前端Python应用指南（七）使用SQLAlchemy与Django ORM：数据库操作的Python实践

news2025/1/3 5:03:04

《写给前端的python应用指南》系列：

  • （一）快速构建 Web 服务器 - Flask vs Node.js 对比
  • （二）深入Flask：理解Flask的应用结构与模块化设计
  • （三）Django vs Flask：哪种框架适合构建你的下一个Web应用？
  • （四）Django实战：创建一个简单的博客系统
  • （五）用FastAPI快速构建高性能API
  • （六）构建RESTful API：使用Flask和Django实现用户认证与授权

在现代Web应用开发中，数据库操作是非常重要的一部分。无论是使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）还是其他类型的数据库，如何高效、优雅地进行数据库操作一直是开发者们关注的重点。Python作为一门高效的编程语言，提供了多种数据库操作的方式，最常见的就是通过SQLAlchemy和Django ORM（对象关系映射）来与数据库进行交互。

在本篇博文中，我们将深入探讨SQLAlchemy与Django ORM的使用，了解它们的基本原理和使用方法，比较这两者的优缺点，帮助你选择最适合你的Web应用开发框架。

一、SQLAlchemy概述

SQLAlchemy是一个非常强大的Python数据库工具库，广泛用于数据库操作。它支持多种数据库类型，并且能够实现SQL的原生操作以及面向对象的数据库映射。SQLAlchemy提供了两种主要的操作方式：一种是核心模式（Core），另一种是ORM模式（Object Relational Mapper）。ORM模式允许你以面向对象的方式与数据库进行交互，简化了数据库操作。

1.1 安装SQLAlchemy

首先，我们需要安装SQLAlchemy库。如果你还没有安装SQLAlchemy，可以通过以下命令安装：

pip install sqlalchemy

如果你使用的是关系型数据库（如MySQL或PostgreSQL），你可能还需要安装数据库的驱动，例如：

  • 对于MySQL：pip install pymysql
  • 对于PostgreSQL：pip install psycopg2
1.2 SQLAlchemy的基础使用

以下是使用SQLAlchemy创建数据库表并执行一些基本操作的代码示例：

  1. 创建SQLAlchemy模型：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建一个基础类
Base = declarative_base()

# 定义一个用户模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String(50), unique=True)
    email = Column(String(100))

    def __repr__(self):
        return f"<User(id={self.id}, username={self.username}, email={self.email})>"

# 创建数据库连接（这里使用SQLite）
engine = create_engine('sqlite:///users.db')

# 创建所有表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 添加数据
new_user = User(username='john_doe', email='john@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()

# 查询数据
users = session.query(User).all()
print(users)
1.3 SQLAlchemy与数据库交互

SQLAlchemy的优势在于它提供了一个非常灵活和强大的查询构建系统，支持复杂的SQL查询。你可以通过ORM模型直接进行数据操作，或者通过SQLAlchemy的核心接口编写原生SQL查询。

  • 插入数据：
new_user = User(username='alice', email='alice@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()
  • 查询数据：
user = session.query(User).filter_by(username='alice').first()
print(user)
  • 更新数据：
user = session.query(User).filter_by(username='alice').first()
user.email = 'new_email@example.com'
session.commit()
  • 删除数据：
user = session.query(User).filter_by(username='alice').first()
session.delete(user)
session.commit()

二、Django ORM概述

Django是一个全栈Web框架，内置了强大的ORM（对象关系映射）功能，使得开发者可以通过Python对象与数据库进行交互。与SQLAlchemy相比，Django ORM更注重于简化开发流程，默认提供了很多高层次的功能，特别适合构建复杂的Web应用。

2.1 安装Django

如果你还没有安装Django，可以通过以下命令进行安装：

pip install django
2.2 创建Django项目和应用

假设你已经有了一个Django项目，我们将在该项目中创建一个简单的用户模型，并使用Django ORM进行数据库操作。

  1. 创建Django项目和应用：
django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp accounts
  1. 配置数据库：

在myproject/settings.py中配置数据库连接。默认情况下，Django使用SQLite作为数据库，你可以根据需要更改为MySQL、PostgreSQL等。

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',  # 使用SQLite数据库
        'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',  # 数据库文件
    }
}
2.3 定义模型

在Django中，我们通过定义models.py中的模型类来创建数据库表。每个模型类都继承自django.db.models.Model。

  1. 创建用户模型：

在accounts/models.py中创建一个用户模型：

from django.db import models

class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=50, unique=True)
    email = models.EmailField(max_length=100)

    def __str__(self):
        return f"{self.username} <{self.email}>"
  1. 运行数据库迁移：

Django ORM通过迁移机制来创建和更新数据库。你需要先生成迁移文件，然后应用迁移文件来创建数据库表。

python manage.py makemigrations accounts
python manage.py migrate
2.4 数据库操作
  1. 插入数据：
from accounts.models import User

# 创建并保存用户
user = User(username='john_doe', email='john@example.com')
user.save()
  1. 查询数据：
# 查询所有用户
users = User.objects.all()
print(users)

# 查询特定用户
user = User.objects.get(username='john_doe')
print(user)
  1. 更新数据：
user = User.objects.get(username='john_doe')
user.email = 'new_email@example.com'
user.save()
  1. 删除数据：
user = User.objects.get(username='john_doe')
user.delete()

三、SQLAlchemy vs Django ORM

SQLAlchemy和Django ORM都提供了强大的数据库操作功能，但它们在设计理念、功能以及使用方式上有所不同。

3.1 灵活性 vs 约定优于配置
  • SQLAlchemy：提供了非常灵活的数据库操作方式，适合有复杂数据库操作需求的项目。SQLAlchemy允许你更直接地控制数据库表、查询以及事务等操作，适合需要复杂查询和自定义的场景。
  • Django ORM：遵循约定优于配置的原则，自动生成许多配置，简化了数据库操作。它更适合快速开发Web应用，特别是当你不需要过多的自定义和复杂查询时，Django ORM会自动为你处理很多数据库相关的工作。
3.2 学习曲线
  • SQLAlchemy：由于SQLAlchemy的灵活性，它的学习曲线相对较陡，尤其是在需要使用SQLAlchemy Core进行原生SQL查询时。你需要了解数据库的细节，特别是在复杂查询和数据关系建模时。
  • Django ORM：Django ORM的学习曲线较为平缓。由于Django遵循了严格的MVC（模型-视图-控制器）架构，并且大量约定了默认行为，使得开发者可以快速上手并专注于业务逻辑而不是数据库细节。
3.3 功能比较
特性SQLAlchemyDjango ORM
数据库支持支持多种数据库（MySQL, PostgreSQL, SQLite等）支持多种数据库（MySQL, PostgreSQL, SQLite等）
复杂查询支持提供强大的查询构建工具，可执行复杂SQL查询提供基本的查询功能，支持联表查询、聚合查询等
数据库迁移使用Alembic进行数据库迁移内置数据库迁移功能，自动生成迁移文件
灵活性高，适用于高度自定义的数据库操作较低，适用于常见的Web应用开发场景
学习曲线陡峭，适合中高级开发者平缓，适合快速开发和初学者

四、选择SQLAlchemy还是Django ORM？

  • 如果你正在开发一个需要高度自定义数据库操作、复杂查询或多数据库支持的项目，或者你已经习惯了SQL的工作方式，SQLAlchemy将是一个更合适的选择。
  • 如果你正在使用Django框架，且

项目的数据库操作需求相对简单，Django ORM会大大简化你的工作，让你能快速开发和部署应用。

五、总结

SQLAlchemy和Django ORM是Python开发中非常常用的数据库操作工具，它们各自有着不同的优势和适用场景。SQLAlchemy灵活且功能强大，适合高度自定义的项目；而Django ORM则简化了数据库操作，使得开发者能够更专注于业务逻辑。

希望通过本文的讲解，你能够了解SQLAlchemy和Django ORM的基本使用，并能够根据你的项目需求选择合适的工具进行数据库操作。

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