简单比较Python的数据持久化操作

downup

Python中操作关系数据库最直接的就是用DB-API了，流程一般是：连接、执行SQL语句、提交、断开。以MySQL为例，下面是各步骤的代码示例：

首先是连接：

• % python   
• >>> import MySQLdb   
• >>> conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='python')  

% python>>> import MySQLdb>>> conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='python')

接着便可以执行语句了，但在执行SQL语句前要先获取指针：

• >>> curs = conn.cursor( )   
• >>> curs.execute('create database peopledb')   
• 
  1L
• >>> curs.execute('use peopledb')   
• 
  0L
• >>> tblcmd = 'create table people (name char(30), job char(10), pay int(4))'
• >>> curs.execute(tblcmd)   
• 
  0L
  

>>> curs = conn.cursor( )>>> curs.execute('create database peopledb')1L>>> curs.execute('use peopledb')0L>>> tblcmd = 'create table people (name char(30), job char(10), pay int(4))'>>> curs.execute(tblcmd)0L

添加数据：

• >>> curs.execute('insert people values (%s, %s, %s)', ('Bob', 'dev', 5000))   
• 
  1L
• >>> curs.executemany('insert people values (%s, %s, %s)',   
• ...          [ ('Sue', 'mus', '70000'),   
• ...            ('Ann', 'mus', '60000')])   
• 
  2L
• >>> conn.commit( )  

>>> curs.execute('insert people values (%s, %s, %s)', ('Bob', 'dev', 5000))1L>>> curs.executemany('insert people values (%s, %s, %s)',...          [ ('Sue', 'mus', '70000'),...            ('Ann', 'mus', '60000')])2L>>> conn.commit( )

执行查询：

• >>> curs.execute('select * from people')   
• 
  6L
• >>> curs.fetchall( )   
• (('Bob', 'dev', 5000L), ('Sue', 'mus', 70000L), ('Ann', 'mus', 60000L), ('Tom',   
• 
  'mgr', 100000L))  

>>> curs.execute('select * from people')6L>>> curs.fetchall( )(('Bob', 'dev', 5000L), ('Sue', 'mus', 70000L), ('Ann', 'mus', 60000L), ('Tom','mgr', 100000L))


执行完数据库操作记得断开连接：

• conn.close( )        # close, _ _del_ _ call rollback if changes not committed yet
  

conn.close( )        # close, _ _del_ _ call rollback if changes not committed yet


      如果数据结构不是很复杂，配合Python强大的列表解析能力，不用ORM框架也是很方便的；或者自己封装对象映射也不是很难。


     如果使用了Django框架，可以使用它自带的ORM工具来操作数据库。首先当然是编写实体类（或者叫模型）了：

• from django.db import models   
• 
  class Musician(models.Model):   
•     first_name = models.CharField(max_length=50)   
•     last_name = models.CharField(max_length=50)   
•     instrument = models.CharField(max_length=100)   
• 
  class Album(models.Model):   
•     artist = models.ForeignKey(Musician)   
•     name = models.CharField(max_length=100)   
•     release_date = models.DateField()   
•     num_stars = models.IntegerField()  

from django.db import modelsclass Musician(models.Model):    first_name = models.CharField(max_length=50)    last_name = models.CharField(max_length=50)    instrument = models.CharField(max_length=100)class Album(models.Model):    artist = models.ForeignKey(Musician)    name = models.CharField(max_length=100)    release_date = models.DateField()    num_stars = models.IntegerField()

Python的代码已经很清楚了，类对应表，成员变量对应表的列，列属性由models.XXXField(...)定义。如果实体类没有显式定义主键，Django会默认加上一句：

• id = models.AutoField(primary_key=True)  

id = models.AutoField(primary_key=True)

Django里可以这样定义枚举型数据：

• class Person(models.Model):   
•     GENDER_CHOICES = (   
•         (u'M', u'Male'),   
•         (u'F', u'Female'),   
•     )   
•     name = models.CharField(max_length=60)   
•     gender = models.CharField(max_length=2, choices=GENDER_CHOICES)  

class Person(models.Model):    GENDER_CHOICES = (        (u'M', u'Male'),        (u'F', u'Female'),    )    name = models.CharField(max_length=60)    gender = models.CharField(max_length=2, choices=GENDER_CHOICES)

对于关联关系，在做列的映射定义时可以这么写：

• poll = models.ForeignKey(Poll)   
• sites = models.ManyToManyField(Site)   
• place = models.OneToOneField(Place")  

poll = models.ForeignKey(Poll)sites = models.ManyToManyField(Site)place = models.OneToOneField(Place")

在Django里定义关联关系还有更多功能，详细的还是看官方文档吧~
      Django的Model基类中已经定义了基本的数据库操作，因为所有的实体类都是继承自Model类，所以也就有了这些操作。例如新建并保存一个person只需要这么做：

• >>> p = Person(name="Fred Flinstone", gender="M")   
• >>> p.save()  

>>> p = Person(name="Fred Flinstone", gender="M")>>> p.save()

Django会通过查询对象的主键是否存在来决定该UPDATE还是INSERT，当然你也可以强制框架执行某种操作。如果你不满意框架自带的方法，可以重写它：

• class Blog(models.Model):   
•     name = models.CharField(max_length=100)   
•     tagline = models.TextField()   
• 
  def save(self, *args, **kwargs):   
•         do_something()   
•         super(Blog, self).save(*args, **kwargs) # Call the "real" save() method.
•         do_something_else()  

class Blog(models.Model):    name = models.CharField(max_length=100)    tagline = models.TextField()    def save(self, *args, **kwargs):        do_something()        super(Blog, self).save(*args, **kwargs) # Call the "real" save() method.        do_something_else()
发现没，Django里存取数据不需要那种session，最讨厌Hibernate里的session了，总是报“Session Closed”错误……


      Python还有一个独立的ORM框架——SQLAlchemy。功能更强大，支持的数据库也比Django自带的ORM工具要多。它有两种建立实体类的方法。
      一种是分开定义，再将表定义和类定义映射起来。首先是建立表的定义：

• >>> from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey   
• >>> metadata = MetaData()   
• >>> users_table = Table('users', metadata,   
• ...     Column('id', Integer, Sequence('user_id_seq'), primary_key=True),   
• ...     Column('name', String(50)),   
• ...     Column('fullname', String(50)),   
• ...     Column('password', String(12))   
• ... )  

>>> from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey>>> metadata = MetaData()>>> users_table = Table('users', metadata,...     Column('id', Integer, Sequence('user_id_seq'), primary_key=True),...     Column('name', String(50)),...     Column('fullname', String(50)),...     Column('password', String(12))... )
接着定义实体类：

• >>> class User(object):   
• ...     def __init__(self, name, fullname, password):   
• ...         self.name = name   
• ...         self.fullname = fullname   
• ...         self.password = password  

>>> class User(object):...     def __init__(self, name, fullname, password):...         self.name = name...         self.fullname = fullname...         self.password = password
这还没完，还要把他们映射起来：

• >>> from sqlalchemy.orm import mapper   
• >>> mapper(User, users_table)   

>>> from sqlalchemy.orm import mapper>>> mapper(User, users_table)
这样的过程有点像Hibernate里将XML的Map文件和实体类的映射。Hibernate中还可以方便的直接用注释在实体类中完成与表的映射，当然SQLAlchemy也有直接的方法：

• >>> from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base   
• >>> Base = declarative_base()   
• >>> class User(Base):   
• ...     __tablename__ = 'users'
• ...   
• ...     id = Column(Integer, primary_key=True)   
• ...     name = Column(String)   
• ...     fullname = Column(String)   
• ...     password = Column(String)  

>>> from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base>>> Base = declarative_base()>>> class User(Base):...     __tablename__ = 'users'......     id = Column(Integer, primary_key=True)...     name = Column(String)...     fullname = Column(String)...     password = Column(String)
作为一个独立的ORM框架，实体类的存取当然就不会像Django那样集成的那么完美了，SQLAlchemy里存取数据也是要Session的：

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

>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
这里的engine对象需要这样建立：

• >>> from sqlalchemy import create_engine   
• >>> engine = create_engine('<SPAN style="LINE-HEIGHT: 20px; FONT-FAMILY: monospace; WHITE-SPACE: normal; COLOR: #333333">dialect+driver://user:password@host/dbname[?key=value..]</SPAN>', echo=True)  

>>> from sqlalchemy import create_engine>>> engine = create_engine('dialect+driver://user:password@host/dbname[?key=value..]', echo=True)
对于存取操作，如果是保存就这么写：

• >>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')   
• >>> session.add(ed_user)  

>>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')>>> session.add(ed_user)
如果要查询，就是类似的这种形式：

• >>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()   

>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()
执行完一些数据操作，必要的时候要提交或是回滚：

• >>> session.rollback()   
• 或者   
• >>> session.commit()  

>>> session.rollback()或者>>> session.commit()
        SQLAlchemy框架还有一个衍生产品——Elixir，在SQLAlchemy的基础上对其映射方式做了些封装，使得实体类的定义有点类似Django中的定义方式。
      以上便是这两天对Python中数据存储的一些学习记录。话说Django的ORM与它的其他模块结合的很紧密，不好单独使用；SQLAlchemy虽然强大，但风格不太喜欢，所以下一步打算深入两个ORM框架的代码，看看他们是怎么实现的。一方面好抉择用哪一个，另外也可以看看在自己的应用中能否自己做一个简单的ORM。