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当您构建使用关系数据库的应用程序或服务时,有时您不能仅仅使用参数化查询甚至查询构建器就可以逃脱,您只是不断重复自己,为每个实体编写略有不同的代码。代码不知道数据之间的关系,因此您最终几乎是手动连接数据。访问数据库的方式也很容易出错,从而很容易发生 SQL 注入攻击。您的数据规则也是分布式的,增加了管理数据的复杂性,更糟糕的是,应用不一致。
ORM(对象关系映射器)旨在解决这些问题,通过集中您的数据模型和数据规则,确保您的数据得到安全管理(提供对 SQL 注入的免疫力)并跟踪关系,因此您不必。
Tortoise ORM 是受 Django 启发的易于使用的asyncio
ORM (对象关系映射器) 。
Tortoise ORM 的构建类似于 Django ORM。它的设计中不仅使用表格,还使用关系数据。
与其他 Python ORM 相比,它也表现良好,与 Pony ORM 进行交易:
官方文档地址:https://tortoise-orm.readthedocs.io/en/latest/index.html
创建模型:
from tortoise.models import Model
from tortoise import fields
class Tournament(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
name = fields.TextField()
创建表,初始化数据库:
from tortoise import Tortoise, run_async
async def init():
# Here we create a SQLite DB using file "db.sqlite3"
# also specify the app name of "models"
# which contain models from "app.models"
await Tortoise.init(
db_url='sqlite://db.sqlite3',
modules={'models': ['app.models']}
)
# Generate the schema
await Tortoise.generate_schemas()
# run_async is a helper function to run simple async Tortoise scripts.
run_async(init())
数据查询:
# Create instance by save
tournament = Tournament(name='New Tournament')
await tournament.save()
# Or by .create()
await Tournament.create(name='Another Tournament')
# Now search for a record
tour = await Tournament.filter(name__contains='Another').first()
print(tour.name)
pip install tortoise-orm
# 安装数据库驱动
pip install tortoise-orm[asyncpg]
pip install tortoise-orm[aiomysql]
pip install tortoise-orm[asyncmy]
# 除此之外,还支持:aiosqlite
Tortoise 目前支持以下数据库:
asyncpg
)aiomysql
)要使用,请确保已安装asyncpg
和/或aiomysql
Tortoise 支持以 URL 形式指定数据库配置:
语法:
DB_TYPE://USERNAME:PASSWORD@HOST:PORT/DB_NAME?PARAM1=value&PARAM2=value
支持的DB_TYPE
:
sqlite
:
通常以 So if the is “/data/db.sqlite3” 那么字符串将是(注意三个 /)sqlite://{DB_FILE}
如:sqlite:///data/db.sqlite
postgres
:
通常采用以下形式:postgres://postgres:pass@db.host:5432/somedb
mysql
:
通常采用以下形式:mysql://myuser:mypass:pass@db.host:3306/somedb
更详细的可以进入官方文档查看:https://tortoise-orm.readthedocs.io/en/latest/databases.html
from tortoise import Tortoise, run_async
async def init():
# Here we create a SQLite DB using file "db.sqlite3"
# also specify the app name of "models"
# which contain models from "app.models"
await Tortoise.init(
db_url='sqlite://db.sqlite3',
modules={'models': ['app.models']}
)
# Generate the schema
await Tortoise.generate_schemas() # safe:仅在表不存在时创建表
run_async(init()) # 会自动进入上下文处理,在运行完成时,自动关闭数据库连接
from tortoise.models import Model class Tournament(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.TextField() created = fields.DatetimeField(auto_now_add=True) def __str__(self): return self.name class Event(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.TextField() tournament = fields.ForeignKeyField('models.Tournament', related_name='events') participants = fields.ManyToManyField('models.Team', related_name='events', through='event_team') modified = fields.DatetimeField(auto_now=True) prize = fields.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, null=True) def __str__(self): return self.name class Team(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.TextField() class Meta: abstract = True # 设置为True表明这是一个抽象类 table = "team" # 设置表名 table_description = "" # 设置此项可为为当前模型创建的表生成注释消息 unique_together = () # 指定unique_together为列集设置复合唯一索引,其为元组的元组(列表很好) indexes = () # 指定indexes为列集设置复合非唯一索引,它应该是元组的元组(列表很好) ordering = [] # 指定ordering为给定模型设置默认排序。.order_by(...)它应该可以迭代以与接收相同的方式格式化的字符串。如果查询是GROUP_BY使用默认排序的子句构建的,.annotate(...)则不应用。 manager = tortoise.manager.Manager # 指定manager覆盖默认管理器。它应该是实例tortoise.manager.Manager或子类。
from tortoise.models import Model from tortoise import fields class Tournament(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.CharField(max_length=255) events: fields.ReverseRelation["Event"] def __str__(self): return self.name class Event(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.CharField(max_length=255) tournament: fields.ForeignKeyRelation[Tournament] = fields.ForeignKeyField( "models.Tournament", related_name="events" ) participants: fields.ManyToManyRelation["Team"] = fields.ManyToManyField( "models.Team", related_name="events", through="event_team" ) def __str__(self): return self.name class Team(Model): id = fields.IntField(pk=True) name = fields.CharField(max_length=255) events: fields.ManyToManyRelation[Event] def __str__(self): return self.name
更详细的信息可以查看官方文档:https://tortoise-orm.readthedocs.io/en/latest/fields.html
Field(source_field = None , generated = False , pk = False , null = False , default = None , unique = False , index = False , description = None , model = None , validators = None , ** kwargs
参数:
- source_field (
Optional
[str
]) : 如果 DB 列名称需要是特定的而不是从字段名称中生成,则提供 source_field 名称。- generated (
bool
) : 该字段是否由数据库生成- pk (
bool
) :该字段是否为主键- null (
bool
) :主键是否可以为空- default (
Optional
[Any
]):该字段的默认值- unique (
bool
) :该字段的值是否唯一- index (
bool
):设置该字段是否为索引- description (
Optional
[str
]) :字段描述,也将出现在Tortoise.describe_model()
生成的 DDL 中并作为 DB 注释出现。- validators (
Optional
[List
[Union
[Validator
,Callable
]]]) :此字段的验证器
ForeignKeyField( model_name , related_name = None , on_delete = 'CASCADE' , db_constraint = True , ** kwargs )
参数:
- model_name:关联模型的名称
{app}.{models}
- related_name:相关模型上的属性名称,用于反向解析外键
- on_delete:
field.CASCADE
:表示如果相关模型被删除,该模型应该被级联删除field.RESTRICT
:表示只要有外键指向,相关模型删除就会受到限制field.SET_NULL
:将字段重置为 NULL,以防相关模型被删除。仅当字段已设置时才能null=True
设置field.SET_DEFAULT
:将字段重置为default
值,以防相关模型被删除。只能设置是字段有一个default
集合- to_field:建立外键关系的相关模型上的属性名。如果未设置,则使用 pk
- db_constraint: 控制是否应在数据库中为此外键创建约束。默认值为 True,这几乎可以肯定是您想要的;将此设置为 False 可能对数据完整性非常不利
ManyToManyField(model_name, through=None, forward_key=None, backward_key='', related_name='', on_delete='CASCADE', db_constraint=True, **kwargs)
参数:
- through:通过中间表进行连接
- forward_key: 直通表上的正向查找键。默认值通常是安全的
- backward_key: 通表上的向后查找键。默认值通常是安全的
OneToOneField( model_name , related_name = None , on_delete = 'CASCADE' , db_constraint = True , ** kwargs )
这些参数在上面两个字段中全部都解释了,就不再进行解释
模型本身有几种方法可以启动查询:
filter(*args, **kwargs)
:使用给定的过滤器创建 QuerySet
exclude(*args, **kwargs)
:使用给定的排除过滤器创建 QuerySet
all()
:创建不带过滤器的查询集
first()
:创建仅限于一个对象的查询集并返回实例而不是列表
annotate()
: 使用额外的函数/聚合对结果进行再过滤
此方法返回QuerySet
对象,允许进一步过滤和一些更复杂的操作
模型类也有这个方法来创建对象:
create(**kwargs)
:使用给定的 kwargs 创建对象get_or_create(defaults, **kwargs)
:获取给定 kwargs 的对象,如果未找到,则使用默认字典中的其他 kwargs 创建它模型本身的实例也有这些方法:
save()
:更新实例,或者插入它,如果它以前从未保存过delete()
:从数据库中删除实例fetch_related(*args)
:获取与实例相关的对象。它可以获取 key关系、backward-key 关系。values() # 返回queryset里面字段的值
values_list() # 返回queryset里面字段的值,同时,内部可以指定需要返回的字段的值
events = await Event.filter(id__in=[1,2,3]).values('id', 'name', tournament_name='tournament__name') # 比如
使用
values()
或values_list()
生成更有效的查询
filter可以指定的对象:
not
in
:检查字段的值是否在传递列表中not_in
gte
:大于或等于传递的值gt
:大于传递值lte
:低于或等于传递的值lt
:低于通过值range
:介于和给定两个值之间isnull
:字段为空not_isnull
:字段不为空contains
:字段包含指定的子字符串icontains
:不区分大小写contains
startswith
:如果字段以值开头istartswith
:不区分大小写startswith
endswith
:如果字段以值结尾iendswith
:不区分大小写endswith
iexact
:不区分大小写等于search
:全文搜索使用示例:
from tortoise.functions import Count, Trim, Lower, Upper, Coalesce
# This query will fetch all tournaments with 10 or more events, and will
# populate filed `.events_count` on instances with corresponding value
await Tournament.annotate(events_count=Count('events')).filter(events_count__gte=10)
await Tournament.annotate(clean_name=Trim('name')).filter(clean_name='tournament')
await Tournament.annotate(name_upper=Upper('name')).filter(name_upper='TOURNAMENT')
await Tournament.annotate(name_lower=Lower('name')).filter(name_lower='tournament')
await Tournament.annotate(desc_clean=Coalesce('desc', '')).filter(desc_clean='')
同时,对于一对多和多对多,可以直接使用那个字段名进行数据的操作
Q 对象非常通用,一些示例用例:
比如:
Q( * args , join_type = 'AND' , ** kwargs )
参数:
- join_type:连接类型,
OR\AND
- args (
Q
) :Q
要包装的内部表达式- kwargs (
Any
) :此 Q 对象应封装的过滤语句
found_events = await Event.filter(
Q(Q(name='Event 1'), Q(name='Event 2'), join_type="OR") # Q(name='Event 1') | Q(name='Event 2')
)
F对象表示模型字段的值。它可以引用模型字段值并使用它们执行数据库操作,而无需将它们从数据库中拉出到 Python 内存中
from tortoise.expressions import F
await User.filter(id=1).update(balance = F('balance') - 10)
await User.filter(id=1).update(balance = F('balance') + F('award'), award = 0)
# or use .save()
user = await User.get(id=1)
user.balance = F('balance') - 10
await user.save(update_fields=['balance'])
我们使用Aerich进行迁移 :https://github.com/tortoise/aerich
安装:pip install aerich
aerich -h Usage: aerich [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Options: -c, --config TEXT Config file. [default: aerich.ini] --app TEXT Tortoise-ORM app name. [default: models] -n, --name TEXT Name of section in .ini file to use for aerich config. [default: aerich] -h, --help Show this message and exit. Commands: downgrade Downgrade to specified version. heads Show current available heads in migrate location. history List all migrate items. init Init config file and generate root migrate location. init-db Generate schema and generate app migrate location. migrate Generate migrate changes file. upgrade Upgrade to latest version.
用法:
您需要先将 aerich.models添加到您的Tortoise-ORM配置中
TORTOISE_ORM = {
"connections": {"default": "mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test"},
"apps": {
"models": {
"models": ["tests.models", "aerich.models"],
"default_connection": "default",
},
},
}
初始化配置文件和设置:
aerich init -t tests.backends.mysql.TORTOISE_ORM
对数据库进行操作:
aerich init-db # 初始化数据库
aerich migrate --name drop_column # 更新并进行迁移
aerich upgrade # 升级数据库
aerich downgrade # 降级数据库到某个版本
aerich history # 显示迁移历史
aerich heads # 显示迁移的磁头
这里大部分是理论知识,例子可以自行到官方文档查看:https://tortoise-orm.readthedocs.io/en/latest/examples/
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