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 = getattr(self, key, None) if value is None: field = self.__mappings__[key] if field.default is not None: value = 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 StandardError('Duplicate primary key for field: %s' % k) primaryKey = k else: fields.append(k) if not primaryKey: raise StandardError('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？ ### 参考源码 [day-03](https://github.com/michaelliao/awesome-python3-webapp/tree/day-03)