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...
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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
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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)
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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
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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()
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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
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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
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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
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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。
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