>>> import shelve
>>>
>>> with shelve.open('my_shelf') as s:
… ····s['d'] = {'key': 'value'}
…
>>> s = shelve.open('my_shelf', 'r')
>>> s['d']
{'key': 'value'}
Вы можете узнать, какой бэкенд используете, таким способом:
>>> import dbm
>>> dbm.whichdb('my_shelf')
'dbm.gnu'
Вы также можете загрузить реализацию GNU для dbm для Windows с сайта http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/gdbm.htm или сначала проверить ее наличие в менеджере пакетов (brew, apt, yum), а затем попробовать установить с помощью исходного кода dbm (http://www.gnu.org.ua/software/gdbm/download.html).
Библиотеки для работы с базами данных
API для работы с базами данных в Python (DB-API2) определяет стандартный интерфейс для доступа к базам данных. Он задокументирован в PEP 249 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/), а также в более подробном введении к DB-API (http://halfcooked.com/presentations/osdc2006/python_databases.html). Практически все драйверы для баз данных в Python отвечают требованиям этого интерфейса, поэтому, если вы хотите обратиться к базе данных с помощью Python, выберите драйвер, позволяющий соединиться с базой данных, которую вы используете, например sqlite3 для базы данных SQLite, psycopg2 для Postgres и MySQL-python для MySQL[119].
Код, содержащий большое количество строк SQL, а также жестко закодированные столбцы и таблицы, быстро становится неопрятным, подвержен ошибкам, его сложно отлаживать. Библиотеки, перечисленные в табл. 11.1 (за исключением sqlite3, драйвера для SQLite), предлагают уровень абстракции базы данных (database abstraction layer, DAL), который позволяет абстрагироваться от структуры, грамматики и типов данных SQL, чтобы предоставить API.
Поскольку Python — объектно-ориентированный язык, абстракция для базы данных также может реализовать объектно-реляционное отображение (object-relational mapping, ORM), чтобы соотнести объекты Python и базу данных, а также операторы для атрибутов этих классов, которые представляют собой абстрагированную версию SQL в Python.
Все библиотеки, перечисленные в табл. 11.1 (за исключением sqlite3 и Records), предоставляют ORM, их реализации используют один из двух шаблонов[120]: Active Record (записи одновременно представляют абстрагированные данные и взаимодействуют с базой данных) и Data Mapper (один слой взаимодействует с базой данных, еще один слой представляет данные, а между ними имеется функция соотнесения, которая выполняет логику, необходимую для того, чтобы преобразовывать данные между этими слоями (по сути, выполняет логику представления SQL за пределами базы данных)).
При выполнении запросов шаблоны Active Record и Data Mapper ведут себя примерно одинаково, но, работая с Data Mapper, пользователь должен явно указывать имена таблиц, добавлять первичные ключи и создавать вспомогательные таблицы для поддержки отношений «многие-ко-многим» (например, как в чеке — один идентификатор транзакции будет связан с несколькими покупками); при использовании шаблона Active Record эти действия выполняются за кулисами.
Наиболее популярными библиотеками являются sqlite3, SqlAlchemy и Django ORM. Records находится в собственной категории — это скорее клиент SQL, который предоставляет возможность форматирования выводимой информации; оставшиеся библиотеки можно рассматривать как отдельные легковесные версии Django ORM underneath (поскольку все они используют шаблон ActiveRecord), но с разными реализациями и уникальными API.
| Библиотека | Лицензия | Причины использовать |
|---|---|---|
| sqlite3 (драйвер, не ORM) | PSFL | Находится в стандартной библиотеке. Подходит для сайтов с низким или умеренным трафиком, для которого требуются более простые типы данных и малое количество запросов, — у него небольшая задержка, поскольку не осуществляется общения по сети. Подходит для изучения SQL или DB-API для Python, а также для прототипирования приложения, работающего с базами данных |
| SQLAlchemy | Лицензия MIT | Предоставляет шаблон Data Mapper, имеющий двухуровневый API, верхний уровень похож на ORM API в других библиотеках, нижний уровень работает с таблицами и непосредственно связан с базой данных. Явно дает вам возможность контролировать (с помощью API нижнего уровня) структуру и схемы вашей базы данных; это может быть полезно, если, например, ваши базы данных администрируют не веб-разработчики. / Диалекты: SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, MS-SQL Server, Firebird и Sybase (также можно зарегистрировать собственный) |
| Django ORM | Лицензия BSD | Предоставляет шаблон Active Record, который может неявно сгенерировать инфраструктуру базы данных с помощью определенных пользователем моделей в приложении. Тесно связан с Django. / Диалекты: SQLite, PostgreSQL, MySQL и Oracle; также вы можете использовать стороннюю библиотеку: SAP SQL Anywhere, IBM DB2, MS-SQL Server, Firebird или ODBC |
| peewee | Лицензия MIT | Предоставляет шаблон Active Record, но он работает, поскольку таблицы, которые вы определяете в ORM, вы увидите в базе данных (плюс столбец для индексирования). / Диалекты: SQLite, MySQL и Postgres (а также ваши собственные) |
| PonyORM | AGPLv3 | Предоставляет шаблон Active Record, а также интуитивный синтаксис, основанный на генераторе. В сети имеется графический редактор диаграмм «сущность — отношение» (предназначен для рисования модели данных, определяющей таблицы в базе данных, а также их отношения друг с другом), который может быть преобразован в код SQL для создания таблиц. / Диалекты: SQLite, MySQL, Postgres и Oracle (а также ваш собственный) |
| SQLObject | LGPL | Одним из первых начал использовать шаблон ActiveRecord в Python. / Диалекты: SQLite, MySQL, Postgres, Firebird, Sybase, MAX DB, MS-SQL Server (а также ваш собственный) |
| Records (интерфейс запросов, не ORM) | Лицензия ISC | Предоставляет простой способ запрашивать базы данных и генерирует документы отчета: SQL на входе, XLS (или JSON, или YAML, или CSV, или LaTex) на выходе. Имеет интерфейс командной строки, который может быть использован для интерактивных запросов или генерации отчетов с помощью одной строки. Использует в качестве бэкенда SQLAlchemy |
119
Несмотря на то что язык структурированных запросов (Structured Query Language, SQL) является стандартом ISO (http://bit.ly/sql-iso-standard), поставщики баз данных сами выбирают, насколько полно его реализовывать, а также могут добавить собственную функциональность. Это означает, что библиотека Python, которая служит драйвером базы данных, должна понимать диалект SQL выбранной вами базы данных.
120
Эти шаблоны определены в книге Мартина Фаулера (Martin Fowler) Patterns of Enterprise Application Architecture (http://www.martinfowler.com/books/eaa.html). Чтобы подробнее узнать о том, из чего состоят ORM проектов Python, рекомендуем прочесть раздел «SQLAlchemy» книги Architecture of Open Source Applications (http://www.aosabook.org/en/sqlalchemy.html), а также взглянуть на список ссылок, связанных с ORM для Python, предоставленный FullStack Python: https://www.fullstackpython.com/object-relational-mappers-orms.html.