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Ausführliche Erklärung von Tortoise ORM, dem ORM-Framework in Python

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2023-06-10 14:37:456772Durchsuche

Python ist eine unverzichtbare Programmiersprache, und im Zuge ihrer Weiterentwicklung sind viele leistungsstarke Tools und Frameworks entstanden. Unter diesen ist das ORM-Framework (Object Relational Mapping) für die Python-Entwicklung von großer Bedeutung. Tortoise ORM ist ein ORM-Framework in Python, das auf asynchroner Syntax basiert und eine sehr hohe Leistung und Skalierbarkeit aufweist. In diesem Artikel werden die Eigenschaften und die grundlegende Verwendung von Tortoise ORM ausführlich vorgestellt.

  1. Was ist ein ORM-Framework?

ORM-Framework ist eine Technologie, die Datenobjekte in objektorientierten Programmiersprachen auf relationale Datenbanken abbildet. ORM verbessert die Entwicklungseffizienz durch das Datenobjektmodell und ermöglicht es Entwicklern, objektorientierte Programmierschnittstellen zum Betrieb relationaler Datenbanken zu verwenden, ohne SQL-Anweisungen von Hand schreiben zu müssen und die Datenverarbeitung objektorientiert durchzuführen.

  1. Funktionen von Tortoise ORM

Tortoise ORM ist eine asynchrone ORM-Bibliothek, die auf der Sprache Python 3.6+ basiert. Im Folgenden sind die Hauptmerkmale von Tortoise ORM aufgeführt:

(1) Hohe Effizienz: Tortoise ORM verwendet asynchrone Syntax, kann ein hohes Maß an Parallelität unterstützen und weist eine hervorragende Leistung auf.

(2) Benutzerfreundlichkeit: Tortoise ORM ist einfach zu verwenden, unterstützt eine ähnliche Syntax wie Django ORM und bietet einen vollständigen Satz von ORM-Modellen (Meta-Klassen).

(3) Einfach zu erweitern: Für eine bessere Skalierbarkeit trennt Tortoise ORM das Schreiben des Modells von der Datenbank, sodass wir den Code bequemer umgestalten können.

(4) Umfangreiche Plug-Ins: Tortoise ORM unterstützt viele Plug-Ins von Drittanbietern, wie z. B. asynchrone ElasticSearch, PostgreSQL, Aiopg, PgAmdin, AsyncSSH, APscheduler, AIOCache usw.

  1. So verwenden Sie Tortoise ORM

Zunächst benötigen wir eine MySQL-Datenbank und einen PyMySQL-Treiber. Wenn Sie die MySQL-Datenbank und den PyMySQL-Treiber nicht installiert haben, können Sie sie mit dem folgenden Befehl installieren:

pip install pymysql

Wenn auf Ihrem MySQL-Server SSL nicht aktiviert ist, installieren Sie das Flag -use-optionssl=True, um SSH-verschlüsselte Verbindungen zu verwenden:

pip install pymysql[ssl]

Als nächstes wollen wir Tortoise ORM und seine Abhängigkeiten installieren:

pip install tortoise-orm

Um Tortoise ORM verwenden zu können, müssen wir ein Tortoise ORM-Objekt erstellen. In diesem Objekt können wir die URL, den Benutzernamen, das Passwort und den Datenbanknamen angeben, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen. Zum Beispiel:

from tortoise import Tortoise

TORTOISE_ORM = {
    "connections": {"default": "mysql://user:password@127.0.0.1:3306/test_db"},
    "apps": {
        "models": {
            "models": ["__main__"],
            "default_connection": "default",
        },
    },
}

async def init_orm():
    await Tortoise.init(TORTOISE_ORM)
    await Tortoise.generate_schemas()

asyncio.run(init_orm())

Hier definieren wir ein TORTOISE_ORM-Wörterbuch, das die URL und die Anwendungsliste für die Datenbankverbindung angibt (in diesem Fall verwenden wir nur das Modul __main__). Anschließend haben wir eine init_orm-Funktion erstellt, mit der wir das Tortoise-Objekt initialisiert und das Datenbankschema generiert haben.

Als nächstes können wir ein Datenbankmodell (Model) definieren, das eine Python-Klasse ist und das in Tortoise bereitgestellte Model erben muss. Zum Beispiel:

from tortoise import fields, models

class User(models.Model):
    id = fields.IntField(pk=True)
    username = fields.CharField(50, unique=True)
    password = fields.CharField(128)
    created_at = fields.DatetimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = fields.DatetimeField(auto_now=True)

Hier definieren wir ein Benutzermodell, das ein ID-Feld, ein Benutzernamenfeld, ein Passwortfeld und zwei Zeitstempelfelder (Erstellungszeit und Aktualisierungszeit) enthält. Es ist zu beachten, dass unser ID-Feld pk=True verwenden muss, um den Primärschlüssel anzugeben.

Jetzt können wir mithilfe des ORM-Modells auf die Datenbank zugreifen. Wenn wir beispielsweise einen neuen Benutzer in die Datenbank einfügen möchten, können wir den folgenden Code verwenden:

async def create_user(username: str, password: str) -> User:
    user = User(username=username, password=password)
    await user.save()
    return user

Hier erstellen wir zuerst ein Benutzerobjekt, rufen dann die Methode save() auf, um es in der Datenbank zu speichern, und schließlich Gibt das User-Objekt zurück. Wir können den Benutzer auch mit dem folgenden Code aus der Datenbank abrufen:

async def get_user_by_username(username: str) -> Union[None, User]:
    return await User.filter(username=username).first()

Hier können wir die Filtermethode der User-Klasse verwenden, um Benutzer anhand des Benutzernamens zu finden, und dann die Methode first() aufrufen, um das erste passende Ergebnis zurückzugeben.

  1. Tortoise ORM-Plugin

Als offenes und flexibles ORM-Framework unterstützt Tortoise ORM viele Plugins. Im Folgenden finden Sie eine Einführung in einige Plug-Ins:

(1) tortoise-orm [elastic]: Unterstützt asynchrone Elasticsearch.

(2) tortoise-orm[asyncpg]: PostgreSQL-Datenbankunterstützung.

(3) tortoise-orm[aiopg]: AioPg-Datenbankunterstützung.

(4) tortoise-orm[admin]: Visuelle Schnittstelle und Verwaltungstool.

(5) tortoise-orm[sqlite]: SQLite-Datenbankunterstützung.

(6) tortoise-orm[aiofiles]: Dateispeicherunterstützung.

(7) tortoise-orm[aioredis]: Redis-Datenbankunterstützung.

(8) tortoise-orm[asyncssh]: SSH-Client- und Serverunterstützung.

(9) tortoise-orm[aiohttp]: Web-Framework-Unterstützung mit der aiohttp-Bibliothek.

Diese Plug-ins können entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen ausgewählt werden. Sie können Tortoise ORM und Plug-Ins verwenden, die Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen, um Ihre Entwicklungseffizienz zu verbessern.

  1. Zusammenfassung

Tortoise ORM ist eine ORM-Bibliothek mit hervorragender Leistung und einfacher Bedienung, leistungsstarken Funktionen, guter Skalierbarkeit und Plug-in-Mechanismus. Es verwendet asynchrone Syntax und kann ein hohes Maß an Parallelität unterstützen. Gleichzeitig bietet Tortoise ORM eine ähnliche Syntax wie Django ORM und ist einfach zu verwenden. In Python-Anwendungen kann es die Entwicklungseffizienz erheblich verbessern und Anwendungen dabei helfen, effizienter mit Datenbanken zu interagieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung von Tortoise ORM, dem ORM-Framework in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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