ORM フレームワーク Python での Pony ORM の実践

Python は、Web 開発、データ分析、人工知能などの分野で使用できる高レベルのプログラミング言語です。 Python 開発プロセスでは、ORM (オブジェクト リレーショナル マッピング) フレームワークが不可欠な部分であり、データベースとアプリケーション間でデータを簡単にやり取りするのに役立ちます。この記事では、Pony ORM フレームワークを例として、Python での ORM フレームワークのアプリケーションを紹介します。

Pony ORM は Python の軽量 ORM フレームワークであり、他の ORM フレームワークと比較して、学習が容易で、パフォーマンスとスケーラビリティが優れているという利点があります。 Pony ORM を使用すると、Python オブジェクトをデータベース レコードに簡単にマッピングし、Python オブジェクトを直接使用してデータベース内のデータを操作できます。

以下は、Pony ORM を使用して MySQL データベースを操作する例です:

Pony ORM をインストールします:

pip install pony

MySQL データベースに接続します:

from pony.orm import *

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

データベース モデルを定義します:

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

Pony ORM API を使用してデータベースにデータを保存します:

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

データベース内のデータをクエリします:

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

上記のコードでは、最初に Pony ORM のデータベースを使用します。 この関数は、MySQL データベースへの接続を確立し、次に Person オブジェクトをデータ モデルとして定義します。 Pony ORM API を使用してデータベースにデータを保存する場合は、まずデータベース セッションを開き、Person オブジェクトのインスタンスを作成してから、変更をコミットします。最後に、データベースにクエリを実行するときに、select ステートメントを使用してすべての Person オブジェクトを取得し、出力します。

さらに、Pony ORM は SQLAlchemy や SQLite などの複数のデータベース タイプへの接続もサポートし、マルチスレッド、マルチプロセス、分散データ アクセスもサポートします。つまり、Pony ORM は Python の非常に優れた ORM フレームワークであり、高効率、拡張性、学習の容易さという利点を備えており、Python 開発には欠かせないものとなっています。

Pony ORM を使用すると、Python での ORM の作成が容易になりますが、ORM を使用する場合は、テーブル、主キー、外部キー、関連付けなどのデータベース操作の基本概念を理解する必要があります。これらの概念を深く理解し、ORM の基本原則を理解した後でのみ、ORM の利点を最大限に活用し、その欠点を回避することができます。

この記事では、Python でデータベース操作に Pony ORM フレームワークを使用する方法と基本的なアプリケーションを紹介します。この記事が Python ORM フレームワークを理解し、より深い ORM 知識を学ぶきっかけとなることを願っています。

以上がORM フレームワーク Python での Pony ORM の実践の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。