python持久化数据_简单比较Python的数据持久化操作
简单比较Python的数据持久化操作(一)
最近喜欢上了Python，喜欢它的简洁高效，喜欢它的“无所不能”。
Python的数据持久化操作主要是六类：普通文件、DBM文件、Pickled对象存储、shelve对象存储、对象数据库存储、关系数据库存储。
普通文件不解释了，DBM就是把字符串的键值对存储在文件里：
Python代码
% python
>>> import anydbm
>>> file = anydbm.open('movie', 'c') # make a DBM file called 'movie'
>>> file['Batman'] = 'Pow!' # store a string under key 'Batman'
>>> file.keys( ) # get the file's key directory
['Batman']
>>> file['Batman'] # fetch value for key 'Batman'
'Pow!'
Pickled就是把对象序列化到文件，可以存储复杂类型：
Python代码
% python
>>> table = {'a': [1, 2, 3],
'b': ['spam', 'eggs'],
'c': {'name':'bob'}}
>>>
>>> import pickle
>>> mydb = open('dbase', 'w')
>>> pickle.dump(table, mydb)
下面是反序列化：
Python代码
% python
>>> import pickle
>>> mydb = open('dbase', 'r')
>>> table = pickle.load(mydb)
>>> table
{'b': ['spam', 'eggs'], 'a': [1, 2, 3], 'c': {'name': 'bob'}}
shelve存储差不多就是DBM和Pickled方式的结合，以键值对的形式把对象序列化到文件：
Python代码
% python
>>> import shelve
>>> dbase = shelve.open("mydbase")
>>> object1 = ['The', 'bright', ('side', 'of'), ['life']]
>>> object2 = {'name': 'Brian', 'age': 33, 'motto': object1}
>>> dbase['brian'] = object2
>>> dbase['knight'] = {'name': 'Knight', 'motto': 'Ni!'}
>>> dbase.close( )
取数据：
Python代码
% python
>>> import shelve
>>> dbase = shelve.open("mydbase")
>>> len(dbase) # entries
2
>>> dbase.keys( ) # index
['knight', 'brian']
>>> dbase['knight'] # fetch
{'motto': 'Ni!', 'name': 'Knight'}
对象数据库的存储没怎么了解，因为不习惯用它存储数据。感觉应该和shelve差不多吧，只是把数据保存到了数据库里(其实还是一个文件嘛)，然后增加了些事务之类的高级功能。
Python中关系数据库的存储是重点，操作关系数据库最“简单”的就是直接用DB-API，就像Java里的JDBC；当然，数据结构复杂了、设计要求高了，就得找些ORM框架偷懒了，主要有独立的SQLAlchemy，Django的自带ORM等。这部分内容还是下一篇博客写吧，我不喜欢文章拉得长长的……
简单比较Python的数据持久化操作(二)
Python中操作关系数据库最直接的就是用DB-API了，流程一般是：连接、执行SQL语句、提交、断开。以MySQL为例，下面是各步骤的代码示例：
首先是连接：
Python代码
% python
>>> import MySQLdb
>>> conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='python')
接着便可以执行语句了，但在执行SQL语句前要先获取指针：
Python代码
>>> curs = conn.cursor( )
>>> curs.execute('create database peopledb')
1L
>>> curs.execute('use peopledb')
0L
>>> tblcmd = 'create table people (name char(30), job char(10), pay int(4))'
>>> curs.execute(tblcmd)
0L
添加数据：
Python代码
>>> curs.execute('insert people values (%s, %s, %s)', ('Bob', 'dev', 5000))
1L
>>> curs.executemany('insert people values (%s, %s, %s)',
... [ ('Sue', 'mus', '70000'),
... ('Ann', 'mus', '60000')])
2L
>>> conn.commit( )
执行查询：
Python代码
>>> curs.execute('select * from people')
6L
>>> curs.fetchall( )
(('Bob', 'dev', 5000L), ('Sue', 'mus', 70000L), ('Ann', 'mus', 60000L), ('Tom',
'mgr', 100000L))
执行完数据库操作记得断开连接：
Python代码
conn.close( ) # close, _ _del_ _ call rollback if changes not committed yet
如果数据结构不是很复杂，配合Python强大的列表解析能力，不用ORM框架也是很方便的；或者自己封装对象映射也不是很难。
如果使用了Django框架，可以使用它自带的ORM工具来操作数据库。首先当然是编写实体类(或者叫模型)了：
Python代码
from django.db import models
class Musician(models.Model):
first_name = models.CharField(max_length=50)
last_name = models.CharField(max_length=50)
instrument = models.CharField(max_length=100)
class Album(models.Model):
artist = models.ForeignKey(Musician)
name = models.CharField(max_length=100)
release_date = models.DateField()
num_stars = models.IntegerField()
Python的代码已经很清楚了，类对应表，成员变量对应表的列，列属性由models.XXXField(...)定义。如果实体类没有显式定义主键，Django会默认加上一句：
Python代码
id = models.AutoField(primary_key=True)
Django里可以这样定义枚举型数据：
Python代码
class Person(models.Model):
GENDER_CHOICES = (
(u'M', u'Male'),
(u'F', u'Female'),
)
name = models.CharField(max_length=60)
gender = models.CharField(max_length=2, choices=GENDER_CHOICES)
对于关联关系，在做列的映射定义时可以这么写：
Python代码
poll = models.ForeignKey(Poll)
sites = models.ManyToManyField(Site)
place = models.OneToOneField(Place")
在Django里定义关联关系还有更多功能，详细的还是看官方文档吧~
Django的Model基类中已经定义了基本的数据库操作，因为所有的实体类都是继承自Model类，所以也就有了这些操作。例如新建并保存一个person只需要这么做：
Python代码
>>> p = Person(name="Fred Flinstone", gender="M")
>>> p.save()
Django会通过查询对象的主键是否存在来决定该UPDATE还是INSERT，当然你也可以强制框架执行某种操作。如果你不满意框架自带的方法，可以重写它：
Python代码
class Blog(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
tagline = models.TextField()
def save(self, *args, **kwargs):
do_something()
super(Blog, self).save(*args, **kwargs) # Call the "real" save() method.
do_something_else()
发现没，Django里存取数据不需要那种session，最讨厌Hibernate里的session了，总是报“Session Closed”错误……
Python还有一个独立的ORM框架——SQLAlchemy。功能更强大，支持的数据库也比Django自带的ORM工具要多。它有两种建立实体类的方法。
一种是分开定义，再将表定义和类定义映射起来。首先是建立表的定义：
Python代码
>>> from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, ForeignKey
>>> metadata = MetaData()
>>> users_table = Table('users', metadata,
... Column('id', Integer, Sequence('user_id_seq'), primary_key=True),
... Column('name', String(50)),
... Column('fullname', String(50)),
... Column('password', String(12))
... )
接着定义实体类：
Python代码
>>> class User(object):
... def __init__(self, name, fullname, password):
... self.name = name
... self.fullname = fullname
... self.password = password
这还没完，还要把他们映射起来：
Python代码
>>> from sqlalchemy.orm import mapper
>>> mapper(User, users_table)
这样的过程有点像Hibernate里将XML的Map文件和实体类的映射。Hibernate中还可以方便的直接用注释在实体类中完成与表的映射，当然SQLAlchemy也有直接的方法：
Python代码
>>> from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
>>> Base = declarative_base()
>>> class User(Base):
... __tablename__ = 'users'
...
... id = Column(Integer, primary_key=True)
... name = Column(String)
... fullname = Column(String)
... password = Column(String)
作为一个独立的ORM框架，实体类的存取当然就不会像Django那样集成的那么完美了，SQLAlchemy里存取数据也是要Session的：
Python代码
>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
>>> Session = sessionmaker(bind=engine)
这里的engine对象需要这样建立：
Python代码
>>> from sqlalchemy import create_engine
>>> engine = create_engine('dialect+driver://user:password@host/dbname[?key=value..]', echo=True)
对于存取操作，如果是保存就这么写：
Python代码
>>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
>>> session.add(ed_user)
如果要查询，就是类似的这种形式：
Python代码
>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()
执行完一些数据操作，必要的时候要提交或是回滚：
Python代码
>>> session.rollback()
或者
>>> session.commit()
SQLAlchemy框架还有一个衍生产品——Elixir，在SQLAlchemy的基础上对其映射方式做了些封装，使得实体类的定义有点类似Django中的定义方式。
话说Django的ORM与它的其他模块结合的很紧密，不好单独使用；SQLAlchemy虽然强大，但风格不太喜欢，所以下一步打算深入两个ORM框架的代码，看看他们是怎么实现的。一方面好抉择用哪一个，另外也可以看看在自己的应用中能否自己做一个简单的ORM。