Python中基于字段的不使用元类的ORM实现

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...

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

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)

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

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()

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

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

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

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。