1.Django中的码解orm是什么(2023年最新解答)
2.ORM如何自己手写一个ORM框架
3.gorm 源码阅读之 schema
4.MyBatis-Plus 中的 IService 和 BaseMapper
5.MyBatis 源码解析：映射文件的加载与解析（上）
6.Odoo框架源码研读二：ORM框架与日志

Django中的orm是什么(2023年最新解答)

       导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于Django中的orm是什么的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的码解问题，别忘了关注本站，码解现在开始吧！码解

Django的码解orm中get和filter的不同

       Django的orm中get和filter的不同

       get得到的是一个model对象，filter得到的码解qq堂 源码是一组model对象，类型是码解queryset，是码解一个django定义的，可迭代的码解，可以当作是码解一个list操作，每个索引都是码解一个model对象。get如果满足的码解条件大于一个的时候，会报错#有点类似于如下：get相当与fetchone()filter相当与fetchall()

       djangoorm和tornadoorm有什么区别

       Tornado是码解异步框架

       Tornado基本上只算有MVC中C这一层，而Django是码解大而全

       所以一般Django适合初学者或者小团队，Tornado适合高度定制。码解

Django框架是什么？

       Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。

       Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。

       一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。

       Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的开源ide源码Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。

       年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。

       Django的设计理念如下：

       松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。

       更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。

       不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。

       快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。

       简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。

       Django的一些优势如下：

       对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。

       多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。

       框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。

       GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。

       开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。

       Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。

       关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

djangoorm创建数据表

       Django里面，管理数据库和sqlarchemy类似，也是通过orm框架来实现的。所有的数据库的建立，都是在model.py里面通过类来实现的。

       首先看看如何创建一个单表：

       a.先定义一个类，继承models.Model,然后根据需求定义参数，这些参数的类型和变量后面会进一步阐述

       models.py

       from?django.db?import?models

       class?UserInfo(models.Model):

       username?=?models.CharField(max_length=)

       password?=?models.CharField(max_length=)

       b.注册app

       settings.py

       INSTALLED_APPS?=?[

       ‘django.contrib.admin‘,

       ‘django.contrib.auth‘,

       ‘django.contrib.contenttypes‘,

       ‘django.contrib.sessions‘,

       ‘django.contrib.messages‘,

       ‘django.contrib.staticfiles‘,

       ‘app‘,

       ]

       c.执行命令。第一条命令会生成一个初始化文件，第二个命令会生成对应的表

       python?manage.pymakemigrations

       python?manage.pymigrate

       这样，就在PyCharm自带的sqlite数据库里面成功的生成了一个app_UserInfo的表。这个表默认会有一个自增的id作为主键，另外两个字段是我们通过类创建的。

       d.如果希望使用mysql，因为Django默认使用了MySqldb模块，这个在3.0版本里面不存在，hibench源码分析会直接报错。我们需要改为pymysql的模块，方法如下：

       在project同名文件夹下的__init__文件中添加如下代码即可：

       importpymysql

       pymysql.install_as_MySQLdb()

       2.对于单表的增删改查询

       查询

       获取所有结果，获取到的结果是一个QuerySet的类似列表的对象,每一个元素本身又是一个对象，包括了id，name，password等属性。

       obj?=?models.UserInfo.objects.all()

       QuerySet[UserInfo:UserInfoobject,UserInfo:UserInfoobject,UserInfo:UserInfoobject,UserInfo:UserInfoobject,UserInfo:UserInfoobject]

       可以通过filter进行过滤，相当于sql的where语句，因为结果也是QuerySet，因此需要再使用first（）获取第一个值

       obj?=?models.UserInfo.objects.filter(id=nid).first()

       增加

       models.UserInfo.objects.create(username=u,password=p,user_group_id=3)

       删除，可以在filter的基础上进行删除

       models.UserInfo.objects.filter(id=nid).delete()

       修改，有两种常见方式

       第一个方式

       models.UserInfo.objects.filter(id=nid).update(username=u,password=p)

       第二个方式

       obj=models.UserInfo.objects.filter(id=nid)

       obj.username=u

       obj.save()

如何在django系统外使用django的ORM

       sqlalchemy使用上有两个层次，1是使用sqlexpression,说白可以让你用python写sql，2是它的orm,orm是使用session的，自行管理session生存期，自行在多个过程中传递session，自行管理事务。写法上是通常的transactionscript（java常说的贫血的domainmodel)模式。实际编码通常1和2混合编程。

       django通过中间件部分隐藏了连接/事务管理的概念，写法上也比较简单，接近java常说的充血的domainmodel.内容上也没有sqlalchemy的sqlexpression层次。易用性就体现出来了。

       不过用过的orm中，能达到sqlalchemy这样高度的orm,还没有在其他语言中看到。ruby有sequal,java的jooq都有部分sqlalchemy思想的影子。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于Django中的orm是什么的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于Django中的orm是什么的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

ORM如何自己手写一个ORM框架

       本文将讨论如何构建一个ORM框架，并以cushy-storage磁盘缓存框架为例进行实现。ORM框架，即对象关系映射框架，允许程序员使用面向对象的方式操作数据库，简化了SQL语言的复杂性和繁琐性。

       在Python中，如SQLAlchemy这样的流行ORM框架可以帮助轻松实现数据库的CRUD操作。使用ORM框架，开发者可以像操作本地对象一样操作数据库，从而提高了代码的可读性和维护性。

       下面以安装SQLAlchemy为例，展示如何创建数据库表和进行基本操作。首先，麻将源码开发通过命令安装SQLAlchemy。接着，定义表结构并执行CRUD操作。示例代码展示了使用ORM框架进行数据库操作的简易性。

       编写一个完整的ORM框架需要深入理解数据库、Python编程以及设计模式。若希望深入了解，可参考如Django、SQLAlchemy、Peewee等优秀的开源ORM框架的源代码及文档。

       本文将结合cushy-storage的功能，快速构建一个ORM框架，实现对本地文件数据的增删改查。cushy-storage是一个基于磁盘缓存的Python库，简化了数据存储和读取的过程。

       实现的主要功能包括：存储、检索、更新和删除自定义对象。通过继承BaseORMModel类，自定义类可以轻松实现ORM功能。CushyOrmCache类继承CushyDict，并结合ORM功能，实现对象级数据的高效管理。

       构建QuerySet类，提供更丰富的查询功能，如条件筛选、返回所有数据、返回第一个数据等。最后，通过ORMMixin实现增删改查功能，CushyORMCache类提供完整的ORM框架接口。

       使用CushyORMCache，开发者可以方便地进行对象级数据的增删改查操作。下面的示例展示了如何构建用户系统并使用CushyORMCache进行操作。

       完整实现代码展示了如何继承BaseORMModel、初始化CushyOrmCache，以及进行基本的增删改查操作。通过传入User对象或表名（如"User"）进行数据查询，实现复杂条件查询和批量返回。

       本文总结了ORM框架的概念和构建方法，以cushy-storage为依托，构建了一个实用的ORM框架。该框架支持复杂条件查询、批量数据返回等功能，简化了对象级数据的赚钱啦源码操作。

gorm 源码阅读之 schema

       深入探讨基于github.com/go-gorm/gorm v1..x的ORM框架，我们将通过代码对比，揭示数据映射的奥秘。

       首先，让我们从原始的MySQL驱动连接代码开始，尝试查询一个user，观察两者之间的差异。

       GORM，作为一个高效的ORM框架，其核心在于如何巧妙地实现数据字段与结构体的映射，这一特性使其在数据库操作方面展现出显著优势。

       实现这一目标的关键，GORM借助反射机制，通过Schema结构来建立数据库字段与目标对象间的关联。Schema保存了目标对象，即user的数据结构，成为数据映射的核心。

       在初始化数据库连接阶段，db.Statement的实例并未预先初始化Schema。要深入理解Parse方法的实现逻辑，首先需要掌握与反射相关的基础知识。

       参考相关资料，如 xie.infoq.cn/article/...，可以帮助你更好地理解反射的运用。

       回到Parse()方法，其核心功能在于通过反射技术，将user结构体中的每一个属性映射到Field中，包括属性名称、索引等关键信息。

       当Schema解析完成，接下来的问题是如何将数据库查询结果实际赋值到user实例上。这一过程，巧妙地结合了反射与结构体赋值机制，实现了数据的双向绑定。

MyBatis-Plus 中的 IService 和 BaseMapper

       MyBatis-Plus 作为优化数据库访问效率的 ORM 框架，提供了 BaseMapper 和 IService 两个核心接口。接下来，让我们深入探讨它们的使用及场景。

       BaseMapper 是通用的 Mapper 接口，继承自 MyBatis-Plus 的 Mapper 接口，并扩展了常用数据库操作方法。它允许开发者通过继承并指定实体类，直接使用通用方法进行 CRUD 操作，无需手动编写 SQL 语句。BaseMapper 的泛型 T 为任意实体对象，Serializable 为任意类型主键，MyBatis-Plus 不推荐使用复合主键，每张表应有唯一 id 主键。对象 Wrapper 为条件构造器。

       IService 接口是通用的 Service 接口，进一步封装了 CRUD 方法，包括 get 查询单行、remove 删除、list 查询集合、page 分页等操作。采用前缀命名方式区分 Mapper 层，避免混淆。泛型 T 为任意实体对象，建议如果存在自定义通用 Service 方法，创建 IBaseService 继承 MyBatis-Plus 提供的基类。对象 Wrapper 为条件构造器。

       ServiceImpl 是 IService 的默认实现类，针对业务逻辑层的实现，通过调用 BaseMapper 进行数据库操作。传入参数 M 和 T。

       BaseMapper、IService、ServiceImpl 的类关系可以从源码中看出，也可简化为直接操作数据库，省略 UserMapper 接口。

       在实际开发中，BaseMapper 和 IService 提供了方便快捷的接口，简化了业务逻辑和数据访问层的代码。ServiceImpl 作为实现类，将业务逻辑与数据操作分离，提高了代码的可维护性和扩展性。

       尽管存在争议和讨论，MyBatis-Plus 的 BaseMapper、IService、ServiceImpl 仍然是高效、灵活的工具，用于构建高效、易于维护的数据库访问层。开发者可以根据具体需求选择合适的接口，实现高效的数据访问和业务逻辑处理。

MyBatis 源码解析：映射文件的加载与解析（上）

       MyBatis 的映射文件是其核心组成部分，用于配置 SQL 语句、二级缓存及结果集映射等功能，是其区别于其他 ORM 框架的重要特色。

       在解析映射文件时，MyBatis 通过调用 XMLMapperBuilder#parse 方法实现加载与解析操作。此方法首先判断映射文件是否已解析，若未解析则调用 XMLMapperBuilder#configurationElement 方法解析所有配置，并注册当前映射文件关联的 Mapper 接口。对于处理异常的标签，MyBatis 会记录至 Configuration 对象并尝试二次解析。

       解析流程主要涉及以下几个关键步骤：

       缓存配置（cache 标签）：MyBatis 采用缓存设计，分为一级缓存和二级缓存。解析 cache 标签时，首先获取相关属性配置，然后使用 CacheBuilder 创建缓存对象，并记录到 Configuration 对象。

       缓存引用（cache-ref 标签）：标签默认限定在 namespace 范围内，用于引用其它命名空间中的缓存对象。解析过程中记录引用关系，然后从 Configuration 中获取引用的缓存对象。

       结果集映射（resultMap 标签）：解析 resultMap 标签配置，构建 ResultMap 对象，并将其记录到 Configuration 中。

       SQL 语句（sql 标签）：通过 sql 标签配置复用的 SQL 语句片段，解析后记录至 Configuration 的 sqlFragments 属性中。

       核心数据库操作（select / insert / update / delete 标签）：解析这些标签时，构建 MappedStatement 对象并记录到 Configuration 中。

       每个标签解析实现由 MyBatis 提供的多个方法执行，如 XMLMapperBuilder 的 configurationElement 方法和解析具体标签的子方法，如 cacheElement、sqlElement 等。解析过程中，MyBatis 会调用不同的构造器和工厂方法来创建、初始化和配置相应的对象。

       在解析完成之后，MyBatis 将所有配置对象封装在 Configuration 对象中，该对象包含所有映射文件中定义的配置信息，供后续的 SQL 语句执行和映射操作使用。

Odoo框架源码研读二：ORM框架与日志

       上一期我们带来了关于Odoo框架源码第一期内容（传动门➡《Odoo框架源码研读一：前后端交互》），让大家对Odoo整体结构和前后端交互有了更深刻的了解。

       而Odoo在实际开发的大多数场景都是基于它的ORM框架进行的，所以本期我们将带来Odoo框架源码的第二期内容——ORM和日志。

       一、ORM

       Odoo是通过Controller控制器，来控制前后台的交互。上一期我们详细的介绍了如何让请求顺利到达Controller控制器。

       那么当请求到达Controller后，又如何来实现后端的业务逻辑呢？这就不得不提到Odoo一个非常强大的类——Environment。

       通过_loca属性，Environment可以直接管理线程中的environments上下文状态，并且包装了ORM相关四个属性：

       而且Environment还提供了Model name和Model之间的映射，通过self.env[ModelName] 就可以直接调用Model的API ，非常强大。

       现在，再回头看Controller中的方法，可以看到，通过request.env[model]可以直接获取对应的Model对象，然后直接调用Model的方法。

       Odoo中一切都是基于Model编程。即使是前端的menu、action、view，都是也都有对应 Model，和业务数据无异。

       创建一个Model ，然后通过简单的视图配置，那么这个Model对应的CRUD基础功能就已经实现，这些都归功于Odoo对于Model的抽象。

       Odoo中的model分为三类：AbstractModel、Model、TransientModel；

       继承关系如下图 ⬇

       从源码中可以看出AbstractModel 是Model 和TransientModel的父类。而这个三者的区别也主要在_auto、_register、_abstract、_transient这四个属性上。

       由此可以AbstractModel是抽象类，不会在数据库创建表，Model和TransientModel 不是抽象类，会在数据库建表，但TransientModel建的是临时表，数据会被系统定期清除，这个可以在系统中设置清除频率。

       由于这种特性的不同，三个Model的用途也不相同。

       TransientModel由于存临时表的特性，多用来做wizard向导视图，存储临时缓存数据；

       Model多用于做业务的主要Model，AbstractModel多用来抽象做父类，由于不创建表的特性，有时也会用来做向导视图。

       新模块中的Model，根据功能需要去继承这三个类，由于这三个父类中丰富的API方法，新建 Model在创建完字段后，功能就已经基本完善，如果有定制化的逻辑，只需要重写父类的方法就可以了。

       Model中的Field不是Python的基础类型，而是继承Odoo封装的Field类。

       因此，在Model字段赋值的时候，和基础类型字段不同，会调用Field中的API方法，这是容易踩坑的地方。

       二、日志

       Odoo的日志是在Python的logging基础模块之上，做了定制化的封装和配置。这部份代码主要在odoo/netsvc.py文件中。

       Odoo定义了自己的Filter对象、Formatter对象、以及Handler对象。

       1）项目启动的时候，配置管理器configmanager初始化，这个时候会去初始化默认的系统配置，包括日志模块。

       2）随后，配置管理器会去加载配置文件odoo.conf中的自定义配置覆盖原先的默认配置。

       3）最后，处理完配置加载，Odoo会调用日志初始化代码，根据最终的日志配置去设定相关的logger对象。

       上图即为Odoo日志的默认配置。

       初始化过程：

       通过logging.logging.getLogger(_name_)调用前包层级的logger 对象，logging.logging.getLogger() 则返回root logger对象。

       本期关于Odoo的ORM和日志就聊到这里，下一期我们会继续聊一下Odoo的异常和流程引擎，感兴趣的小伙伴记得关注我~

gorm 垃圾么?

       深入探讨：Gorm ORM框架：效能与底层实现

       Gorm，由知名开发者jinzhu开发，凭借其强大的orm映射功能，使得Go语言中的数据库操作如同操作本地对象般直观。本文将从v1..5版本出发，深入解析Gorm的底层设计，涉及初始化DB、数据操作、源码剖析和事务管理，旨在揭示其高效而简洁的架构。

       1. 数据操作实践

       从基础数据操作开始，让我们逐个探索Gorm的威力：

创建: db.Create(&r) - Test_create函数演示了如何利用Gorm的API快速创建数据。

删除: db.Delete(&r, 1) - Test_delete展示了删除数据的简洁过程。

更新: db.Where("id = ?", 2).Update(&r) - Test_update揭示了如何根据条件进行更新。

事务: db.Transaction(do) - Test_tx演示了事务处理的无缝集成。

       2. 核心组件解析

       Gorm的核心在于其DB类，它是操作的基石。它包含Config、Error、RowsAffected等字段，以及关键的Statement和Schema。Statement是会话状态的核心，存储操作信息和数据库连接池。在克隆DB时，会确保Statement的状态得以传递。

       3. 源码揭秘

       2.1 初始DB构建: gorm.Open - 创建DB实例，包括配置、Dialector和回调函数的初始化。

       2.2 预处理模式：PreparedStmtDB封装了数据库操作，提供更高效的SQL执行。

       2.3 执行器与processor：通过回调执行各种操作，如创建、查询等。

       2.4 Statement的构建与执行：动态生成SQL，确保操作的灵活性。

       深入理解

       4.1 CRUD操作的处理器设计：每个操作都有其特定的处理器，如Create、Query、Delete和Update，它们遵循特定的流程和函数链。

       5. 数据操作流程：从db.Create到db.Delete，每个操作的执行路径和细节都精心设计，确保效率与一致性。

       6. 事务管理：在Gorm中，事务是透明的，用户只需提供一个闭包，Gorm会自动处理事务的开启、提交或回滚。

       结论

       通过本文，我们不仅了解了Gorm的使用方法，还深入理解了其底层架构。ORM的优雅设计让Go开发者在数据库操作上省去繁琐的SQL编写，提高了开发效率。继续深入学习，探索更多Go语言与数据库的精彩结合。

       文末福利：关注“小徐先生”和“小徐先生的编程世界”获取更多编程知识和实战解析。