Python数据持久化操作简单比较

http://www.open-open.com/lib/view/open1401242246886.html

Python数据持久化操作简单比较

Python的数据持久化操作主要是六类：普通文件、DBM文件、Pickled对象存储、shelve对象存储、对象数据库存储、关系数据库存储。

普通文件不解释了，DBM就是把字符串的键值对存储在文件里：

Python代码

% python 
>>> import anydbm                            
>>> file = anydbm.open('movie', 'c')        # make a DBM file called 'movie' 
>>> file['Batman'] = 'Pow!'                 # store a string under key 'Batman' 
>>> file.keys( )                                 # get the file's key directory 
['Batman'] 
>>> file['Batman']                          # fetch value for key 'Batman' 
'Pow!'

Pickled就是把对象序列化到文件，可以存储复杂类型：

Python代码

% python 
>>> table = {'a': [1, 2, 3], 
             'b': ['spam', 'eggs'], 
             'c': {'name':'bob'}} 
>>> 
>>> import pickle 
>>> mydb  = open('dbase', 'w') 
>>> pickle.dump(table, mydb)

下面是反序列化：

Python代码

% python 
>>> import pickle 
>>> mydb  = open('dbase', 'r') 
>>> table = pickle.load(mydb) 
>>> table 
{'b': ['spam', 'eggs'], 'a': [1, 2, 3], 'c': {'name': 'bob'}}

shelve存储差不多就是DBM和Pickled方式的结合，以键值对的形式把对象序列化到文件：

Python代码

% python 
>>> import shelve 
>>> dbase = shelve.open("mydbase") 
>>> object1 = ['The', 'bright', ('side', 'of'), ['life']] 
>>> object2 = {'name': 'Brian', 'age': 33, 'motto': object1} 
>>> dbase['brian']  = object2 
>>> dbase['knight'] = {'name': 'Knight', 'motto': 'Ni!'} 
>>> dbase.close( )

取数据：

Python代码

% python 
>>> import shelve 
>>> dbase = shelve.open("mydbase") 
>>> len(dbase)                             # entries 
2 
 
>>> dbase.keys( )                          # index 
['knight', 'brian'] 
 
>>> dbase['knight']                        # fetch 
{'motto': 'Ni!', 'name': 'Knight'}

对象数据库的存储没怎么了解，因为不习惯用它存储数据。感觉应该和shelve差不多吧，只是把数据保存到了数据库里（其实还是一个文件嘛），然后增加了些事务之类的高级功能。

Python中关系数据库的存储是重点，操作关系数据库最“简单”的就是直接用DB-API，就像Java里的JDBC；当然，数据结构复杂了、设计要求高了，就得找些ORM框架偷懒了，主要有独立的SQLAlchemy，Django的自带ORM等。这部分内容还是下一篇博客写吧，我不喜欢文章拉得长长的……

简单比较Python的数据持久化操作（二）

Python中操作关系数据库最直接的就是用DB-API了，流程一般是：连接、执行SQL语句、提交、断开。以MySQL为例，下面是各步骤的代码示例：

首先是连接：

Python代码

% python 
>>> import MySQLdb 
>>> conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='python')

接着便可以执行语句了，但在执行SQL语句前要先获取指针：

Python代码

>>> curs = conn.cursor( ) 
>>> curs.execute('create database peopledb') 
1L 
>>> curs.execute('use peopledb') 
0L 
>>> tblcmd = 'create table people (name char(30), job char(10), pay int(4))' 
>>> curs.execute(tblcmd) 
0L

添加数据：

Python代码

>>> curs.execute('insert people values (%s, %s, %s)', ('Bob', 'dev', 5000)) 
1L 
>>> curs.executemany('insert people values (%s, %s, %s)', 
...          [ ('Sue', 'mus', '70000'), 
...            ('Ann', 'mus', '60000')]) 
2L 
>>> conn.commit( )

执行查询：

Python代码

>>> curs.execute('select * from people') 
6L 
>>> curs.fetchall( ) 
(('Bob', 'dev', 5000L), ('Sue', 'mus', 70000L), ('Ann', 'mus', 60000L), ('Tom', 
'mgr', 100000L))

执行完数据库操作记得断开连接：

Python代码

1	`conn.close( ) # close, _ _del_ _ call rollback` `if` `changes not committed yet`

如果数据结构不是很复杂，配合Python强大的列表解析能力，不用ORM框架也是很方便的；或者自己封装对象映射也不是很难。

如果使用了Django框架，可以使用它自带的ORM工具来操作数据库。首先当然是编写实体类（或者叫模型）了：

Python代码

from django.db import models 
 
class Musician(models.Model): 
    first_name = models.CharField(max_length=50) 
    last_name = models.CharField(max_length=50) 
    instrument = models.CharField(max_length=100) 
 
class Album(models.Model): 
    artist = models.ForeignKey(Musician) 
    name = models.CharField(max_length=100) 
    release_date = models.DateField() 
    num_stars = models.IntegerField()

Python的代码已经很清楚了，类对应表，成员变量对应表的列，列属性由models.XXXField(…)定义。如果实体类没有显式定义主键，Django会默认加上一句：

Python代码

1	`id = models.AutoField(primary_key=True)`

Django里可以这样定义枚举型数据：

Python代码

class Person(models.Model): 
    GENDER_CHOICES = ( 
        (u'M', u'Male'), 
        (u'F', u'Female'), 
    ) 
    name = models.CharField(max_length=60) 
    gender = models.CharField(max_length=2, choices=GENDER_CHOICES)

对于关联关系，在做列的映射定义时可以这么写：

Python代码

poll = models.ForeignKey(Poll) 
sites = models.ManyToManyField(Site) 
place = models.OneToOneField(Place")

在Django里定义关联关系还有更多功能，详细的还是看官方文档吧~

Django的Model基类中已经定义了基本的数据库操作，因为所有的实体类都是继承自Model类，所以也就有了这些操作。例如新建并保存一个person只需要这么做：

Python代码

1 2	`>>> p = Person(name="Fred Flinstone", gender="M")` `>>> p.save()`

Django会通过查询对象的主键是否存在来决定该UPDATE还是INSERT，当然你也可以强制框架执行某种操作。如果你不满意框架自带的方法，可以重写它：

Python代码

class Blog(models.Model): 
    name = models.CharField(max_length=100) 
    tagline = models.TextField() 
 
    def save(self, *args, **kwargs): 
        do_something() 
        super(Blog, self).save(*args, **kwargs) # Call the "real" save() method. 
        do_something_else()

发现没，Django里存取数据不需要那种session，最讨厌Hibernate里的session了，总是报“Session Closed”错误……

Python还有一个独立的ORM框架——SQLAlchemy。功能更强大，支持的数据库也比Django自带的ORM工具要多。它有两种建立实体类的方法。

一种是分开定义，再将表定义和类定义映射起来。首先是建立表的定义：

Python代码

>>> from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey 
>>> metadata = MetaData() 
>>> users_table = Table('users', metadata, 
...     Column('id', Integer, Sequence('user_id_seq'), primary_key=True), 
...     Column('name', String(50)), 
...     Column('fullname', String(50)), 
...     Column('password', String(12)) 
... )

接着定义实体类：

Python代码

>>> class User(object): 
...     def __init__(self, name, fullname, password): 
...         self.name = name 
...         self.fullname = fullname 
...         self.password = password

这还没完，还要把他们映射起来：

Python代码

1 2	`>>> from sqlalchemy.orm` `import` `mapper` `>>> mapper(User, users_table)`

这样的过程有点像Hibernate里将XML的Map文件和实体类的映射。Hibernate中还可以方便的直接用注释在实体类中完成与表的映射，当然SQLAlchemy也有直接的方法：

Python代码

>>> from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base 
 
>>> Base = declarative_base() 
>>> class User(Base): 
...     __tablename__ = 'users' 
... 
...     id = Column(Integer, primary_key=True) 
...     name = Column(String) 
...     fullname = Column(String) 
...     password = Column(String)

作为一个独立的ORM框架，实体类的存取当然就不会像Django那样集成的那么完美了，SQLAlchemy里存取数据也是要Session的：

Python代码

1 2	`>>> from sqlalchemy.orm` `import` `sessionmaker` `>>> Session = sessionmaker(bind=engine)`

这里的engine对象需要这样建立：

Python代码

1 2	`>>> from sqlalchemy` `import` `create_engine` `>>> engine = create_engine('<span style="font-family: monospace; white-space: normal; color: #333333; line-height: 20px;">dialect+driver://user:password@host/dbname[?key=value..]</span>', echo=True)`

对于存取操作，如果是保存就这么写：

Python代码

1 2	`>>> ed_user = User('ed',` `'Ed Jones',` `'edspassword')` `>>> session.add(ed_user)`

如果要查询，就是类似的这种形式：

Python代码

1	`>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()`

执行完一些数据操作，必要的时候要提交或是回滚：

Python代码

>>> session.rollback() 
或者 
>>> session.commit()

SQLAlchemy框架还有一个衍生产品——Elixir，在SQLAlchemy的基础上对其映射方式做了些封装，使得实体类的定义有点类似Django中的定义方式。

话说Django的ORM与它的其他模块结合的很紧密，不好单独使用；SQLAlchemy虽然强大，但风格不太喜欢，所以下一步打算深入两个ORM框架的代码，看看他们是怎么实现的。一方面好抉择用哪一个，另外也可以看看在自己的应用中能否自己做一个简单的ORM。

原文地址：http://smartzxy.iteye.com/blog/680431

posted on 2015-09-27 11:16 小西红柿阅读(467) 评论(0) 收藏举报

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