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  • python 编写ORM

    在一个Web App中,所有数据,包括用户信息、发布的日志、评论等,都存储在数据库中。在awesome-python3-webapp中,我们选择MySQL作为数据库。

    Web App里面有很多地方都要访问数据库。访问数据库需要创建数据库连接、游标对象,然后执行SQL语句,最后处理异常,清理资源。这些访问数据库的代码如果分散到各个函数中,势必无法维护,也不利于代码复用。

    所以,我们要首先把常用的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE操作用函数封装起来。

    由于Web框架使用了基于asyncio的aiohttp,这是基于协程的异步模型。在协程中,不能调用普通的同步IO操作,因为所有用户都是由一个线程服务的,协程的执行速度必须非常快,才能处理大量用户的请求。而耗时的IO操作不能在协程中以同步的方式调用,否则,等待一个IO操作时,系统无法响应任何其他用户。

    这就是异步编程的一个原则:一旦决定使用异步,则系统每一层都必须是异步,“开弓没有回头箭”。

    幸运的是aiomysql为MySQL数据库提供了异步IO的驱动。

    创建连接池

    我们需要创建一个全局的连接池,每个HTTP请求都可以从连接池中直接获取数据库连接。使用连接池的好处是不必频繁地打开和关闭数据库连接,而是能复用就尽量复用。

    连接池由全局变量__pool存储,缺省情况下将编码设置为utf8,自动提交事务:

    @asyncio.coroutine
    def create_pool(loop, **kw):
        logging.info('create database connection pool...')
        global __pool
        __pool = yield from aiomysql.create_pool(
            host=kw.get('host', 'localhost'),
            port=kw.get('port', 3306),
            user=kw['user'],
            password=kw['password'],
            db=kw['db'],
            charset=kw.get('charset', 'utf8'),
            autocommit=kw.get('autocommit', True),
            maxsize=kw.get('maxsize', 10),
            minsize=kw.get('minsize', 1),
            loop=loop
        )
    

    Select

    要执行SELECT语句,我们用select函数执行,需要传入SQL语句和SQL参数:

    @asyncio.coroutine
    def select(sql, args, size=None):
        log(sql, args)
        global __pool
        with (yield from __pool) as conn:
            cur = yield from conn.cursor(aiomysql.DictCursor)
            yield from cur.execute(sql.replace('?', '%s'), args or ())
            if size:
                rs = yield from cur.fetchmany(size)
            else:
                rs = yield from cur.fetchall()
            yield from cur.close()
            logging.info('rows returned: %s' % len(rs))
            return rs
    

    SQL语句的占位符是?,而MySQL的占位符是%sselect()函数在内部自动替换。注意要始终坚持使用带参数的SQL,而不是自己拼接SQL字符串,这样可以防止SQL注入攻击。

    注意到yield from将调用一个子协程(也就是在一个协程中调用另一个协程)并直接获得子协程的返回结果。

    如果传入size参数,就通过fetchmany()获取最多指定数量的记录,否则,通过fetchall()获取所有记录。

    Insert, Update, Delete

    要执行INSERT、UPDATE、DELETE语句,可以定义一个通用的execute()函数,因为这3种SQL的执行都需要相同的参数,以及返回一个整数表示影响的行数:

    @asyncio.coroutine
    def execute(sql, args):
        log(sql)
        with (yield from __pool) as conn:
            try:
                cur = yield from conn.cursor()
                yield from cur.execute(sql.replace('?', '%s'), args)
                affected = cur.rowcount
                yield from cur.close()
            except BaseException as e:
                raise
            return affected
    

    execute()函数和select()函数所不同的是,cursor对象不返回结果集,而是通过rowcount返回结果数。

    ORM

    有了基本的select()execute()函数,我们就可以开始编写一个简单的ORM了。

    设计ORM需要从上层调用者角度来设计。

    我们先考虑如何定义一个User对象,然后把数据库表users和它关联起来。

    from orm import Model, StringField, IntegerField
    
    class User(Model):
        __table__ = 'users'
    
        id = IntegerField(primary_key=True)
        name = StringField()
    

    注意到定义在User类中的__table__idname是类的属性,不是实例的属性。所以,在类级别上定义的属性用来描述User对象和表的映射关系,而实例属性必须通过__init__()方法去初始化,所以两者互不干扰:

    # 创建实例:
    user = User(id=123, name='Michael')
    # 存入数据库:
    user.insert()
    # 查询所有User对象:
    users = User.findAll()
    

    定义Model

    首先要定义的是所有ORM映射的基类Model

    class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):
    
        def __init__(self, **kw):
            super(Model, self).__init__(**kw)
    
        def __getattr__(self, key):
            try:
                return self[key]
            except KeyError:
                raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
    
        def __setattr__(self, key, value):
            self[key] = value
    
        def getValue(self, key):
            return getattr(self, key, None)
    
        def getValueOrDefault(self, key):
            value = getattr(self, key, None)
            if value is None:
                field = self.__mappings__[key]
                if field.default is not None:
                    value = field.default() if callable(field.default) else field.default
                    logging.debug('using default value for %s: %s' % (key, str(value)))
                    setattr(self, key, value)
            return value
    

    Modeldict继承,所以具备所有dict的功能,同时又实现了特殊方法__getattr__()__setattr__(),因此又可以像引用普通字段那样写:

    >>> user['id']
    123
    >>> user.id
    123
    

    以及Field和各种Field子类:

    class Field(object):
    
        def __init__(self, name, column_type, primary_key, default):
            self.name = name
            self.column_type = column_type
            self.primary_key = primary_key
            self.default = default
    
        def __str__(self):
            return '<%s, %s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.column_type, self.name)
    

    映射varcharStringField

    class StringField(Field):
    
        def __init__(self, name=None, primary_key=False, default=None, ddl='varchar(100)'):
            super().__init__(name, ddl, primary_key, default)
    

    注意到Model只是一个基类,如何将具体的子类如User的映射信息读取出来呢?答案就是通过metaclass:ModelMetaclass

    class ModelMetaclass(type):
    
        def __new__(cls, name, bases, attrs):
            # 排除Model类本身:
            if name=='Model':
                return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
            # 获取table名称:
            tableName = attrs.get('__table__', None) or name
            logging.info('found model: %s (table: %s)' % (name, tableName))
            # 获取所有的Field和主键名:
            mappings = dict()
            fields = []
            primaryKey = None
            for k, v in attrs.items():
                if isinstance(v, Field):
                    logging.info('  found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
                    mappings[k] = v
                    if v.primary_key:
                        # 找到主键:
                        if primaryKey:
                            raise RuntimeError('Duplicate primary key for field: %s' % k)
                        primaryKey = k
                    else:
                        fields.append(k)
            if not primaryKey:
                raise RuntimeError('Primary key not found.')
            for k in mappings.keys():
                attrs.pop(k)
            escaped_fields = list(map(lambda f: '`%s`' % f, fields))
            attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
            attrs['__table__'] = tableName
            attrs['__primary_key__'] = primaryKey # 主键属性名
            attrs['__fields__'] = fields # 除主键外的属性名
            # 构造默认的SELECT, INSERT, UPDATE和DELETE语句:
            attrs['__select__'] = 'select `%s`, %s from `%s`' % (primaryKey, ', '.join(escaped_fields), tableName)
            attrs['__insert__'] = 'insert into `%s` (%s, `%s`) values (%s)' % (tableName, ', '.join(escaped_fields), primaryKey, create_args_string(len(escaped_fields) + 1))
            attrs['__update__'] = 'update `%s` set %s where `%s`=?' % (tableName, ', '.join(map(lambda f: '`%s`=?' % (mappings.get(f).name or f), fields)), primaryKey)
            attrs['__delete__'] = 'delete from `%s` where `%s`=?' % (tableName, primaryKey)
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
    

    这样,任何继承自Model的类(比如User),会自动通过ModelMetaclass扫描映射关系,并存储到自身的类属性如__table____mappings__中。

    然后,我们往Model类添加class方法,就可以让所有子类调用class方法:

    class Model(dict):
    
        ...
    
        @classmethod
        @asyncio.coroutine
        def find(cls, pk):
            ' find object by primary key. '
            rs = yield from select('%s where `%s`=?' % (cls.__select__, cls.__primary_key__), [pk], 1)
            if len(rs) == 0:
                return None
            return cls(**rs[0])
    

    User类现在就可以通过类方法实现主键查找:

    user = yield from User.find('123')
    

    往Model类添加实例方法,就可以让所有子类调用实例方法:

    class Model(dict):
    
        ...
    
        @asyncio.coroutine
        def save(self):
            args = list(map(self.getValueOrDefault, self.__fields__))
            args.append(self.getValueOrDefault(self.__primary_key__))
            rows = yield from execute(self.__insert__, args)
            if rows != 1:
                logging.warn('failed to insert record: affected rows: %s' % rows)
    

    这样,就可以把一个User实例存入数据库:

    user = User(id=123, name='Michael')
    yield from user.save()
    

    最后一步是完善ORM,对于查找,我们可以实现以下方法:

    • findAll() - 根据WHERE条件查找;

    • findNumber() - 根据WHERE条件查找,但返回的是整数,适用于select count(*)类型的SQL。

    以及update()remove()方法。

    所有这些方法都必须用@asyncio.coroutine装饰,变成一个协程。

    调用时需要特别注意:

    user.save()
    

    没有任何效果,因为调用save()仅仅是创建了一个协程,并没有执行它。一定要用:

    yield from user.save()
    

    才真正执行了INSERT操作。

    最后看看我们实现的ORM模块一共多少行代码?累计不到300多行。用Python写一个ORM是不是很容易呢?

    http://www.pdfxs.com/cpgjhegfgncpcfefdfcfebegcfebdbcfefdfcfebdecfecdecfefdfcfdjefcfdidecfefdgcfdjdgcfebee/

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