Python Peewee數據庫ORM框架詳解

一、簡介

Peewee是一個輕量級的Python ORM框架，支持MySql，Postgresql，Sqlite等多種關係型數據庫，具有優雅的api和簡潔的實現方式。它受到Django ORM和SQLAlchemy的啟發，可以處理所有的常見數據庫操作，並具有高度的擴展性。

Peewee使用模型定義數據結構，同時支持數據表關係建模，使得開發人員可以輕鬆地進行數據庫訪問。同時，Peewee支持豐富的查詢方式和數據庫事務管理，讓開發人員可以專註於業務邏輯，而不需要關注過於底層的數據庫操作細節。

二、模型定義

在Peewee中，模型是數據結構的抽象，它通常會映射為數據庫中的一個表。在定義模型時，通常需要指定以下信息：

1. 數據表名

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

    class Meta:
        database = db # db為數據庫實例變量
        db_table = 'person' # 數據表名為person

2. 字段類型

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支持多種字段類型，包括CharField，TextField，IntegerField等，可以通過不同的字段類型進行靈活的數據存儲。

3. 數據關係

在Peewee中，通過外鍵實現不同數據表之間的關係。如下面的代碼示例中，Blog和Tag兩個模型之間通過ManyToManyField建立了多對多的關係：

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

    class Meta:
        database = db # db為數據庫實例變量

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

    class Meta:
        database = db # db為數據庫實例變量

三、CRUD操作

Peewee提供了多種簡潔清晰的數據庫操作方式：

1. 創建

如果需要向數據庫中插入數據，可以使用save()方法或create()方法進行創建：

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

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

2. 查詢

Peewee支持多種查詢方式，包括filter()，get()和raw()。其中filter()可以支持多個條件查詢，get()可以直接根據主鍵查詢，raw()可以使用原始的SQL查詢語句來進行查詢。

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

如果需要更新數據，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. 刪除

如果需要刪除數據，可以使用delete_instance()方法或delete()方法進行刪除：

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

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

四、高級查詢

Peewee支持多種高級查詢方式，可以靈活地進行複雜的查詢操作：

1. 關聯查詢

在Peewee中，可以通過join方法進行關聯查詢。如下面的例子中，通過Blog和Tag兩個模型之間的關係建立了一張臨時表查詢對應的所有數據：

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

2. 聚合查詢

在Peewee中，可以對數據進行聚合計算。如下面的例子，在Person表中求所有人年齡的平均值：

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

3. 分組查詢

在Peewee中，可以通過group_by方法對數據進行分組查詢。如下面的例子，在Person表中按照年齡進行分組查詢：

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、事務管理

在Peewee中，可以使用transaction()方法進行事務管理操作。在事務的執行中，如果出現異常，會自動回滾事務。

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

六、小結

在本篇文章中，我們對Python Peewee ORM框架進行了詳細的介紹。Peewee具有簡潔的api和靈活的實現方式，支持多種關係型數據庫，並且具有優秀的擴展性。通過Peewee，我們可以在Python應用程序中輕鬆地進行數據庫訪問，並且進行複雜的查詢和事務管理操作。