Một số giải pháp ORM Python tốt là gì? [đóng cửa]

Tôi đang đánh giá và xem xét việc sử dụng CherryPy cho một dự án về cơ bản là giao diện JavaScript từ phía máy khách (trình duyệt) nói chuyện với dịch vụ web Python ở mặt sau. Vì vậy, tôi thực sự cần một cái gì đó nhanh và nhẹ ở mặt sau mà tôi có thể thực hiện bằng Python để nói với PostgreQuery DB thông qua ORM (JSON cho trình duyệt).

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

Bất cứ ai cũng có kinh nghiệm với các giải pháp ORM Python khác nhau có thể so sánh và đối chiếu các tính năng và chức năng, tốc độ, hiệu quả, v.v.?

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

SQLAlchemy cũng có một lớp khai báo ẩn một số độ phức tạp và cung cấp cho nó một cú pháp kiểu ActiveRecord tương tự như Django ORM.

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

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

Nếu bạn đang tìm kiếm trọng lượng nhẹ và đã quen thuộc với các mô hình khai báo theo phong cách django, hãy xem peewee: https://github.com/coleifer/peewee

Thí 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 các tài liệu để biết thêm ví dụ.

Storm được 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 không gây đau đớn khi thả xuống SQL thô khi bạn cần:

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

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

Nếu bạn đang dự định sử dụng CherryPy, bạn cũng có thể xem xét dejavu giống như của Robert Brewer (người đứng đầu dự án CherryPy hiện tại). Cá nhân tôi đã không sử dụng nó, nhưng tôi biết một số người yêu thích nó.

SQLObject dễ sử dụng ORM hơn một chút so với SQLAlchemy, nhưng nó không mạnh bằng.

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

Phần mở rộng khai báo của SQLAlchemy , đang trở thành tiêu chuẩn trong 0,5, cung cấp giao diện tất cả trong một rất giống với Django hoặc Storm. Nó cũng tích hợp hoàn hảo với các lớp / bảng được cấu hình bằng cách sử dụng kiểu 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()

Chúng tôi sử dụng Elixir cùng với SQLAlchemy và đã thích nó cho đến nay. Elixir đặt một lớp lên trên SQLAlchemy, làm cho nó trông giống như các bộ phận đối xứng "mẫu ActiveRecord".

Đây dường như là điểm tham chiếu chính cho tương tác cơ sở dữ liệu cấp cao trong Python: http://wiki.python.org/moin/HigherLevelDatabaseProgramming

Từ đó, có vẻ như Dejavu triển khai mẫu DataMapper của Martin Fowler khá trừu tượng trong Python.

Tôi nghĩ rằng bạn có thể nhìn vào:

Mùa thu

Bão táp

Không có cách nào có thể hiểu được rằng các tính năng không được 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.

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 quy trình dẫn đến ngoại lệ "Cơ sở dữ liệu bị khóa". Tôi đã chuyển sang SQLAlchemy và cùng một mã không hoạt động.

SQLAlchemy rất, rất mạnh. Tuy nhiên, nó không an toàn cho chuỗi, đảm bảo bạn ghi nhớ điều đó khi làm việc với cherrypy ở chế độ luồng-luồng.

Tôi sẽ kiểm tra SQLAlchemy

Nó thực sự dễ sử dụng và các mô hình bạn làm việc không hề tệ chút nào. Django sử dụng SQLAlchemy cho ORM của nó nhưng việc sử dụng nó cho phép bạn sử dụng toàn bộ sức mạnh của nó.

Đây là một ví dụ nhỏ về việc tạo và chọn các đối tượng 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')>