ORM-Framework Pony ORM in Python in der Praxis

Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die in der Webentwicklung, Datenanalyse, künstlichen Intelligenz und anderen Bereichen verwendet werden kann. Im Python-Entwicklungsprozess ist das ORM-Framework (Object Relational Mapping) ein wesentlicher Bestandteil. Das ORM-Framework kann uns dabei helfen, Daten zwischen der Datenbank und der Anwendung einfach zu interagieren. In diesem Artikel nehmen wir das Pony ORM-Framework als Beispiel, um die Anwendung des ORM-Frameworks in Python vorzustellen.

Pony ORM ist ein leichtgewichtiges ORM-Framework in Python. Seine Vorteile liegen darin, dass es leicht zu erlernen ist und eine gute Leistung und Skalierbarkeit aufweist. Mit Pony ORM können wir Python-Objekte einfach Datenbankdatensätzen zuordnen und Python-Objekte direkt verwenden, um Daten in der Datenbank zu manipulieren.

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung von Pony ORM zum Betreiben einer MySQL-Datenbank:

Pony ORM installieren:

pip install pony

Mit der MySQL-Datenbank verbinden:

from pony.orm import *

db = Database("mysql", host="localhost", user="root",
              password="123456", database="test")

Datenbankmodell definieren:

class Person(db.Entity):
    name = Required(str)
    age = Required(int)

Verwenden Sie die Pony ORM-API zum Speichern Daten in die Datenbank:

with db_session:
    p1 = Person(name="Tom", age=18)
    p2 = Person(name="Jerry", age=20)
    commit()

Daten in der Datenbank abfragen:

with db_session:
    persons = select(p for p in Person)
    for p in persons:
        print(p.name, p.age)

Im obigen Code verwenden wir zunächst die Datenbankfunktion von Pony ORM, um eine Verbindung mit der MySQL-Datenbank herzustellen, und definieren dann ein Personenobjekt als Datenmodell . Wenn wir die Pony ORM-API zum Speichern von Daten in der Datenbank verwenden, öffnen wir zunächst eine Datenbanksitzung, erstellen eine Instanz des Person-Objekts und übernehmen dann die Änderungen. Schließlich verwenden wir bei der Abfrage der Datenbank eine Select-Anweisung, um alle Person-Objekte abzurufen und auszudrucken.

Darüber hinaus unterstützt Pony ORM auch Verbindungen zu mehreren Datenbanktypen wie SQLAlchemy, SQLite usw. sowie Multithreading, Multiprozess und verteilten Datenzugriff. Kurz gesagt, Pony ORM ist ein hervorragendes ORM-Framework in Python. Es bietet die Vorteile hoher Effizienz, Skalierbarkeit und einfacher Erlernbarkeit und ist ein unverzichtbarer Bestandteil der Python-Entwicklung.

Obwohl Pony ORM es uns erleichtert, ORM in Python zu schreiben, müssen wir bei der Verwendung von ORM dennoch die Grundkonzepte von Datenbankoperationen verstehen, wie z. B. Tabellen, Primärschlüssel, Fremdschlüssel, Assoziationen usw. Erst wenn Sie diese Konzepte gründlich verstanden und die Grundprinzipien von ORM verstanden haben, können Sie die Vorteile von ORM voll ausschöpfen und seine Mängel vermeiden.

In diesem Artikel stellen wir die Methoden und grundlegenden Anwendungen der Verwendung des Pony ORM-Frameworks für Datenbankoperationen in Python vor. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen hilft, das Python-ORM-Framework zu verstehen und Ihnen die Möglichkeit eröffnet, tiefergehende ORM-Kenntnisse zu erlernen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonORM-Framework Pony ORM in Python in der Praxis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!