Một số giải pháp ORM Python tốt là gì?

Question

Tôi đang đánh giá và xem xét sử dụng CherryPy cho một dự án cơ bản là một giao diện người dùng JavaScript từ phía máy khách (trình duyệt) nói chuyện với một dịch vụ web Python trên back-end. Vì vậy, tôi thực sự cần một cái gì đó nhanh chóng và nhẹ trên back-end mà tôi có thể thực hiện bằng cách sử dụng Python mà sau đó nói chuyện với DB PostgreSQL thông qua một ORM (JSON cho trình duyệt).

Tôi cũng đang xem Django, mà tôi thích, vì ORM của nó được tích hợp sẵn. Tuy nhiên, tôi nghĩ Django có thể là một chút nhiều hơn tôi thực sự cần (tức là nhiều tính năng hơn tôi thực sự cần == chậm hơn?).

Bất kỳ ai có kinh nghiệm với các giải pháp ORM Python khác nhau có thể so sánh và tương phản các tính năng và chức năng, tốc độ, hiệu quả, v.v. của họ?

Answer 1

SQLAlchemy được đầy đủ tính năng và mạnh mẽ (sử dụng mô hình DataMapper). Django ORM có cú pháp rõ ràng hơn và dễ viết hơn (mẫu ActiveRecord). Tôi không biết về sự khác biệt về hiệu suất.

SQLAlchemy cũng có một số declarative layer ẩn một số phức tạp và cung cấp cho nó cú pháp kiểu ActiveRecord giống với cú pháp ORM của Django hơn.

Tôi sẽ không lo lắng về Django là "quá nặng". Nó được tách ra đủ để bạn có thể sử dụng ORM nếu bạn muốn mà không cần phải nhập phần còn lại.

Điều đó nói rằng, nếu tôi đã sử dụng CherryPy cho lớp web và chỉ cần một ORM, tôi có thể chọn không tham gia SQLAlchemy.

Answer 2

Tôi nghĩ bạn có thể xem xét:

Autumn

Storm

Answer 3

tôi muốn kiểm tra SQLAlchemy

Nó thực sự dễ dàng để sử dụng và các mô hình bạn làm việc với không phải là xấu ở tất cả. Django sử dụng SQLAlchemy cho ORM nhưng tự sử dụng nó cho phép bạn sử dụng toàn bộ sức mạnh của nó.

Dưới đây là một ví dụ nhỏ vào việc tạo ra và chọn orm đối tượng

>>> 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')> 

Answer 4

Tôi thường sử dụng SQLAlchemy. Nó khá mạnh mẽ và có lẽ là con trăn trưởng thành nhất ORM.

Nếu bạn dự định sử dụng CherryPy, bạn cũng có thể xem xét dejavu vì nó là của Robert Brewer (anh chàng hiện là trưởng nhóm dự án CherryPy). Cá nhân tôi đã không sử dụng nó, nhưng tôi biết một số người thích nó.

SQLObject dễ sử dụng hơn ORM so với SQLAlchemy, nhưng nó không hoàn toàn mạnh mẽ.

Cá nhân, tôi sẽ không sử dụng ORM Django trừ khi tôi đã lên kế hoạch viết toàn bộ dự án ở Django, nhưng đó chỉ là tôi.

Answer 5

Chúng tôi sử dụng Elixir cùng với SQLAlchemy và đã thích nó cho đến nay. Elixir đặt một lớp trên đỉnh của SQLAlchemy khiến cho nó trông giống như các bộ đếm truy cập "mẫu ActiveRecord".

Answer 6

Không có cách nào có thể hiểu được rằng các tính năng không sử dụng trong Django sẽ đưa ra một hình phạt hiệu suất.Có thể chỉ có ích nếu bạn quyết định nâng cấp dự án.

Answer 7

Storm có cho là API đơn giản nhất:

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() 

Và nó làm cho nó đau để thả xuống SQL liệu khi bạn cần phải:

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

Answer 8

declarative mở rộng SQLAlchemy, mà đang trở thành tiêu chuẩn trong 0,5, cung cấp tất cả trong một giao diện rất giống như của Django hoặc Storm. Nó cũng tích hợp liền mạch với các lớp/bảng được định cấu hình bằng cách sử dụng kiểu datamapper:

Answer 9

SQLAlchemy rất, rất mạnh. Tuy nhiên nó không phải là thread an toàn chắc chắn rằng bạn giữ cho rằng trong tâm trí khi làm việc với cherrypy trong chế độ thread-pool.

Answer 10

Tôi đã sử dụng Storm + SQLite cho một dự án nhỏ và khá hài lòng với nó cho đến khi tôi thêm đa xử lý. Cố gắng sử dụng cơ sở dữ liệu từ nhiều quá trình dẫn đến một ngoại lệ "Cơ sở dữ liệu bị khóa". Tôi chuyển sang SQLAlchemy, và cùng một mã làm việc không có vấn đề gì.

Answer 11

này có vẻ là điểm tham chiếu kinh điển cho sự tương tác cơ sở dữ liệu cấp cao bằng Python: http://wiki.python.org/moin/HigherLevelDatabaseProgramming

Từ đó, nó trông giống như Dejavu thực hiện mô hình DataMapper Martin Fowler khá trừu tượng bằng Python.

Answer 12

Nếu bạn đang tìm kiếm nhẹ và đã quen thuộc với các mô hình khai báo django-phong cách, hãy kiểm tra Peewee: https://github.com/coleifer/peewee

Ví dụ:

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') 

Kiểm tra docs để biết thêm ví dụ.