиболее популярной является 1 и 2, однако 3 и 4 являются хорошей альтернативой.

Системы ORM 1 и 2 - это два больших монстра, хотя и позволяют выполнить многое, но как говорит гугл, в этом случае производительность по сравнению с обычным SQL-запросом падает до 3 раз.

Системы 3 и 4 позиционируются как легковесные, не обладают полным функционалом 1 и 2, но его достаточно для выполнения большинства сложных запросов. Стоит отметить, что их производительность по сравнению с 1 или 2 выше.

Для простоты рассмотрим особенности работы с PeeWee.

Для установки пакета с командной строке наберите pip install peewee.

Определение модели

Классы модели, поля и экземпляры сущности все отображаются на концепцию базы данных.

При создании проекта с peewee, можно начать с определения модели.

from peewee import *
# Создаем подключение к БД
db = SqliteDatabase('people.db')

class Person(Model):
    name=CharField()
    birthday=DateField()
    is_relative=BooleanField()
    
    # Здесь мы указываем соединение с БД
    class Meta:
        database=db

В этом примере мы создаем подключение к базе данных SQLite (файл people.db) и определяем класс модели Person. В этом же классе в подклассе Meta расположена database - переменная соединения с БД.

Внимание! мы назвали нашу модель Person вместо People. Вы должны придерживаться этого правила, даже если таблица будет содержать множество людей, мы всегда назовем класс существительным в единственном числе.

В PeeWee определено много типов столбцов:

Чтобы открыть соединение с БД нужно написать

db.connect()

и хотя в мануале пишут, что это не обязательно, тем не менее это хорошая практика, так как позволяет обнаружить ошибки при соединении.

Определение связей происходит при помощи внешнего ключа

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db # this model uses the "people.db" database

в этом примере создается таблица содержащая внешний ключ, который указывает на первичный ключ таблицы Person. Кроме того, в модель Person добавляется новое поле pets, которое отвечает за выборку всех объектов типа Pet, у которых внешний ключ равен первичному в таблице Person.

создание таблиц в БД происходит следующим образом:

db.create_tables([Person, Pet])

сохранение экземпляра класса в БД происходит по команде:

save()

Пример:

grandma = Person.create(name='Grandma', birthday=date(1935, 3, 1), is_relative=True)

grandma.save()

Подробная документация находится здесь

Прежде чем бросаться и писать ORM обертку для таблиц сущностей, сначала надо спроектировать логическую структуру БД или ХД. Установить все зависимости и способы взаимодействия между сущностями.

ORM SQLAlchemy

Работа с этой ORM начинается с импорта элементов из пакета sqlalchemy.

Для подключения к БД мы создаем объект Engine, который создает связку пула подключения и диалекта конкретной БД.

Далее нужно создать базовый класс для объявления сущностей наших данных

Потом мы описываем связываемые таблицы через наследование от класса Base.

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True)

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

from sqlalchemy import Column, Integer, String

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    fullname = Column(String)
    password = Column(String)
    
    def __repr__(self):
        return "<User(name='%s', fullname='%s', password='%s')>" % (
            self.name, self.fullname, self.password)

В этом примере мы определили связку сущности User и таблицы users.

Для создания экземпляра сущности просто создайте объект класса User.

u=User(name='Isac', fullname='Newton', password='123')

Указывать параметры при вызове конструктора не обязательно, присвоить значения полям экземпляра сущности можно и после.

u=User()
u.name='Isac'
u.fullname='Newton'
u.password='123'

Для того, чтобы связаться с базой данных и начать с ней диалог, создадим класс сессия.

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Session = sessionmaker(bind=engine)

# и создадим экземпляр этого объекта
session=Session()

теперь мы можем сохранять наши экземпляры сущностей в базу.

ed_user = User(name='ed', fullname='Ed Jones', password='edspassword')
session.add(ed_user)
session.add(u)
session.commit()

Обратите внимание, что после commit() поле id примет автоматически инициализированного значения. (id - первичный ключ, автоинкрементный)