编写Python的web框架中的Model的教程

yipeiwu_com6年前Python基础

有了ORM,我们就可以把Web App需要的3个表用Model表示出来:

import time, uuid

from transwarp.db import next_id
from transwarp.orm import Model, StringField, BooleanField, FloatField, TextField

class User(Model):
  __table__ = 'users'

  id = StringField(primary_key=True, default=next_id, ddl='varchar(50)')
  email = StringField(updatable=False, ddl='varchar(50)')
  password = StringField(ddl='varchar(50)')
  admin = BooleanField()
  name = StringField(ddl='varchar(50)')
  image = StringField(ddl='varchar(500)')
  created_at = FloatField(updatable=False, default=time.time)

class Blog(Model):
  __table__ = 'blogs'

  id = StringField(primary_key=True, default=next_id, ddl='varchar(50)')
  user_id = StringField(updatable=False, ddl='varchar(50)')
  user_name = StringField(ddl='varchar(50)')
  user_image = StringField(ddl='varchar(500)')
  name = StringField(ddl='varchar(50)')
  summary = StringField(ddl='varchar(200)')
  content = TextField()
  created_at = FloatField(updatable=False, default=time.time)

class Comment(Model):
  __table__ = 'comments'

  id = StringField(primary_key=True, default=next_id, ddl='varchar(50)')
  blog_id = StringField(updatable=False, ddl='varchar(50)')
  user_id = StringField(updatable=False, ddl='varchar(50)')
  user_name = StringField(ddl='varchar(50)')
  user_image = StringField(ddl='varchar(500)')
  content = TextField()
  created_at = FloatField(updatable=False, default=time.time)

在编写ORM时,给一个Field增加一个default参数可以让ORM自己填入缺省值,非常方便。并且,缺省值可以作为函数对象传入,在调用insert()时自动计算。

例如,主键id的缺省值是函数next_id,创建时间created_at的缺省值是函数time.time,可以自动设置当前日期和时间。

日期和时间用float类型存储在数据库中,而不是datetime类型,这么做的好处是不必关心数据库的时区以及时区转换问题,排序非常简单,显示的时候,只需要做一个float到str的转换,也非常容易。
初始化数据库表

如果表的数量很少,可以手写创建表的SQL脚本:

-- schema.sql

drop database if exists awesome;

create database awesome;

use awesome;

grant select, insert, update, delete on awesome.* to 'www-data'@'localhost' identified by 'www-data';

create table users (
  `id` varchar(50) not null,
  `email` varchar(50) not null,
  `password` varchar(50) not null,
  `admin` bool not null,
  `name` varchar(50) not null,
  `image` varchar(500) not null,
  `created_at` real not null,
  unique key `idx_email` (`email`),
  key `idx_created_at` (`created_at`),
  primary key (`id`)
) engine=innodb default charset=utf8;

create table blogs (
  `id` varchar(50) not null,
  `user_id` varchar(50) not null,
  `user_name` varchar(50) not null,
  `user_image` varchar(500) not null,
  `name` varchar(50) not null,
  `summary` varchar(200) not null,
  `content` mediumtext not null,
  `created_at` real not null,
  key `idx_created_at` (`created_at`),
  primary key (`id`)
) engine=innodb default charset=utf8;

create table comments (
  `id` varchar(50) not null,
  `blog_id` varchar(50) not null,
  `user_id` varchar(50) not null,
  `user_name` varchar(50) not null,
  `user_image` varchar(500) not null,
  `content` mediumtext not null,
  `created_at` real not null,
  key `idx_created_at` (`created_at`),
  primary key (`id`)
) engine=innodb default charset=utf8;

如果表的数量很多,可以从Model对象直接通过脚本自动生成SQL脚本,使用更简单。

把SQL脚本放到MySQL命令行里执行:

$ mysql -u root -p < schema.sql

我们就完成了数据库表的初始化。
编写数据访问代码

接下来,就可以真正开始编写代码操作对象了。比如,对于User对象,我们就可以做如下操作:

# test_db.py

from models import User, Blog, Comment

from transwarp import db

db.create_engine(user='www-data', password='www-data', database='awesome')

u = User(name='Test', email='test@example.com', password='1234567890', image='about:blank')

u.insert()

print 'new user id:', u.id

u1 = User.find_first('where email=?', 'test@example.com')
print 'find user\'s name:', u1.name

u1.delete()

u2 = User.find_first('where email=?', 'test@example.com')
print 'find user:', u2

可以在MySQL客户端命令行查询,看看数据是不是正常存储到MySQL里面了。

相关文章

tensorflow查看ckpt各节点名称实例

运行下列脚本,可以打印出模型各个节点变量的名称: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpo...

python实现自动登录

python实现自动登录

利用python,可以实现填充网页表单,从而自动登录WEB门户。 (注意:以下内容只针对python3) 环境准备: (1)安装python (2)安装splinter,下载源码 py...

详解python使用pip安装第三方库(工具包)速度慢、超时、失败的解决方案

详解python使用pip安装第三方库(工具包)速度慢、超时、失败的解决方案

人生苦短,我用python!为什么很多人喜欢用python,因为包多呀,各种调包。但是调包有的时候也调的闹心,因为安装包不是失败就是很慢,很影响自己的工作进度,这里给出一个pip快速安装...

numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量方式

在PCA中有遇到,在这里记录一下 计算矩阵的特征值个特征向量,下面给出几个示例代码: 在使用前需要单独import一下 >>> from numpy import...

PyQt5每天必学之事件与信号

PyQt5每天必学之事件与信号

这一部分我们将探索 PyQt5 的事件和信号是如何在应用程序中实现的。 Events事件 所有的GUI应用程序都是事件驱动的。应用程序事件主要产生自用户,但它们也可通过其他方法来产生,例...