本文实例讲述了Python ORM编程。分享给大家供大家参考,具体如下:
ORM编程
ORM(object-relational mapping)对象关系映射 作用:在关系型数据库和业务实体对象之间做一个映射,方便在开发中,不需要再使用复杂的sql语句,只需要简单操作对象的属性与方法。 所有ORM具备3方面基本能力:映射技术、CRUD操作、缓存优化。每种编程语言都具有自己的ORM库,java 的Hibernate、IBATIS;C#的Grove LINQ; Python 的 SQLAlchemy
1、映射技术
面向对象是从软件工程的基本原则(如耦合、聚合、封装)的基础由来 关系型数据库是从数学理论上的基础发展而来。
ORM库需解决三个问题:
- 数据类型映射:将数据库的类型映射为编程语言自身的类型;
- 类映射:将数据表定义映射为编程语言自身的类;
- 关系映射:将数据库中基于外键的关系连接转换为编程语言中基于对象引用的关系连接。
2、CRUD操作
- C–Create(增加)
- R–Retrieve(读取,重新得到数据)
- U–Update(更新)
- D–Delete(删除)
在SQL中:insert,select, update,delete四种语句实现CRUD
ORM自动实现以下操作:
- 将这些调用转换为SQL语句;
- 通过数据库引擎发送个给数据库执行;
- 将数据库返回的结果记录用ORM映射技术转换为类对象。
3、缓存优化
- 将从数据库中查询到的数据以类对象形式保存在本地内存中,以便之后再用时随时抽取。
- 在真正需要读取查询结果时才执行数据库的select操作,而不是在ORM查询命令执行时查询数据库。
4、用peewee进行ORM数据库编程
思路:
- 导入需要的包:peewee,建立一个数据库引擎对象db
- 定义一个ORM基类:BaseModel(),建立SQLite连接
- 类型映射:定义一些数据类型
- 表映射:定义两个对象类:course, teacher
- 关系映射:使用ForeignKeyField 设置与course的连接关系,其中的参数:to_field用于指定被连接的字段名,related_name参数对该关系赋予了一个名字
import os if os.path.exists('sampleDB.db'): os.remove('sampleDB.db') # 引入peewee包的所有内容 from peewee import * # 建立一个Sqlite数据库引擎对象,该引擎打开数据库文件sampleDB.db db = SqliteDatabase("sampleDB.db") # 定义一个ORM的基类,在基类中指定本ORM所使用的数据库, # 这样在之后所有的子类中就不用重复声明数据库 class BaseModel(Model): class Meta: database = db # 定义course表,继承自BaseModel class Course(BaseModel): id = PrimaryKeyField() # 定义主键 title = CharField(null=False) # 定义字符串 period = IntegerField() # 整型 description = CharField() class Meta: order_by = ('title',) db_table = 'course' # 定义数据库中的表名 # 定义 teacher 表,继承自BaseModel class Teacher(BaseModel): id = PrimaryKeyField() name = CharField(null=False) gender = BooleanField() # 布尔型 address = CharField() # ForeignKeyField 设置与course的连接关系,其中的参数:to_field用于指定被连接的字段名,related_name参数对该关系赋予了一个名字 course_id = ForeignKeyField(Course, to_field="id", related_name="course") class Meta: order_by = ('name',) db_table = "teacher" # 建表,仅需创建一次 Course.create_table() Teacher.create_table() # 新增行 Course.create(id=1, title='经济学', period=320, description='文理科学生均可选修') Course.create(id=2, title='大学英语', period=300, description='大一学生必修课') Course.create(id=3, title='哲学', period=100, description='必修课') Course.create(id=134, title='编译原理', period=100, description='计算机系选修') Teacher.create(name='白阵君', gender=True, address='..', course_id=1) Teacher.create(name='李森', gender=True, address='..', course_id=3) Teacher.create(name='张雯雯', gender=False, address='..', course_id=2) # 查询一行 record = Course.get(Course.title == '大学英语') print("课程:%s, 学时:%d, 课程类型: %s" % (record.title, record.period, record.description)) # 更新 record.period = 200 record.save() # 删除 record.delete_instance() # 查询所有记录 courses = Course.select() for i in courses: print(i.id, i.title, i.period, i.description) # 带条件查询,并将结果按period字段倒序排序 courses = Course.select().where(Course.id< 10).order_by(Course.period.desc()) for i in courses: print(i.id, i.title, i.period, i.description) # 统计所有课程的平均学时 total = Course.select(fn.Avg (Course.period).alias('avg_period')) for i in total: print(u"平均学时:", i.avg_period) # 更新多个记录 Course.update(period=300).where(Course.id > 100).execute() # 多表连接操作,Peewee会自动根据ForeignKeyField的外键定义进行连接: Record = Course.select().join(Teacher).where(Teacher.gender == True) for i in Record: print(i.id, i.title, i.period, i.description)
参考来源:书籍《python 高效开发实战》
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python常见数据库操作技巧汇总》、《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
标签:
Python,ORM编程
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
暂无“Python ORM编程基础示例”评论...
更新动态
2024年11月25日
2024年11月25日
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]