python web框架如何处理与数据库的交互

1.ORM

在python中通过关系映射（orm），调用底层dbapi来实现数据库的操作。通过定义类和对象，（类是表，类的对象是数据库的一行数据。）来操作数据库，通过底层的转换，最终形成sql，在相应的数据库中执行。

　　对象关系映射（英语：Object Relation Mapping，简称ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一种程序技术，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。从效果上说，它其实是创建了一个可在编程语言里使用的“虚拟对象数据库”。

　　一般的ORM包括以下四部分：

一个对持久类对象进行CRUD操作的API；

一个语言或API用来规定与类和类属性相关的查询；

一个规定MAPPING METADATA的工具；

一种技术可以让ORM的实现同事务对象一起进行DIRTYCHECKING, LAZY ASSOCIATION FETCHING以及其他的优化操作。

2不同web框架的选择

Django

Django使用了自带的ORM来处理数据库操作，你只需定义模型类，之后可以使用模型的方法来进行数据库操作。

# models.py
from django.db import models

class Blog(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    pub_date = models.DateTimeField('date published')

# views.py
from django.shortcuts import render
from .models import Blog

def index(request):
    latest_blogs = Blog.objects.order_by('-pub_date')[:5]
    context = {'latest_blogs': latest_blogs}
    return render(request, 'blogs/index.html', context)

Django 里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），Django 也被称为 MTV 框架 。在 MTV 开发模式中：

M 代表模型（Model），即数据存取层。 该层处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。

T 代表模板(Template)，即表现层。 该层处理与表现相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。

V 代表视图（View），即业务逻辑层。 该层包含存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。 你可以把它看作模型与模板之间的桥梁。

Flask

Flask本身不包含ORM，但可以配合SQLAlchemy使用。

# app.py
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///site.db'
db = SQLAlchemy(app)

class Blog(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(200), nullable=False)
    pub_date = db.Column(db.DateTime, nullable=False)

@app.route("/")
def home():
    blogs = Blog.query.order_by(Blog.pub_date.desc()).limit(5).all()
    return str(blogs)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastApi

使用 SQLAlchemy 的 ORM 定义数据模型。

#定义模型
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Item(Base):
    __tablename__ = 'items'

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String, index=True)
#配置数据库
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost/dbname"

engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

#定义 API 路由:
#在 FastAPI 中定义路由并注入 session
from fastapi import FastAPI, Depends
from sqlalchemy.orm import Session

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

app = FastAPI()

@app.post("/items/", response_model=Item)
def create_item(item: Item, db: Session = Depends(get_db)):
    db.add(item)
    db.commit()
    db.refresh(item)
    return item

@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
def read_item(item_id: int, db: Session = Depends(get_db)):
    return db.query(Item).filter(Item.id == item_id).first()
    

2.sqlalchemy与tortoise

2.1 相似

FastAPI web框架与异步框架tortoise，这个框架使用起来能够更好地与FastAPI异步框架继承，但是FastAPI框架官方介绍的是sqlalchemy框架，它是同步的，是不支持await的。所以跟数据库进行交互时候，使用异步的ORM框架是非常合适的，FastAPI框架受到Django框架的ORM启发，异步ORM框架tortoise应运而生。

2.2区别

（1）SQLAlchemy是一个成熟的ORM（对象关系映射）库，而Tortoise则是一个异步ORM库。SQLAlchemy可以与各种关系型数据库配合使用，而Tortoise则主要与异步数据库（如PostgreSQL、MySQL和SQLite）配合使用。

（2）SQLAlchemy提供了完整的ORM功能，可以将数据库表映射到Python类，同时提供高级查询、事务和连接池等功能。Tortoise也提供了类似的ORM功能，但是专注于异步操作，可以与异步框架（如FastAPI）更好地集成。

（3）SQLAlchemy支持多种查询语言（如SQL、ORM查询等），可根据特定需求进行自由切换。Tortoise则采用异步查询语法，例如使用Tortoise提供的查询构建器进行操作。

（4）对于数据库迁移和模式管理，SQLAlchemy提供了Alembic工具，可以轻松地执行数据库迁移和管理模式变更。而Tortoise则有自己的数据库迁移工具Aerich，可以方便地进行模式管理和迁移，迁移的方法类似于Flask框架的flask-sqlalchemy框架，但是Aerich不支持跨数据库迁移，因此需要在本地环境和生产环境都使用相同的数据库引擎。

综上所述，SQLAlchemy和Tortoise是两种不同的ORM库，适用于不同的场景和需求。SQLAlchemy更适合传统的同步应用程序，而Tortoise则更适合异步应用程序，并且能够更好地与FastAPI等异步框架集成。选择哪个库取决于你的具体需求和技术栈