


Dernières mises à jour et fonctionnalités pour Python ORM
Le
Object Relational Mapping (ORM) est une technologie qui permet une interaction transparente entre les langages de programmation orientés objet (tels que python) et les bases de données relationnelles. L'une des bibliothèques ORM les plus populaires pour le langage Python est sqlAlchemy, qui est constamment mise à jour et améliorée pour offrir de nouvelles fonctionnalités et des performances améliorées.
Dernières mises à jour
SQLAlchimie 2.0
- Amélioration des performances : Améliore considérablement la vitesse des requêtes en utilisant des technologies telles que l'exécution asynchrone io et parallèle.
- Nouvelle API de requête : Introduit une nouvelle requête api, offrant une manière plus concise et intuitive de créer des requêtes complexes.
- Gestion améliorée des transactions : Prise en charge améliorée des transactions, y compris les transactions distribuées et les transactions imbriquées.
- Pluggabilité des extensions ORM : Fournit un système d'extension ORM hautement enfichable, permettant une intégration facile de bibliothèques tierces.
SQLAlchimie 1.4
- Extension JSON : Ajout de la prise en charge native du type de données JSON, permettant un traitement transparent des données jsON.
- Support asynchrone : Fournit un support complet pour la programmation asynchrone, y compris le pooling de connexions base de donnéesasynchrone et l'exécution de requêtes asynchrones.
- Améliorations du mappage ORM : Introduit de nouvelles options de mappage telles que pour effectuer une validation personnalisée pendant le cycle de vie des objets.
@validates()
Caractéristiques
Construction de requêtes dynamiques
SQLAlchemy permet de créer des requêtes de manière dynamique et sécurisée. Les requêtes peuvent être construites à l'aide du code Python, puis modifiées ou personnalisées selon les besoins.
Modélisation relationnelleSQLAlchemy offre de riches capacités de modélisation de relations, permettant la définition de modèles de données complexes, notamment des relations un-à-un, un-à-plusieurs et plusieurs-à-plusieurs.
Stratégie de chargement des donnéesSQLAlchemy fournit des stratégies de chargement de données flexibles, permettant un chargement paresseux ou hâtif d'objets associés. Cela améliore les performances tout en permettant de personnaliser le comportement de chargement des données selon les besoins.
Optimisation des requêtesSQLAlchemy utilise des techniques d'
optimisationde requêtes automatiques telles que l'exécution différée et le traitement par lots pour améliorer les performances des requêtes. De plus, il fournit des options telles que pour une optimisation supplémentaire des requêtes.
with_polymorphism()
和 slice()
SQLAlchemy offre des capacités robustes de gestion des transactions, notamment la prise en charge des transactions imbriquées et des transactions distribuées. Il fournit également des
outilsde gestion des sessions et des connexions pour simplifier les interactions avec la base de données.
Extension ORMSQLAlchemy fournit un système ORM extensible qui permet une intégration facile de bibliothèques et d'extensions tierces. Cela augmente la flexibilité, permettant l'ajout de fonctionnalités personnalisées telles que le contrôle de version, la recherche en texte intégral ou la
caching.
Perspectives d'avenirL’équipe de développement
deSQLAlchemy s’engage à fournir des mises à jour et des améliorations continues. Les prochaines versions devraient se concentrer sur l'amélioration des performances, l'amélioration de l'API de requête et la fourniture d'extensions ORM supplémentaires.
ConclusionSQLAlchemy ORM est un outil puissant pour les développeurs Python travaillant avec des bases de données relationnelles. Avec des mises à jour constantes et l'introduction de nouvelles fonctionnalités, il maintient son leadership dans l'espace ORM, offrant aux développeurs une interaction transparente avec les données, des performances améliorées et une évolutivité flexible pour répondre aux exigences d'applications complexes.
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