使用Python的web.py框架实现类似Django的ORM查询的教程
Django中的对象查询
Django框架自带了ORM,实现了一些比较强大而且方便的查询功能,这些功能和表无关。比如下面这个例子:
class Question(models.Model): question_text = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') >>> Question.objects.all() >>> Question.objects.get(pk=1)
从例子可以看出,objects.all和objects.get这些功能都不是在class Question中定义的,可能在其父类models.Model中定义,也可能不是。那么我们在web.py中如何实现这样的功能呢?(如果你选择使用SQLAlchemy就不需要自己实现了)。
实现
思路
我们注意到Question.objects.all()这样的调用是直接访问了类属性objects,并调用了objects属性的方法all()。这里objects可能是一个实例,也可能是一个类。我个人认为(我没看过Django的实现)这应该是一个实例,因为实例化的过程可以传递一些表的信息,使得类似all()这样的函数可以工作。经过分析之后,我们可以列出我们需要解决的问题:
- 需要实现一个模型的父类Model,实际的表可以从这个父类继承以获得自己没有定义的功能。
- 实际的模型类(比如Question类)定义后,不实例话的情况下就要具备objects.all()这样的查询效果。
- 从上面的需求可以看出,我们需要在类定义的时候就实现这些功能,而不是等到类实例化的时候再实现这些功能。类定义的时候实现功能?这不就是metaclass(元类)做的事情嘛。因此实现过程大概是下面这样的:
- 实现一个Model类,其绑定方法和表的增、删、改有关。
- 修改Model类的元类为ModelMetaClass,该元类定义的过程中为类增加一个objects对象,该对象是一个ModelDefaultManager类的实例,实现了表的查询功能。
代码
都说不给代码就是耍流氓,我还是给吧。说明下:使用的数据库操作都是web.py的db库中的接口。
# -*- coding: utf-8 -*- import web import config # 自定义的配置类,可以忽略 def _connect_to_db(): return web.database(dbn="sqlite", db=config.dbname) def init_db(): db = _connect_to_db() for statement in config.sql_statements: db.query(statement) class ModelError(Exception): """Exception raised by all models. Attributes: msg: Error message. """ def __init__(self, msg=""): self.msg = msg def __str__(self): return "ModelError: %s" % self.msg class ModelDefaultManager(object): """ModelManager implements query functions against a model. Attributes: cls: The class to be managed. """ def __init__(self, cls): self.cls = cls self._table_name = cls.__name__.lower() def all(self): db = _connect_to_db() results = db.select(self._table_name) return [self.cls(x) for x in results] def get(self, query_vars, where): results = self.filter(query_vars, where, limit=1) if len(results) > 0: return results[0] else: return None def filter(self, query_vars, where, limit=None): db = _connect_to_db() try: results = db.select(self._table_name, vars=query_vars, where=where, limit=limit) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e)) return [self.cls(x) for x in results] class ModelMetaClass(type): def __new__(cls, classname, bases, attrs): new_class = super(ModelMetaClass, cls).__new__(cls, classname, bases, attrs) objects = ModelDefaultManager(new_class) setattr(new_class, "objects", objects) return new_class class Model(object): """Parent class of all models. """ __metaclass__ = ModelMetaClass def __init__(self): pass def _table_name(self): return self.__class__.__name__.lower() def insert(self, **kargs): db = _connect_to_db() try: with db.transaction(): db.insert(self._table_name(), **kargs) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e)) def delete(self, where, using=None, vars=None): db = _connect_to_db() try: with db.transaction(): db.delete(self._table_name(), where, vars=vars) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e)) def save(self, where, vars=None, **kargs): db = _connect_to_db() try: with db.transaction(): db.update(self._table_name(), where, vars, **kargs) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e))
使用
首先定义表对应的类:
class Users(Model): ...
使用就和Django的方式一样:
>>> user_list = Users.objects.all()

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手机XML转PDF的速度取决于以下因素:XML结构的复杂性手机硬件配置转换方法(库、算法)代码质量优化手段(选择高效库、优化算法、缓存数据、利用多线程)总体而言,没有绝对的答案,需要根据具体情况进行优化。

不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务,通过两步走的方式实现:1. 在云端转换 XML 为 PDF,2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

C语言中没有内置求和函数,需自行编写。可通过遍历数组并累加元素实现求和:循环版本:使用for循环和数组长度计算求和。指针版本:使用指针指向数组元素,通过自增指针遍历高效求和。动态分配数组版本:动态分配数组并自行管理内存,确保释放已分配内存以防止内存泄漏。

可以将 XML 转换为图像,方法是使用 XSLT 转换器或图像库。XSLT 转换器:使用 XSLT 处理器和样式表,将 XML 转换为图像。图像库:使用 PIL 或 ImageMagick 等库,从 XML 数据创建图像,例如绘制形状和文本。

无法找到一款将 XML 直接转换为 PDF 的应用程序,因为它们是两种根本不同的格式。XML 用于存储数据,而 PDF 用于显示文档。要完成转换,可以使用编程语言和库,例如 Python 和 ReportLab,来解析 XML 数据并生成 PDF 文档。

没有APP可以将所有XML文件转成PDF,因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局,需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库(如ElementTree)解析XML,并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML,可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时,考虑使用多线程或多进程,并选择合适的库。

XML格式化工具可以将代码按照规则排版,提高可读性和理解性。选择工具时,要注意自定义能力、对特殊情况的处理、性能和易用性。常用的工具类型包括在线工具、IDE插件和命令行工具。

用大多数文本编辑器即可打开XML文件;若需更直观的树状展示,可使用 XML 编辑器,如 Oxygen XML Editor 或 XMLSpy;在程序中处理 XML 数据则需使用编程语言(如 Python)与 XML 库(如 xml.etree.ElementTree)来解析。
