简单比较Python的数据持久化操作
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')
% 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
>>> 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( )
>>> 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))
>>> 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
[*]conn.close( ) # close, _ _del_ _ call rollback if changes not committed yet
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：
Java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()
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
[*]id = models.AutoField(primary_key=True)
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)
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")
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
[*]>>> p = Person(name="Fred Flinstone", gender="M")
[*]>>> p.save()
>>> 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()
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))
[*]... )
>>> 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
>>>>
... 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
[*]>>> from sqlalchemy.orm import mapper
[*]>>> mapper(User, users_table)
>>> 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)
>>> from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
>>> Base = declarative_base()
>>>>
... __tablename__ = 'users'
...
... >
... 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
[*]>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
[*]>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
这里的engine对象需要这样建立：
Python代码
[*]>>> from sqlalchemy import create_engine
[*]>>> engine = create_engine('<span style="font-family: monospace; white-space: normal; color: rgb(51, 51, 51); line-height: 20px;">dialect+driver://user:password@host/dbname[?key=value..]</span>', echo=True)
>>> from sqlalchemy import create_engine
>>> engine = create_engine('dialect+driver://user:password@host/dbname[?key=value..]', echo=True)
对于存取操作，如果是保存就这么写：
Python代码
[*]>>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
[*]>>> session.add(ed_user)
>>> 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
[*]>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()
>>> 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()
>>> 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。
以上便是这两天对Python中数据存储的一些学习记录。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。
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