在 Python 的开发世界中，数据库操作是至关重要的一环。
今天介绍的 Peewee 作为一款简洁且功能强大的 ORM（对象关系映射）框架，为开发者提供了高效便捷的数据库交互方式。
1. Peewee概述
Peewee 是一个简单小巧的 ORM，它的概念简洁明了，易于学习和使用。
能够与 SQLite、MySQL、MariaDB、PostgreSQL 等多种数据库协同工作，拥有丰富的扩展功能，其源代码托管于 GitHub-peewee。
使用过Python的都知道，SQLAlchemy几乎已经是Python中的标准ORM框架了，功能强大，
为什么还要使用Peewee呢？
首先，Peewee 设计更为简洁，其 API 简单直观，学习曲线平缓，新手能快速上手，而 SQLAlchemy 相对复杂，需要花费更多时间去掌握。
其次，Peewee 代码量较少，在一些简单项目中，其轻量级的特点能使项目结构更清晰，开发效率更高。
例如在小型数据库应用场景下，Peewee 能快速搭建起数据操作模块。
再者，Peewee 的性能在特定场景下表现出色，如对 SQLite 数据库的操作，其资源占用相对较低，能为应用带来更好的运行效果。
总之，如果项目规模不大，或者做一些小工具，那么Peewee 会更加趁手。
2. 快速上手
2.1. 初始化数据库
针对不同的数据库类型，有相应的初始化方式。
下面我们选择使用SQLite：
from peewee import SqliteDatabase
db = SqliteDatabase('my_database.db')
2.2. 模型定义
在 Peewee 中，通过定义类来创建模型，类的属性对应数据库表中的字段。例如：
from peewee import Model, CharField, IntegerField
class User(Model):
class Meta:
database = db
username = CharField(unique=True)
age = IntegerField()
2.3. 创建数据库和表
连接数据库，然后就可通过SqliteDatabase来创建表。
if __name__ == "__main__":
db.connect()
db.create_tables([User])
执行之后，就会发现创建了sqlite数据库和表。
$ sqlite3.exe .\my_database.db
SQLite version 3.45.3 2024-04-15 13:34:05 (UTF-16 console I/O)
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .tables
user
db.create_tables反复执行也没关系，如果表已经存在，不会重复创建。
2.4. 数据存储与检索
存储数据时，先创建模型实例并赋值，然后调用 save 方法即可将数据保存到数据库。
if __name__ == "__main__":
user = User(username="Harry", age=23)
user.save()
运行之后，查询数据库，发现数据已经写入了数据库。
sqlite> select * from user;
┌────┬──────────┬─────┐
│ id │ username │ age │
├────┼──────────┼─────┤
│ 1 │ Harry │ 23 │
└────┴──────────┴─────┘
检索数据可以使用各种查询方法。如获取单个记录：
user = User.get(User.username == "Harry")
print(f"name: {user.username}, age: {user.age}")
# 运行结果：
# name: Harry, age: 23
2.5. 更新记录
更新记录，比如将上面的年龄改为30。
User.update(age=30).where(User.username == 'Harry').execute()
运行之后：
sqlite> select * from user;
┌────┬──────────┬─────┐
│ id │ username │ age │
├────┼──────────┼─────┤
│ 1 │ Harry │ 30 │
└────┴──────────┴─────┘
2.6. 删除记录
删除记录也很简单：
User.delete().where(User.username == 'Harry').execute()
运行之后：
sqlite> select * from user;
sqlite> select count(1) from user;
┌──────────┐
│ count(1) │
├──────────┤
│ 0 │
└──────────┘
3. 高级查询功能
高级的查询功能包括多条件过滤，排序以及分页查询等等。
3.1. 批量插入数据
为了演示高级查询功能，先批量插入一批数据。
User.insert_many(users, fields=[User.username, User.age]).execute()
运行结果：
sqlite> select * from user;
┌────┬──────────┬─────┐
│ id │ username │ age │
├────┼──────────┼─────┤
│ 1 │ harry │ 23 │
│ 2 │ lily │ 20 │
│ 3 │ tom │ 35 │
│ 4 │ jerry │ 12 │
│ 5 │ kate │ 42 │
└────┴──────────┴─────┘
3.2. 多条件查询
多个条件的交集，比如id>2并且age>30的数据：
users = User.select().where((User.id > 2) & (User.age > 30)).execute()
print("满足条件的用户：")
for u in users:
print(f"{u.username}: {u.age}")
运行结果：
$ python.exe .\main.py
满足条件的用户：
tom: 35
kate: 42
多个条件的并集，比如id>4或者age>20的数据：
users = User.select().where((User.id > 4) | (User.age > 20)).execute()
运行结果：
$ python.exe .\main.py
满足条件的用户：
harry: 23
tom: 35
kate: 42
3.3. 排序
按照年龄增长排序：
users = User.select().order_by(User.age)
运行结果：
$ python.exe .\main.py
按照年龄增长排序：
jerry: 12
lily: 20
harry: 23
tom: 35
kate: 42
按照年龄减少方向排序：
users = User.select().order_by(User.age.desc())
运行结果：
$ python.exe .\main.py
按照年龄减少排序：
kate: 42
tom: 35
harry: 23
lily: 20
jerry: 12
3.4. 分页查询
最后，再来看看分页查询，这在前端展示大规模数据时非常有用。
一般的ORM会通过SQL语句中的limit和offset来实现分页查询，而Peewee直接提供了分页查询的API。
page_number = 1 # 页序号，从1开始
page_size = 3 # 每页数据的数量
users = User.select().paginate(page_number, page_size)
print(f"第{page_number}页数据：")
for u in users:
print(f"{u.username}: {u.age}")
运行结果：
$ python.exe .\main.py
第1页数据：
harry: 23
lily: 20
tom: 35
这样就显示了前3个数据，如果把上面的page_numberg=2，那么会返回剩下的2条数据。
4. 总结
Peewee 还拥有众多扩展，如 Playhouse 提供了更多高级功能，包括对不同数据库的特定扩展（如 SQLite 的扩展函数）、模型生成工具、数据库迁移工具、反射功能等，大大增强了 Peewee 的实用性和灵活性。
本篇介绍的是最基本的使用方法，其他还有多表之间关系的建立和查询，请参考官方的文档。
总之，Peewee 以其简洁的语法、丰富的功能和良好的扩展性，成为 Python 开发者在数据库操作方面的有力工具，无论是小型项目还是大型应用，都能提供高效可靠的数据库交互支持。