4種Python基于字段的不使用元類的ORM實現方法總結
在 Python 中,ORM(Object-Relational Mapping)是一種將對象和數據庫之間的映射關系進行轉換的技術,使得通過面向對象的方式來操作數據庫更加方便。通常,我們使用元類(metaclass)來實現ORM,但是本文將介紹一種不使用元類的簡單ORM實現方式。
Field類
首先,我們定義一個Field類,用于表示數據庫表中的字段。這個類包含字段的名稱和類型等信息,并且支持一些比較操作,以便后續(xù)構建查詢條件。
class Field: def __init__(self, **kwargs): self.name = kwargs.get('name') self.column_type = kwargs.get('column_type') def __eq__(self, other): return Compare(self, '=', other) # 其他比較操作略...
Compare類
為了構建查詢條件,我們引入了一個Compare
類,用于表示字段之間的比較關系。它可以支持鏈式操作,構建復雜的查詢條件。
class Compare: def __init__(self, left: Field, operation: str, right: Any): self.condition = f'`{left.name}` {operation} "{right}"' def __or__(self, other: "Compare"): self.condition = f'({self.condition}) OR ({other.condition})' return self def __and__(self, other: "Compare"): self.condition = f'({self.condition}) AND ({other.condition})' return self
Model類
接下來,我們定義Model
類,表示數據庫中的表。該類通過Field
類的實例來定義表的字段,并提供了插入數據的方法。
class Model: def __init__(self, **kwargs): _meta = self.get_class_meta() for k, v in kwargs.items(): if k in _meta: self.__dict__[k] = v @classmethod def get_class_meta(cls) -> Dict: if hasattr(cls, '_meta'): return cls.__dict__['_meta'] _meta = {} for k, v in cls.__dict__.items(): if isinstance(v, Field): if v.name is None: v.name = k name = v.name _meta[k] = (name, v) table = cls.__dict__.get('__table__') table = cls.__name__ if table is None else table _meta['__table__'] = table setattr(cls, '_meta', _meta) return _meta def insert(self): _meta = self.get_class_meta() column_li = [] val_li = [] for k, v in self.__dict__.items(): field_tuple = _meta.get(k) if field_tuple: column, field = field_tuple column_li.append(column) val = str(v) if field.column_type == 'INT' else f'"{str(v)}"' val_li.append(val) sql = f'INSERT INTO {_meta["__table__"]} ({",".join(column_li)}) VALUES ({",".join(val_li)});' print(sql)
Query類
最后,我們實現了Query
類,用于構建數據庫查詢。這個類支持鏈式調用,可以設置查詢條件、排序等。
class Query: def __init__(self, cls: Model): self._model = cls self._order_columns = None self._desc = '' self._meta = self._model.get_class_meta() self._compare = None self.sql = '' def _get(self) -> str: sql = '' if self._compare: sql += f' WHERE {self._compare.condition}' if self._order_columns: sql += f' ORDER BY {self._order_columns}' sql += f' {self._desc}' return sql def get(self, *args: Field) -> List[Model]: sql = self._get() table = self._meta['__table__'] column_li = [] if len(args) > 0: for field in args: column_li.append(f'`{field.name}`') else: for v in self._meta.values(): if type(v) == tuple and isinstance(v[1], Field): column_li.append(f'`{v[0]}`') columns = ",".join(column_li) sql = f'SELECT {columns} FROM {table} {sql}' self.sql = sql print(self.sql) def order_by(self, columns: Union[List, str], desc: bool = False) -> "Query": if isinstance(columns, str): self._order_columns = f'`{columns}`' elif isinstance(columns, list): self._order_columns = ','.join([f'`{x}`' for x in columns]) self._desc = 'DESC' if desc else '' return self def where(self, compare: "Compare") -> "Query": self._compare = compare return self
示例使用
現在,我們可以定義一個模型類,并使用這個簡單的ORM實現進行數據操作。
class User(Model): name = Field() age = Field() # 插入數據 user = User(name='Tom', age=24) user.insert() # 構建查詢條件并查詢數據 User.query().where((User.name == 'Tom') & (User.age >= 20)).order_by('age').get()
這樣,我們就完成了一個不使用元類的簡單ORM實現。盡管相較于使用元類的方式,代碼結構更為簡單,但在實際應用中,根據項目需求和團隊的約定,選擇合適的實現方式是很重要的。
我們已經介紹了一個基于 Python 的簡單 ORM 實現,它不依賴于元類。在這一部分,我們將繼續(xù)探討這個實現,深入了解查詢構建和更復雜的用法。
擴展查詢功能
我們的查詢功能還比較簡單,為了更好地支持復雜查詢,我們可以添加更多的查詢方法和條件。
支持 LIMIT 和 OFFSET
class Query: # ... def limit(self, num: int) -> "Query": self.sql += f' LIMIT {num}' return self def offset(self, num: int) -> "Query": self.sql += f' OFFSET {num}' return self
支持 GROUP BY 和 HAVING
class Query: # ... def group_by(self, columns: Union[List, str]) -> "Query": if isinstance(columns, str): columns = [columns] self.sql += f' GROUP BY {",".join([f"`{x}`" for x in columns])}' return self def having(self, condition: Compare) -> "Query": self.sql += f' HAVING {condition.condition}' return self
示例用法
class User(Model): name = Field() age = Field() # 插入數據 user = User(name='Tom', age=24) user.insert() # 構建查詢條件并查詢數據 query = User.query().where((User.name == 'Tom') & (User.age >= 20)).order_by('age').limit(1).offset(0) query.get(User.name, User.age) # 僅查詢指定字段 # 更復雜的查詢 query = User.query().group_by('age').having((User.age > 20) & (User.age < 30)).order_by('age').limit(10).offset(0) query.get(User.age, User.count(User.name)) # 查詢年齡在20到30之間的用戶數量
通過引入額外的查詢功能,我們使得這個簡單的 ORM 實現更加強大和靈活。
總結
在這個系列的文章中,我們通過不使用元類的方式,實現了一個簡單的 Python ORM。我們定義了 Field 類表示數據庫字段,Model 類表示數據庫表,以及 Query 類用于構建和執(zhí)行查詢。通過這個實現,我們可以方便地進行數據操作,構建靈活的查詢條件,而不需要深入理解元類的概念。
然而,這個簡單的 ORM 仍然有一些局限性,例如不支持復雜的表關聯等功能。在實際項目中,選擇使用元類的 ORM 實現或其他成熟的 ORM 框架取決于項目的需求和團隊的技術選型。希望這個實現能夠為你提供一種不同的思路,促使更多的思考和探討。
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