在 Python 的开发世界中，数据库操纵是至关告急的一环。
今天先容的 Peewee 作为一款简便且功能强大的 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 是一个简朴小巧的 ORM，它的概念简便明了，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 设计更为简便，其 API 简朴直观，学习曲线平缓，新手能快速上手，而 SQLAlchemy 相对复杂，必要耗费更多时间去掌握。
其次，Peewee 代码量较少，在一些简朴项目中，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纵模块。
再者，Peewee 的性能在特定场景下表现出色，如对 SQLite 数据库的操纵，其资源占用相对较低，能为应用带来更好的运行效果。
总之，假如项目规模不大，大概做一些小工具，那么Peewee 会更加趁手。
2. 快速上手
2.1. 初始化数据库
针对差别的数据库范例，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')
在 Peewee 中，通过界说类来创建模型，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()
毗连数据库，然后就可通过SqliteDatabase来创建表。- if __name__ == "__main__":
- db.connect()
- db.create_tables([User])
- $ 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
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 方法即可将数据生存到数据库。- if __name__ == "__main__":
- user = User(username="Harry", age=23)
- user.save()
- sqlite> select * from user;
- ┌────┬──────────┬─────┐
- │ id │ username │ age │
- ├────┼──────────┼─────┤
- │ 1 │ Harry │ 23 │
- └────┴──────────┴─────┘
- user = User.get(User.username == "Harry")
- print(f"name: {user.username}, age: {user.age}")
- # 运行结果：
- # name: Harry, age: 23
更新记录，比如将上面的年事改为30。- User.update(age=30).where(User.username == 'Harry').execute()
- sqlite> select * from user;
- ┌────┬──────────┬─────┐
- │ id │ username │ age │
- ├────┼──────────┼─────┤
- │ 1 │ Harry │ 30 │
- └────┴──────────┴─────┘
删除记录也很简朴：- User.delete().where(User.username == 'Harry').execute()
- sqlite> select * from user;
- sqlite> select count(1) from user;
- ┌──────────┐
- │ count(1) │
- ├──────────┤
- │ 0 │
- └──────────┘
高级的查询功能包罗多条件过滤，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()
- sqlite> select * from user;
- ┌────┬──────────┬─────┐
- │ id │ username │ age │
- ├────┼──────────┼─────┤
- │ 1 │ harry │ 23 │
- │ 2 │ lily │ 20 │
- │ 3 │ tom │ 35 │
- │ 4 │ jerry │ 12 │
- │ 5 │ kate │ 42 │
- └────┴──────────┴─────┘
多个条件的交集，比如id>2而且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}")
- $ python.exe .\main.py
- 满足条件的用户：
- tom: 35
- kate: 42
- users = User.select().where((User.id > 4) | (User.age > 20)).execute()
- $ python.exe .\main.py
- 满足条件的用户：
- harry: 23
- tom: 35
- kate: 42
按照年事增长排序：- users = User.select().order_by(User.age)
- $ python.exe .\main.py
- 按照年龄增长排序：
- jerry: 12
- lily: 20
- harry: 23
- tom: 35
- kate: 42
- users = User.select().order_by(User.age.desc())
- $ python.exe .\main.py
- 按照年龄减少排序：
- kate: 42
- tom: 35
- harry: 23
- lily: 20
- jerry: 12
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效。
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}")
- $ python.exe .\main.py
- 第1页数据：
- harry: 23
- lily: 20
- tom: 35
4. 总结
Peewee 还拥有众多扩展，如 Playhouse 提供了更多高级功能，包罗对差别数据库的特定扩展（如 SQLite 的扩展函数）、模型生成工具、数据库迁徙工具、反射功能等，大大增强了 Peewee 的实用性和机动性。
本篇先容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 以其简便的语法、丰富的功能和良好的扩展性，成为 Python 开发者在数据库操纵方面的有力工具，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。
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