在一个Web App中，所有数据，包括用户信息、发布的日志、评论等，都存储在数据库中。在awesome-python3-webapp中，我们选择MySQL作为数据库。

Web App里面有很多地方都要访问数据库。访问数据库需要创建数据库连接、游标对象，然后执行SQL语句，最后处理异常，清理资源。这些访问数据库的代码如果分散到各个函数中，势必无法维护，也不利于代码复用。

所以，我们要首先把常用的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE操作用函数封装起来。

由于Web框架使用了基于asyncio的aiohttp，这是基于协程的异步模型。在协程中，不能调用普通的同步IO操作，因为所有用户都是由一个线程服务的，协程的执行速度必须非常快，才能处理大量用户的请求。而耗时的IO操作不能在协程中以同步的方式调用，否则，等待一个IO操作时，系统无法响应任何其他用户。

这就是异步编程的一个原则：一旦决定使用异步，则系统每一层都必须是异步，“开弓没有回头箭”。

幸运的是aiomysql为MySQL数据库提供了异步IO的驱动。

创建连接池

我们需要创建一个全局的连接池，每个HTTP请求都可以从连接池中直接获取数据库连接。使用连接池的好处是不必频繁地打开和关闭数据库连接，而是能复用就尽量复用。

连接池由全局变量__pool存储，缺省情况下将编码设置为utf8，自动提交事务：

@asyncio.coroutine
def create_pool(loop, **kw):
    logging.info(‘create database connection pool...‘)
    global __pool
    __pool = yield from aiomysql.create_pool(
        host=kw.get(‘host‘, ‘localhost‘),
        port=kw.get(‘port‘, 3306),
        user=kw[‘user‘],
        password=kw[‘password‘],
        db=kw[‘db‘],
        charset=kw.get(‘charset‘, ‘utf8‘),
        autocommit=kw.get(‘autocommit‘, True),
        maxsize=kw.get(‘maxsize‘, 10),
        minsize=kw.get(‘minsize‘, 1),
        loop=loop
    )

Select

要执行SELECT语句，我们用select函数执行，需要传入SQL语句和SQL参数：

@asyncio.coroutine
def select(sql, args, size=None):
    log(sql, args)
    global __pool
    with (yield from __pool) as conn:
        cur = yield from conn.cursor(aiomysql.DictCursor)
        yield from cur.execute(sql.replace(‘?‘, ‘%s‘), args or ())
        if size:
            rs = yield from cur.fetchmany(size)
        else:
            rs = yield from cur.fetchall()
        yield from cur.close()
        logging.info(‘rows returned: %s‘ % len(rs))
        return rs

SQL语句的占位符是?，而MySQL的占位符是%s，select()函数在内部自动替换。注意要始终坚持使用带参数的SQL，而不是自己拼接SQL字符串，这样可以防止SQL注入攻击。

注意到yield from将调用一个子协程（也就是在一个协程中调用另一个协程）并直接获得子协程的返回结果。

如果传入size参数，就通过fetchmany()获取最多指定数量的记录，否则，通过fetchall()获取所有记录。

Insert, Update, Delete

要执行INSERT、UPDATE、DELETE语句，可以定义一个通用的execute()函数，因为这3种SQL的执行都需要相同的参数，以及返回一个整数表示影响的行数：

@asyncio.coroutine
def execute(sql, args):
    log(sql)
    with (yield from __pool) as conn:
        try:
            cur = yield from conn.cursor()
            yield from cur.execute(sql.replace(‘?‘, ‘%s‘), args)
            affected = cur.rowcount
            yield from cur.close()
        except BaseException as e:
            raise
        return affected

execute()函数和select()函数所不同的是，cursor对象不返回结果集，而是通过rowcount返回结果数。

ORM

有了基本的select()和execute()函数，我们就可以开始编写一个简单的ORM了。

设计ORM需要从上层调用者角度来设计。

我们先考虑如何定义一个User对象，然后把数据库表users和它关联起来。

from orm import Model, StringField, IntegerField

class User(Model):
    __table__ = ‘users‘

    id = IntegerField(primary_key=True)
    name = StringField()

注意到定义在User类中的__table__、id和name是类的属性，不是实例的属性。所以，在类级别上定义的属性用来描述User对象和表的映射关系，而实例属性必须通过__init__()方法去初始化，所以两者互不干扰：

# 创建实例:
user = User(id=123, name=‘Michael‘)
# 存入数据库:
user.insert()
# 查询所有User对象:
users = User.findAll()

定义Model

首先要定义的是所有ORM映射的基类Model：

class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kw):
        super(Model, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"‘Model‘ object has no attribute ‘%s‘" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    def getValue(self, key):
        return getattr(self, key, None)

    def getValueOrDefault(self, key):
        value = http://www.mamicode.com/getattr(self, key, None)
        if value is None:
            field = self.__mappings__[key]
            if field.default is not None:
                value = http://www.mamicode.com/field.default() if callable(field.default) else field.default
                logging.debug(‘using default value for %s: %s‘ % (key, str(value)))
                setattr(self, key, value)
        return value

Model从dict继承，所以具备所有dict的功能，同时又实现了特殊方法__getattr__()和__setattr__()，因此又可以像引用普通字段那样写：

>>> user[‘id‘]
123
>>> user.id
123

以及Field和各种Field子类：

class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type, primary_key, default):
        self.name = name
        self.column_type = column_type
        self.primary_key = primary_key
        self.default = default

    def __str__(self):
        return ‘<%s, %s:%s>‘ % (self.__class__.__name__, self.column_type, self.name)

映射varchar的StringField：

class StringField(Field):

    def __init__(self, name=None, primary_key=False, default=None, ddl=‘varchar(100)‘):
        super().__init__(name, ddl, primary_key, default)

注意到Model只是一个基类，如何将具体的子类如User的映射信息读取出来呢？答案就是通过metaclass：ModelMetaclass：

class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        # 排除Model类本身:
        if name==‘Model‘:
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        # 获取table名称:
        tableName = attrs.get(‘__table__‘, None) or name
        logging.info(‘found model: %s (table: %s)‘ % (name, tableName))
        # 获取所有的Field和主键名:
        mappings = dict()
        fields = []
        primaryKey = None
        for k, v in attrs.items():
            if isinstance(v, Field):
                logging.info(‘  found mapping: %s ==> %s‘ % (k, v))
                mappings[k] = v
                if v.primary_key:
                    # 找到主键:
                    if primaryKey:
                        raise RuntimeError(‘Duplicate primary key for field: %s‘ % k)
                    primaryKey = k
                else:
                    fields.append(k)
        if not primaryKey:
            raise RuntimeError(‘Primary key not found.‘)
        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        escaped_fields = list(map(lambda f: ‘`%s`‘ % f, fields))
        attrs[‘__mappings__‘] = mappings # 保存属性和列的映射关系
        attrs[‘__table__‘] = tableName
        attrs[‘__primary_key__‘] = primaryKey # 主键属性名
        attrs[‘__fields__‘] = fields # 除主键外的属性名
        # 构造默认的SELECT, INSERT, UPDATE和DELETE语句:
        attrs[‘__select__‘] = ‘select `%s`, %s from `%s`‘ % (primaryKey, ‘, ‘.join(escaped_fields), tableName)
        attrs[‘__insert__‘] = ‘insert into `%s` (%s, `%s`) values (%s)‘ % (tableName, ‘, ‘.join(escaped_fields), primaryKey, create_args_string(len(escaped_fields) + 1))
        attrs[‘__update__‘] = ‘update `%s` set %s where `%s`=?‘ % (tableName, ‘, ‘.join(map(lambda f: ‘`%s`=?‘ % (mappings.get(f).name or f), fields)), primaryKey)
        attrs[‘__delete__‘] = ‘delete from `%s` where `%s`=?‘ % (tableName, primaryKey)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)

这样，任何继承自Model的类（比如User），会自动通过ModelMetaclass扫描映射关系，并存储到自身的类属性如__table__、__mappings__中。

然后，我们往Model类添加class方法，就可以让所有子类调用class方法：

class Model(dict):

    ...

    @classmethod
    @asyncio.coroutine
    def find(cls, pk):
        ‘ find object by primary key. ‘
        rs = yield from select(‘%s where `%s`=?‘ % (cls.__select__, cls.__primary_key__), [pk], 1)
        if len(rs) == 0:
            return None
        return cls(**rs[0])

User类现在就可以通过类方法实现主键查找：

user = yield from User.find(‘123‘)

往Model类添加实例方法，就可以让所有子类调用实例方法：

class Model(dict):

    ...

    @asyncio.coroutine
    def save(self):
        args = list(map(self.getValueOrDefault, self.__fields__))
        args.append(self.getValueOrDefault(self.__primary_key__))
        rows = yield from execute(self.__insert__, args)
        if rows != 1:
            logging.warn(‘failed to insert record: affected rows: %s‘ % rows)

这样，就可以把一个User实例存入数据库：

user = User(id=123, name=‘Michael‘)
yield from user.save()

最后一步是完善ORM，对于查找，我们可以实现以下方法：

• findAll() - 根据WHERE条件查找；

• findNumber() - 根据WHERE条件查找，但返回的是整数，适用于select count(*)类型的SQL。

以及update()和remove()方法。

所有这些方法都必须用@asyncio.coroutine装饰，变成一个协程。

调用时需要特别注意：

user.save()

没有任何效果，因为调用save()仅仅是创建了一个协程，并没有执行它。一定要用：

yield from user.save()

才真正执行了INSERT操作。

最后看看我们实现的ORM模块一共多少行代码？累计不到300多行。用Python写一个ORM是不是很容易呢？

http://www.pdfxs.com/cpgjhegfgncpcfefdfcfebegcfebdbcfefdfcfebdecfecdecfefdfcfdjefcfdidecfefdgcfdjdgcfebee/

python 编写ORM