Не секрет, что SQLAlchemy — самая популярная ORM на Python. Она позволяет писать куда более продвинутые вещи, чем большинство Active Record собратьев. Но плата за это — более сложный код, и в простых задачах вроде CRUD это напрягает.
О том, как я сделал Алхимию удобной, воспользовавшись опытом лучших Active Record ORM, читайте под катом.
Column всё путём, но ведь поля могут содержать ссылки на другие объекты (например, ForeignKey), к которым предъявляются такие же требования. И тут авторы SQLAlchemy пошли самым простым путём: если нельзя сделать автоматически на все случаи жизни, то не пусть делает пользователь вручную. В результате код миксина должен выглядеть примерно так:class WithParent(object):
@declared_attr
def parent_id(cls):
return Column(ForeignKey(Parent.id))
@declared_attr
def parent(cls):
return relationship(Parent)MetaData ну и, соответственно, с разными базовыми классами. Декларативно. Повсеместный copy-paste быстро надоел. Были мысли создавать второй класс путём копирования, но уж больно сложно получается: не так просто определить, где на какой глубине остановиться, а где заменить ссылки на что-то уже отзеркалированное. Гораздо проще сделать фабрику и создавать столько классов, сколько нужно. В питоне ж это просто:def create_C(Base):
class C(Base):
id = Column(Integer, primary_key=True)
# …
return CВ новом релизе:
Во время посещения PyConRu 2014 я, с удивлением, узнал, что достаточно большая аудитория python-разработчиков не использует SQLAlchemy в качестве основного инструмента для работы с базой данных. Порассуждав на данную тему после Light Talks с коллегами было принято решение — во чтобы то ни стало написать статью о том, что же можно делать со всей мощью SQLAlchemy.
from sqlalchemy import Column, Integer, Boolean
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy_mptt.mixins import BaseNestedSets
Base = declarative_base()
class Tree(Base, BaseNestedSets):
__tablename__ = "tree"
id = Column(Integer, primary_key=True)
visible = Colum
Выпустил новую версию aiopg -- библиотеки для работы с PostgreSQL из asyncio.
aiopg использует асинхронные вызовы и в этом похож на txpostgres и momoko -- библиотеки для работы с PostgreSQL под twisted и tornado соответственно.
В новой версии aiopg появилась опциональная поддержка SQLAlchemy Core Expressions.
Проще один раз показать.
Создаем описание структуры базы данных:
import sqlalchemy as sa
metadata = sa.MetaData()
users = sa.Table('users', metadata,
sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
sa.Column('name', sa.String(255)),
sa.Column('birthday', sa.DateTime))
emails = sa.Table('emails', metadata,
sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),
ORM позволяет быстро переключатся между БД не учитывая их диалект(практически). Но данные хранятся физически в разных местах и естественно их надо переносить, например при переключении с sqlite на PostgreSQL. В Django есть встроенный функционал в виде:# Выгрузка в JSON
python manage.py dumpdata myapp.A > a.json
# Загрузка из JSON
python manage.py loaddata a.json
Публикации русскоязычной python-блогосферы с меткой sqlalchemy Здесь вы можете посмотреть список блогов, по которым производится мониторинг новых публикаций. Если вы хотите добавить новый блог, пожалуйста, заполните форму.