什么是ORM?

ORM的英文全称是“Object Relational Mapping”,即对象-关系映射,从字面上直接理解,就是把“关系”给“对象”化

对应到数据库,我们知道关系数据库(例如Mysql)的特征就是数据与数据之间存在各种各样的“关系”,这种“关系”是由Table(表)来维护和表现的。

ORM就是把关系数据库的一个"表"映射成一个"类",然后给"类"添加各种各样的方法(比如增删改查)

也就是说,我们要完成这样的设计:user可以根据实际需求(表的定义,比如包括哪些数据字段等)把通过ORM把"表"(table)设计成一个"类"(class),这就需要用到Metaclass的特性: 动态的创建类(class)

这样,写代码更简单,不用直接操作SQL语句。

要编写一个ORM框架,所有的类都只能动态定义,因为我们知道,在数据库使用过程中,Mysql的“表”是由User来创建的;对应过来,那么“表”对应的类也是应该由User来创建的。

让我们来尝试编写一个ORM框架。

编写底层模块的第一步,就是先把调用接口写出来。

先搞清楚user会如何使用这个ORM框架:使用这个ORM框架,创建一个Customer类来操作对应的数据库表customer,我们期待他写出这样的代码:

class Customer(Model):
# 定义类的属性到列的映射:
id = IntegerField('id')
name = StringField('username')
email = StringField('email')
password = StringField('password') # 创建一个实例:
u = Customer(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# 保存到数据库:
u.save()

其中,父类Model和属性类型StringFieldIntegerField是由ORM框架提供的。显然,save()等方法应该由ORM提供,这样既安全又使得user不用重复定义这些方法。具体实现上,save()等全部由metaclass和基类Model自动完成。虽然metaclass和基类Model的编写会比较复杂,但ORM的使用者用起来却异常简单。

现在,我们就按上面的接口来实现该ORM。

首先搞清楚我们应该做的工作:

  • 1. 既然要使得user能够通过继承Model,实现动态的创建类,那么必然要在ModelMetaclass中实现动态类的创建(比如能实现类Cutomer中的定义的attr属性们)
  • 2. 在基类Model中实现save等方法

首先来定义Field类,它负责保存数据库表的字段名和字段类型:

class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type):
self.name = name
self.column_type = column_type def __str__(self):
return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)

Field的基础上,进一步定义各种类型的Field,比如StringFieldIntegerField等等:

class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)') class IntegerField(Field): def __init__(self, name):
super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')

下一步,就是编写最复杂的ModelMetaclass了:

class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
if name=='Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
print('Found model: %s' % name)
mappings = dict()
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
attrs['__table__'] = name # 假设表名和类名一致
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

当用户定义一个class Customer(Model)时,Python解释器首先在当前类Customer的定义中查找metaclass,如果没有找到,就继续在父类Model中查找metaclass,找到了,就使用Model中定义的metaclassModelMetaclass来创建Customer类,也就是说,metaclass可以隐式地继承到子类,但子类自己却感觉不到。

ModelMetaclass中,一共做了几件事情:

  1. 排除掉对Model类的修改(肯定要避免user通过调用ModelMetaclass来修改我们定义好的基类Model);

  2. 在当前类(比如Customer)中查找user定义的类(也就是例子中的Customer)的所有属性,如果找到一个Field属性,就把它保存到一个__mappings__的dict中,同时从类(Customer)的属性中删除该Field属性,否则,容易造成运行时错误(实例的属性会遮盖类的同名属性,也就是说保证Customer这个类里没有id,name等属性,从而不会影响Customer的实例的值; 这里之所以为了避免出现实例与类的同名属性,既避免运行时错误,是因为当出现类和实例的同名属性时,python会优先调用实例属性,如果没有的话则会调用类的属性,但是有时当实例属性不存在时,我们并不希望用户能调用到这个同名的类属性,比如当实例属性被删除时,再用相同的名字,就访问到了类属性了。因此才这么做);

  3. 把表名保存到__table__中,这里简化为表名默认为类名。

以及基类Model

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw) def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key) def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value def save(self):
fields = []
params = []
args = []
for k, v in self.__mappings__.items():
fields.append(v.name)
params.append('?')
args.append(getattr(self, k, None))
sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
print('SQL: %s' % sql)
print('ARGS: %s' % str(args))

Model类中,就可以定义各种操作数据库的方法,比如save()delete()find()update等等。

我们实现了save()方法,把一个实例保存到数据库中。因为有表名,属性到字段的映射和属性值的集合,就可以构造出INSERT语句。

编写代码试试:

u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

输出如下:

Found model: User
Found mapping: email ==> <StringField:email>
Found mapping: password ==> <StringField:password>
Found mapping: id ==> <IntegerField:uid>
Found mapping: name ==> <StringField:username>
SQL: insert into User (password,email,username,id) values (?,?,?,?)
ARGS: ['my-pwd', 'test@orm.org', 'Michael', 12345]

可以看到,save()方法已经打印出了可执行的SQL语句,以及参数列表,只需要真正连接到数据库,执行该SQL语句,就可以完成真正的功能。

最终,我们实现了关系型数据库的ORM框架,user可以通过继承Model类,把各种各样的表写成对象,进行操作。

总结一下,通过ORM的这个例子,我们可以看出Metaclass的作用总结起来就三点:

1.   拦截类的创建

2.   修改类

3.   返回修改之后的类

参考链接:

深刻理解Python中的元类(metaclass)

廖雪峰 Python 教程 使用元类

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