ORM-像对象一样对待数据

咱们编程教室有不少同学，学完了基础课程，掌握了一定的编程能力，开始做项目了。然后很可能遇到一个问题：管理数据。课程里有讲过用文件保存数据，还有 pickle 、 csv 等模块辅助。但对于稍微复杂一点的数据，往往不够方便。成熟的解决方案就是使用 数据库 。

估计每个刚刚使用数据库的人都会被坑得遍体鳞伤。对于一个刚刚学会 Python 不久的开发新手来说，使用数据库的 SQL 语句 几乎相当于再学一种新的语言。虽然 sqlite 、 pymysql 等模块提供了与数据的连接，但仍然需要自己去拼接 SQL 语句。Python 语法和 SQL 语法、各种引号、百分号、转义字符混杂在一起的酸爽，用过的人都忘不了。

所以实际开发中，如无特殊需求，一般不会直接写 SQL，而是用更为方便的 ORM（对象关系映射，Object Relational Mapping） 。顾名思义，就是将关系型数据库与 Python 中的对象关联起来，提供了一种操作数据的简便方式，相当于对数据库加了一层更友好的接口。

目前 Python 中比较流行的 ORM 解决方案有三种：

1. Django ORM 。使用方便，但很难脱离 Django 单独使用。
2. SQLAlchemy 。功能强大，成熟可扩展，但学习门槛较高。
3. peewee 。轻量，可扩展，易学习，但功能有限。

对于偏初级的小型项目，通常用不到很复杂的功能，这时候 peewee 或许是最好的选择。今天我们就来重点介绍下 peewee 这个 Python ORM 库。

> 安装

pip install peewee

> 连接数据库

以 SQLite 为例：

import peewee
db = peewee.SqliteDatabase('people.db')
db.connect()

people.db 是 SQLite 的数据库文件，如果不存在会自己新建。

如果是 MySQL，要稍微复杂点，需再提供地址、用户名、密码等信息，并且必须先手动建好库：

db = peewee.MySQLDatabase('people', host='127.0.0.1', user='root', passwd='', charset='utf8', port=3306)

特别要记住的一点是，代码进行完所有数据库操作后，要主动关闭数据库：

db.close()

> 创建数据类型

既然是与对象关联，自然需要以面向对象的方式定义数据结构。我们假定一个表示人的类型 Person，包含姓名 name 和生日 birthday 两个字段：

class Person(peewee.Model):
    class Meta:
        database = db
    name = peewee.CharField()
    birthday = peewee.DateField()

Person.create_table()

如果是用过 Django 的同学，对这个 Model 应该非常熟悉了。要注意的就是，需要在 Meta 里定义 database 为前面创建的数据库。然后使用相应的 Field 类型定义字段即可。

> 新增数据对象

from datetime import date
# 方法1
uncle_bob = Person(name='Bob', birthday=date(1960, 1, 15))
uncle_bob.save()
# 方法2
Person.create(name='Crossin', birthday=date(1985, 5, 5))

直接创建数据对象，需要调用 save 方法保存到数据库中。而使用 create 方法创建则不用。

> 查找数据对象

bob = Person.get(Person.name == 'Bob')
print(bob.name, bob.birthday)
# 获取所有数据
for person in Person.select():
    print(person.name)

注意这里的查找条件写法，这与 Django 是不同的。查找还可以用 where 语句，这里不做演示，可以参考官方文档。

> 修改数据对象

对于上一步找到的 bob 变量：

bob.name = 'Robert'
bob.save()

直接向属性赋值，修改完记得要 save 。

> 删除数据对象

bob.delete_instance()

顺便说句，一般不建议在数据库里删除数据，因为数据删了就不好找回来了，而且可能还会引发关联数据的报错。通常是增加一个 is_deleted 字段标记已删除的内容。（所以，不要以为在网上把发布过的内容删掉就真的不存在了）

> 创建关联数据

在程序中，经常会有一些具有关联关系的数据。比如我们再创建一个宠物类 Pet，每个宠物有名字 name 和主人 owner。owner 对应的就是我们前面创建的 Person 类：

class Pet(peewee.Model):
    class Meta:
        database = db
    owner = peewee.ForeignKeyField(Person, backref='pets')
    name = peewee.CharField()

这样一来，我们就可以很方便的通过宠物找到它的主人：

bob_kitty = Pet.create(owner=bob, name='Kitty')
bob_fido = Pet.create(owner=bob, name='Fido')
print(bob_kitty.owner.name)

也可以找到一个人养的所有宠物：

for pet in bob.pets:
    print(pet.name)

以上就是 peewee 的基本操作，如果你了解面向对象，应该不难理解。这些例子取自其官方文档的快速上手 Quickstart。虽然没有像 Requests 那样贴心地提供中文版，但也同样足够人性化。

地址： http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/quickstart.html

> 自动生成代码

peewee 提供了一个功能，可以从已有的数据库反向生成数据模型代码。以 SQLite 为例：

python -m pwiz -e sqlite people.db > db.py

在你的数据库文件所在路径下执行这条命令，就可以在 db.py 中自动生成代码。

自动生成的代码

在本专栏先前的案例中，有一些就使用了 peewee。比如 Python 高频词汇表 （关键字： 单词 ）和 押韵检索工具 （关键字： 押韵 ）。在本公众号（ Crossin的编程教室 ）里回复相应关键字可查看文章及代码。

最后提一下，除了使用 ORM 外，对于数据存储还有一种解决方案，就是使用非关系型数据库，比如 mongodb 。尽管坑也不少，但对于简单的数据存储来说，它有个巨大的优势就是 同 Python 内置的 dict、list 等类型兼容良好 ，可以直接存取，让你甚至感觉不到有数据库的存在，也根本无需关心 SQL 语句。爬虫实战课程中的部分案例，就选择了 mongodb 作为数据存储方案。

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