元类应用ORM实现

首先看下一个简单的例子

# 需求
import numbers

class Field:
    pass

class IntField(Field):
    # 数据描述符
    def __init__(self, db_column, min_value=None, max_value=None):
        self._value = None
        self.min_value = min_value
        self.max_value = max_value
        self.db_column = db_column
        if min_value is not None:
            if not isinstance(min_value, numbers.Integral):
                raise ValueError("min_value must be int")
            elif min_value < 0:
                raise ValueError("min_value must be positive int")
        if max_value is not None:
            if not isinstance(max_value, numbers.Integral):
                raise ValueError("max_value must be int")
            elif max_value < 0:
                raise ValueError("max_value must be positive int")
        if min_value is not None and max_value is not None:
            if min_value > max_value:
                raise ValueError("min_value must be smaller than max_value")

    def __get__(self, instance, owner):
        return self._value

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, numbers.Integral):
            raise ValueError("int value need")
        if value < self.min_value or value > self.max_value:
            raise ValueError("value must between min_value and max_value")
        self._value = value

class CharField(Field):
    def __init__(self, db_column, max_length=None):
        self._value = None
        self.db_column = db_column
        if max_length is None:
            raise ValueError("you must spcify max_lenth for charfiled")
        self.max_length = max_length

    def __get__(self, instance, owner):
        return self._value

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise ValueError("string value need")
        if len(value) > self.max_length:
            raise ValueError("value len excess len of max_length")
        self._value = value

上述为属性描述符

元类的应用

class ModelMetaClass(type):
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        return super().__new__(cls, *args, **kwargs)

class BaseModel(metaclass=ModelMetaClass):
    def __init__(self,*args,**kwargs):
        for key,value in kwargs.items():
            setattr(self,key,value)
        # return super().__init__()

class User(BaseModel):
    name  = CharField(db_column="name", max_length=10)
    age = IntField(db_column="age", min_value=1, max_value=100)

    class Meta:
        db_table = ‘user‘

if __name__ == "__main__":
    user = User(name="bobby", age=28)
    # user.name = "bobby"
    # user.age = 28
    # user.save()
    print(user.name)
    print(user.age)
    print(user.Meta)

执行后结果:

bobby
28
<class ‘__main__.User.Meta‘>

进一步改进代码:

class ModelMetaClass(type):
    """
    name 类名
    bases 基类(元组)
    attrs:属性
    还记得下面type生成类的使用方法吗?
    User = type("User", (BaseClass, ), {"name":"user", "say":say})
    """
    def __new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs):
        if name == "BaseModel":
            return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs)
        fields = {}
        for key,value in attrs.items():
            if isinstance(value,Field):
                fields[key] = value
        attrs_meta = attrs.get(‘Meta‘,None)
        _meta = {}
        db_table = name.lower()
        if attrs_meta is not None:
            table = getattr(attrs_meta,‘db_table‘,None)
            if table is not None:
                db_table = table
        _meta[‘db_table‘] = db_table
        attrs[‘_meta‘] = _meta
        attrs[‘fields‘] = fields
        del attrs["Meta"]
        return super().__new__(cls, name, bases, attrs, **kwargs)

class BaseModel(metaclass=ModelMetaClass):
    def __init__(self,*args,**kwargs):
        for key,value in kwargs.items():
            setattr(self,key,value)
        # return super().__init__()

class User(BaseModel):
    name  = CharField(db_column="name", max_length=10)
    age = IntField(db_column="age", min_value=1, max_value=100)

    class Meta:
        db_table = ‘user‘

if __name__ == "__main__":
    user = User(name="bobby", age=28)
    # user.name = "bobby"
    # user.age = 28
    # user.save()
    print(user.name)
    print(user.age)
    print(user._meta)
    print(user.fields)

执行结果:

bobby
28
{‘db_table‘: ‘user‘}
{‘age‘: <__main__.IntField object at 0x0000000000C1F438>, ‘name‘: <__main__.CharField object at 0x0000000000C1F3C8>}

原文地址:https://www.cnblogs.com/sunlong88/p/9446348.html

时间: 2024-10-08 20:15:30

元类应用ORM实现的相关文章

Python 元类实现ORM

ORM概念 ORM(Object Ralational Mapping,对象关系映射)用来把对象模型表示的对象映射到基于 SQL  的关系模型数据库结构中去.这样,我们在具体的操作实体对象的时候,就不需要再去和复杂的 SQL 语句打交道,只需简单的操作实体对象的属性和方法. 一个句话理解就是:创建一个实例对象,用创建它的类名当做数据表名,用创建它的类属性对应数据表的字段,当对这个实例对象操作时,能够对应MySQL语句. 示例: class User(父类省略): uid = ('uid', "i

04 -- 元类和ORM

本篇主要介绍元类,为什么说一切皆对象:如何动态的创建类等:以及ORM,即什么是ORM等知识 一.元类 1.1 在Python中一切皆对象 在学习元类中我们首先需要了解一个概念-- python中一切皆对象,那么为什么这么说呢? 扩展:通过globals()--查看所有的全局变量,当我们定义全局变量时,python会将这些全局变量存放至一个字典中:而其中包含 __builtin__内嵌模块,当我们 globals()["__builtin__"].__dict__,可以看到内嵌模块中的所

元类实现ORM

1. ORM是什么 ORM 是 python编程语言后端web框架 Django的核心思想,"Object Relational Mapping",即对象-关系映射,简称ORM. 一个句话理解就是:创建一个实例对象,用创建它的类名当做数据表名,用创建它的类属性对应数据表的字段,当对这个实例对象操作时,能够对应MySQL语句 demo: class User(父类省略): uid = ('uid', "int unsigned") name = ('username'

Python中的元类

从前面"Python对象"文章中了解到,在Python中一切都是对象,类可以创建实例对象,但是类本身也是对象. class C(object): pass c = C() print c.__class__ print C.__class__ 代码中,通过"__class__"属性来查看对象的类型,对于类C对象本身,它的类型是type. 由于类也是对象,所以就可以在运行时动态的创建类,那么这时候就要用到内建函数type了. 再看type 从前面的文章了解到,可以通过

Python高级编程 面向对象、元类、多线程、异步IO、asyncio

—— 面向对象 —— 鸭子类型抽象基类类变量.对象变量的查找顺序静态方法.类方法.实例方法数据封装和私有属性对象的自省机制上下文管理器contextlib实现上下文管理器super函数的查找顺序mixin继承模式的应用 —— asyncio并发编程 —— 事件循环协程嵌套call_soon.call_later.call_atcall_soon_threadsafeThreadPoolExecutor+asyncioasyncio 模拟 http 请求future 和 taskasyncio 同

Python元类

学懂元类,首先要知道两句话: 道生一,一生二,二生三.三生万物 我是谁?我从哪里来?我要到那里去? 在Python的世界里,拥有一个永恒的道:type,如此广袤无垠的Python生态圈,都是由type产生出来的. 道生一,一生二,二生三,三生万物. 道:即就是type 一:即是metaclass 二:即是class(或者实例生成器) 三:即是instance 1 关于类 道和一,是我们今天讨论的命题,而二.三.和万物,则是我们常常使用的类.实例.属性和方法,用hello world来举例: 1

Python之元类ORM

什么是元类在Python中一切皆对象,类也是一个对象,实例对象由类创建出来的,类是由元类创建出来的.简而言之,用来创建类的类就叫元类(metaclass). 函数type其实就是一个元类,type就是Python在背后用来创建所有类的元类. globals()的作用globals()函数返回的是一个字典,里面保存的是所有当前位置的全部全局变量. type()动态创建类type('类名', (父类,) ,{属性}) 什么是ORM?ORM 即Object Relational Mapping,全称对

Django—— ORM查询(sql优化)优化了解,Django(元信息)元类建索引

Django(元信息)元类建索引 索引:索引的一个主要目的就是加快检索表中数据,索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多.可见,索引是用来定位的. class Book(models.Model) name = models.CharField(max_length=64) class Meta: # 自定义表名 db_table = 'table_name' # 联合索引: 索引的一个主要目的就是加快检索表中数据 index_together = ('tag1', 'tag2') #

python中通过元类(TYPE)简单实现对象关系映射(ORM)

ORM是创建一个实例对象,用创建他的类名当做数据表名,用创建他的类属性对应数据表的字段,不需要在自己写复杂的sql语句,而是通过对实例对象的操作时,能让代码自动帮我们整理为对应的sql语句. class User(父类): uid = ("uid", "int unsigned") name = ("username", "varchar(20)") password = ("password", &quo