不使用元类的简单ORM实现
在 Python 中，ORM（Object-Relational Mapping）是一种将对象和数据库之间的映射关系进行转换的技术，使得通过面向对象的方式来操作数据库更加方便。通常，我们使用元类（metaclass）来实现ORM，但是本文将介绍一种不使用元类的简单ORM实现方式。
Field类
首先，我们定义一个Field类，用于表示数据库表中的字段。这个类包含字段的名称和类型等信息，并且支持一些比较操作，以便后续构建查询条件。
class Field:
def __init__(self, **kwargs):
self.name = kwargs.get('name')
self.column_type = kwargs.get('column_type')
def __eq__(self, other):
return Compare(self, '=', other)
# 其他比较操作略...
Compare类
为了构建查询条件，我们引入了一个Compare类，用于表示字段之间的比较关系。它可以支持链式操作，构建复杂的查询条件。
class Compare:
def __init__(self, left: Field, operation: str, right: Any):
self.condition = f'`{left.name}` {operation} "{right}"'
def __or__(self, other: "Compare"):
self.condition = f'({self.condition}) OR ({other.condition})'
return self
def __and__(self, other: "Compare"):
self.condition = f'({self.condition}) AND ({other.condition})'
return self
Model类
接下来，我们定义Model类，表示数据库中的表。该类通过Field类的实例来定义表的字段，并提供了插入数据的方法。
class Model:
def __init__(self, **kwargs):
_meta = self.get_class_meta()
for k, v in kwargs.items():
if k in _meta:
self.__dict__[k] = v
@classmethod
def get_class_meta(cls) -> Dict:
if hasattr(cls, '_meta'):
return cls.__dict__['_meta']
_meta = {}
for k, v in cls.__dict__.items():
if isinstance(v, Field):
if v.name is None:
v.name = k
name = v.name
_meta[k] = (name, v)
table = cls.__dict__.get('__table__')
table = cls.__name__ if table is None else table
_meta['__table__'] = table
setattr(cls, '_meta', _meta)
return _meta
def insert(self):
_meta = self.get_class_meta()
column_li = []
val_li = []
for k, v in self.__dict__.items():
field_tuple = _meta.get(k)
if field_tuple:
column, field = field_tuple
column_li.append(column)
val = str(v) if field.column_type == 'INT' else f'"{str(v)}"'
val_li.append(val)
sql = f'INSERT INTO {_meta["__table__"]} ({",".join(column_li)}) VALUES ({",".join(val_li)});'
print(sql)
Query类
最后，我们实现了Query类，用于构建数据库查询。这个类支持链式调用，可以设置查询条件、排序等。
class Query:
def __init__(self, cls: Model):
self._model = cls
self._order_columns = None
self._desc = ''
self._meta = self._model.get_class_meta()
self._compare = None
self.sql = ''
def _get(self) -> str:
sql = ''
if self._compare:
sql += f' WHERE {self._compare.condition}'
if self._order_columns:
sql += f' ORDER BY {self._order_columns}'
sql += f' {self._desc}'
return sql
def get(self, *args: Field) -> List[Model]:
sql = self._get()
table = self._meta['__table__']
column_li = []
if len(args) > 0:
for field in args:
column_li.append(f'`{field.name}`')
else:
for v in self._meta.values():
if type(v) == tuple and isinstance(v[1], Field):
column_li.append(f'`{v[0]}`')
columns = ",".join(column_li)
sql = f'SELECT {columns} FROM {table} {sql}'
self.sql = sql
print(self.sql)
def order_by(self, columns: Union[List, str], desc: bool = False) -> "Query":
if isinstance(columns, str):
self._order_columns = f'`{columns}`'
elif isinstance(columns, list):
self._order_columns = ','.join([f'`{x}`' for x in columns])
self._desc = 'DESC' if desc else ''
return self
def where(self, compare: "Compare") -> "Query":
self._compare = compare
return self
示例使用
现在，我们可以定义一个模型类，并使用这个简单的ORM实现进行数据操作。
class User(Model):
name = Field()
age = Field()
# 插入数据
user = User(name='Tom', age=24)
user.insert()
# 构建查询条件并查询数据
User.query().where((User.name == 'Tom') & (User.age >= 20)).order_by('age').get()
这样，我们就完成了一个不使用元类的简单ORM实现。尽管相较于使用元类的方式，代码结构更为简单，但在实际应用中，根据项目需求和团队的约定，选择合适的实现方式是很重要的。
我们已经介绍了一个基于 Python 的简单 ORM 实现，它不依赖于元类。在这一部分，我们将继续探讨这个实现，深入了解查询构建和更复杂的用法。
扩展查询功能
我们的查询功能还比较简单，为了更好地支持复杂查询，我们可以添加更多的查询方法和条件。
支持 LIMIT 和 OFFSET
class Query:
# ...
def limit(self, num: int) -> "Query":
self.sql += f' LIMIT {num}'
return self
def offset(self, num: int) -> "Query":
self.sql += f' OFFSET {num}'
return self
支持 GROUP BY 和 HAVING
class Query:
# ...
def group_by(self, columns: Union[List, str]) -> "Query":
if isinstance(columns, str):
columns = [columns]
self.sql += f' GROUP BY {",".join([f"`{x}`" for x in columns])}'
return self
def having(self, condition: Compare) -> "Query":
self.sql += f' HAVING {condition.condition}'
return self
示例用法
class User(Model):
name = Field()
age = Field()
# 插入数据
user = User(name='Tom', age=24)
user.insert()
# 构建查询条件并查询数据
query = User.query().where((User.name == 'Tom') & (User.age >= 20)).order_by('age').limit(1).offset(0)
query.get(User.name, User.age) # 仅查询指定字段
# 更复杂的查询
query = User.query().group_by('age').having((User.age > 20) & (User.age < 30)).order_by('age').limit(10).offset(0)
query.get(User.age, User.count(User.name)) # 查询年龄在20到30之间的用户数量
通过引入额外的查询功能，我们使得这个简单的 ORM 实现更加强大和灵活。
总结
在这个系列的文章中，我们通过不使用元类的方式，实现了一个简单的 Python ORM。我们定义了 Field 类表示数据库字段，Model 类表示数据库表，以及 Query 类用于构建和执行查询。通过这个实现，我们可以方便地进行数据操作，构建灵活的查询条件，而不需要深入理解元类的概念。
然而，这个简单的 ORM 仍然有一些局限性，例如不支持复杂的表关联等功能。在实际项目中，选择使用元类的 ORM 实现或其他成熟的 ORM 框架取决于项目的需求和团队的技术选型。希望这个实现能够为你提供一种不同的思路，促使更多的思考和探讨。
