Які хороші рішення для Python ORM? [зачинено]

Я оцінюю і дивлюся на використання CherryPy для проекту, який в основному є фронтальним кодом JavaScript з боку клієнта (браузера), який спілкується з веб-сервісом Python на задній частині. Отже, мені дуже потрібно щось швидке і легке на задньому плані, що я можу реалізувати за допомогою Python, який потім розмовляє з DB DB PostgreSQL через ORM (JSON у браузері).

Я також дивлюся на Django, який мені подобається, оскільки його ORM вбудований. Однак я думаю, що Джанго може бути трохи більше, ніж мені справді потрібно (тобто більше функцій, ніж мені насправді потрібно == повільніше?).

Хтось має досвід роботи з різними рішеннями Python ORM, які можуть порівнювати та порівнювати їх функції та функціональність, швидкість, ефективність тощо?

SQLAlchemy є більш повнофункціональним і потужним (використовує шаблон DataMapper). Django ORM має чистіший синтаксис і його простіше писати (шаблон ActiveRecord). Я не знаю про відмінності в продуктивності.

SQLAlchemy також має декларативний шар, який приховує певну складність і надає йому синтаксис стилю ActiveRecord, більш подібний до ORM Django.

Я б не переймався тим, що Джанго "занадто важкий". Досить відокремлено, що ви можете використовувати ORM, якщо хочете, не потребуючи імпорту решти .

Це означає, що якщо я вже використовував CherryPy для веб-шару і мені просто потрібна ORM, я, мабуть, обрав би SQLAlchemy.

Якщо ви шукаєте легку вагу і вже знайомі з деклараційними моделями у стилі джанго, ознайомтеся з peewee: https://github.com/coleifer/peewee

Приклад:

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')

Перевірте документи, щоб отримати більше прикладів.

Storm , мабуть, найпростіший 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()

І це робить безболісним впадати в сирий SQL, коли вам потрібно:

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

Зазвичай я використовую SQLAlchemy . Він досить потужний і, мабуть, найзріліший пітон ORM.

Якщо ви плануєте використовувати CherryPy, ви також можете заглянути в дежаву, як це Роберт Брюер (хлопець, який є нинішнім керівником проекту CherryPy). Я особисто не використовував це, але я знаю деяких людей, які його люблять.

SQLObject трохи простіше використовувати ORM, ніж SQLAlchemy, але він не настільки потужний.

Особисто я б не використовував ORG Django, якщо б не планував написати весь проект у Django, але це тільки я.

Декларативне розширення SQLAlchemy , яке стає стандартним у 0,5, забезпечує все в одному інтерфейсі дуже схоже на Django або Storm. Він також легко інтегрується з класами / таблицями, налаштованими за допомогою стилю datamapper:

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()

Ми використовуємо Elixir поряд із SQLAlchemy, і це до цього часу сподобалось. Elixir наносить шар поверх SQLAlchemy, завдяки чому він більше схожий на лічильники "ActiveRecord pattern".

Це, мабуть, є канонічним орієнтиром для взаємодії баз даних високого рівня в Python: http://wiki.python.org/moin/HigherLevelDatabaseProgramming

Звідси, схоже, Dejavu реалізує схему DataMapper Мартіна Фаулера досить абстрактно в Python.

Я думаю, ви можете подивитися:

Осінь

Буря

Немає можливого способу, що за невикористані функції в Django приведе штрафний показник за продуктивність. Можливо, вам стане в нагоді, якщо ви коли-небудь вирішите підвищити масштабність проекту.

Я використовував Storm + SQLite для невеликого проекту, і був дуже задоволений ним, поки не додав багатопроцесорну роботу. Спроба використовувати базу даних з декількох процесів призвела до виключення "База даних заблокована". Я перейшов на SQLAlchemy, і той самий код працював без проблем.

SQLAlchemy дуже, дуже потужний. Однак це не є безпечним для ниток, не забудьте це пам’ятати, працюючи з вишневим в режимі пулу з нитками.

Я б перевірив SQLAlchemy

Це дуже просто у використанні, і моделі, з якими ви працюєте, зовсім не погані. Django використовує SQLAlchemy для свого ORM, але використання його дозволяє використовувати його на повну потужність.

Ось невеликий приклад створення та вибору об'єктів orm

>>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
>>> session.add(ed_user)
>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first() 
>>> our_user
    <User('ed','Ed Jones', 'edspassword')>