什么是一些优秀的Python ORM解决方案？

Question

我正在评估并考虑使用CherryPy进行一个项目,该项目基本上是来自客户端(浏览器)的JavaScript前端,后端与后端的Python Web服务对话.所以,我真的需要在后端快速轻量级的东西,我可以用Python实现,然后通过ORM(浏览器的JSON)与PostgreSQL DB对话.

我也在看Django,我喜欢它,因为它的ORM是内置的.但是,我认为Django可能比我真正需要的多一点(比我真正需要的功能更多= =慢？).

任何人都有使用不同Python ORM解决方案的经验,可以比较和对比他们的特性和功能,速度,效率等？

Answer 1

如果您正在寻找轻量级并且已经熟悉django风格的声明模型,请查看peewee:https: //github.com/coleifer/peewee

例:

import datetime
from peewee import *

class Blog(Model):
    name = CharField()

class Entry(Model):
    blog = ForeignKeyField(Blog)
    title = CharField()
    body = TextField()
    pub_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)

# query it like django
Entry.filter(blog__name='Some great blog')

# or programmatically for finer-grained control
Entry.select().join(Blog).where(Blog.name == 'Some awesome blog')

查看文档以获取更多示例.

Answer 2

SQLAlchemy功能更强大,功能更强大(使用DataMapper模式).Django ORM具有更清晰的语法,更易于编写(ActiveRecord模式).我不知道性能差异.

SQLAlchemy还有一个声明层,它隐藏了一些复杂性,并为它提供了一个类似于Django ORM的ActiveRecord样式语法.

我不担心Django"太重了".它已经足够分离,你可以使用ORM,而不必导入其余的东西.

也就是说,如果我已经将CherryPy用于Web层并且只需要一个ORM,我可能会选择SQLAlchemy.

Answer 3

Storm可以说是最简单的API:

  from storm.locals import *

  class Foo:
      __storm_table__ = 'foos'
      id = Int(primary=True)


  class Thing:
      __storm_table__ = 'things'
      id = Int(primary=True)
      name = Unicode()
      description = Unicode()
      foo_id = Int()
      foo = Reference(foo_id, Foo.id)

  db = create_database('sqlite:')
  store = Store(db)

  foo = Foo()
  store.add(foo)
  thing = Thing()
  thing.foo = foo
  store.add(thing)
  store.commit()

当你需要时,它可以轻松地下载到原始SQL:

store.execute('UPDATE bars SET bar_name=? WHERE bar_id like ?', []) 
store.commit()

Answer 4

我通常使用SQLAlchemy.它非常强大,可能是最成熟的python ORM.

如果你打算使用CherryPy,你也可以看看dejavu,因为它是Robert Brewer(当前CherryPy项目负责人).我个人没有用它,但我确实知道有些人喜欢它.

SQLObject比SQLAlchemy更容易使用ORM,但它不是那么强大.

就个人而言,除非我计划在Django中编写整个项目,否则我不会使用Django ORM,但那只是我.

Answer 5

SQLAlchemy的声明性扩展,在0.5中成为标准扩展,提供了一个非常像Django或Storm的一体化界面.它还与使用datamapper样式配置的类/表无缝集成:

Base = declarative_base()

class Foo(Base):
    __tablename__ = 'foos'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

class Thing(Base):
    __tablename__ = 'things'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(Unicode)
    description = Column(Unicode)
    foo_id = Column(Integer, ForeignKey('foos.id'))
    foo = relation(Foo)

engine = create_engine('sqlite://')

Base.metadata.create_all(engine)  # issues DDL to create tables

session = sessionmaker(bind=engine)()

foo = Foo()
session.add(foo)
thing = Thing(name='thing1', description='some thing')
thing.foo = foo  # also adds Thing to session
session.commit()

Answer 6

我们使用Elixir和SQLAlchemy,并且到目前为止一直喜欢它.Elixir在SQLAlchemy上放置了一个层,使其看起来更像是"ActiveRecord模式"计数器部分.

Answer 7

这似乎是 Python 中高级数据库交互的规范参考点：http : //wiki.python.org/moin/HigherLevelDatabaseProgramming

从那里，看起来Dejavu在 Python 中相当抽象地实现了 Martin Fowler 的 DataMapper 模式。