Python Peewee数据库ORM框架详解

一、简介

Peewee是一个轻量级的Python ORM框架，支持MySql，Postgresql，Sqlite等多种关系型数据库，具有优雅的api和简洁的实现方式。它受到Django ORM和SQLAlchemy的启发，可以处理所有的常见数据库操作，并具有高度的扩展性。

Peewee使用模型定义数据结构，同时支持数据表关系建模，使得开发人员可以轻松地进行数据库访问。同时，Peewee支持丰富的查询方式和数据库事务管理，让开发人员可以专注于业务逻辑，而不需要关注过于底层的数据库操作细节。

二、模型定义

在Peewee中，模型是数据结构的抽象，它通常会映射为数据库中的一个表。在定义模型时，通常需要指定以下信息：

1. 数据表名

class Person(Model):
    name = CharField()
    age = IntegerField()

    class Meta:
        database = db # db为数据库实例变量
        db_table = 'person' # 数据表名为person

2. 字段类型

class User(Model):
    username = CharField(unique=True)
    age = IntegerField(default=18)
    is_admin = BooleanField(null=False, default=False)
    regist_time = DateTimeField(default=datetime.now)

Peewee支持多种字段类型，包括CharField，TextField，IntegerField等，可以通过不同的字段类型进行灵活的数据存储。

3. 数据关系

在Peewee中，通过外键实现不同数据表之间的关系。如下面的代码示例中，Blog和Tag两个模型之间通过ManyToManyField建立了多对多的关系：

class Blog(Model):
    title = CharField()
    content = TextField()
    publish_date = DateField()

    class Meta:
        database = db # db为数据库实例变量

class Tag(Model):
    name = CharField()
    blogs = ManyToManyField(Blog, backref='tags')

    class Meta:
        database = db # db为数据库实例变量

三、CRUD操作

Peewee提供了多种简洁清晰的数据库操作方式：

1. 创建

如果需要向数据库中插入数据，可以使用save()方法或create()方法进行创建：

new_person = Person(name='Tom', age=20)
new_person.save()

Person.create(name='Jerry', age=18)

2. 查询

Peewee支持多种查询方式，包括filter()，get()和raw()。其中filter()可以支持多个条件查询，get()可以直接根据主键查询，raw()可以使用原始的SQL查询语句来进行查询。

result = Person.filter(name='Tom', age=20)
result = Person.get(Person.id == 1)
result = Person.raw('SELECT * FROM person WHERE name=\'Tom\';')

3. 更新

如果需要更新数据，可以使用save()方法或update()方法：

person = Person.get(Person.id == 1)
person.name = 'Leo'
person.save()

Person.update(name='Jack').where(Person.age <= 20).execute()

4. 删除

如果需要删除数据，可以使用delete_instance()方法或delete()方法进行删除：

person = Person.get(Person.id == 1)
person.delete_instance()

Person.delete().where(Person.age > 20).execute()

四、高级查询

Peewee支持多种高级查询方式，可以灵活地进行复杂的查询操作：

1. 关联查询

在Peewee中，可以通过join方法进行关联查询。如下面的例子中，通过Blog和Tag两个模型之间的关系建立了一张临时表查询对应的所有数据：

result = Blog.select().join(Tag).where(Tag.name=='Python')
for blog in result:
    print(blog.title)

2. 聚合查询

在Peewee中，可以对数据进行聚合计算。如下面的例子，在Person表中求所有人年龄的平均值：

avg_age = Person.select(fn.AVG(Person.age)).scalar()
print(avg_age)

3. 分组查询

在Peewee中，可以通过group_by方法对数据进行分组查询。如下面的例子，在Person表中按照年龄进行分组查询：

query = Person\
        .select(Person.age, fn.COUNT(Person.id))\
        .group_by(Person.age)\
        .order_by(Person.age)

for person in query:
    print(person.age, person.count)

五、事务管理

在Peewee中，可以使用transaction()方法进行事务管理操作。在事务的执行中，如果出现异常，会自动回滚事务。

with db.atomic() as txn:
    p1 = Person(name='Tom', age=20)
    p1.save()
    p2 = Person(name='Jerry', age=18)
    p2.save()

六、小结

在本篇文章中，我们对Python Peewee ORM框架进行了详细的介绍。Peewee具有简洁的api和灵活的实现方式，支持多种关系型数据库，并且具有优秀的扩展性。通过Peewee，我们可以在Python应用程序中轻松地进行数据库访问，并且进行复杂的查询和事务管理操作。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/150938.html