摘要：顧名思義，就是將關系型數據庫與中的對象關聯起來，提供了一種操作數據的簡便方式，相當于對數據庫加了一層更友好的接口。新增數據對象方法方法直接創建數據對象，需要調用方法保存到數據庫中。

咱們編程教室有不少同學，學完了基礎課程，掌握了一定的編程能力，開始做項目了。然后很可能遇到一個問題：管理數據。課程里有講過用文件保存數據，還有 pickle 、 csv 等模塊輔助。但對于稍微復雜一點的數據，往往不夠方便。成熟的解決方案就是使用 數據庫 。

估計每個剛剛使用數據庫的人都會被坑得遍體鱗傷。對于一個剛剛學會 Python 不久的開發新手來說，使用數據庫的 SQL 語句 幾乎相當于再學一種新的語言。雖然 sqlite 、 pymysql 等模塊提供了與數據的連接，但仍然需要自己去拼接 SQL 語句。Python 語法和 SQL 語法、各種引號、百分號、轉義字符混雜在一起的酸爽，用過的人都忘不了。

所以實際開發中，如無特殊需求，一般不會直接寫 SQL，而是用更為方便的 ORM（對象關系映射，Object Relational Mapping） 。顧名思義，就是將關系型數據庫與 Python 中的對象關聯起來，提供了一種操作數據的簡便方式，相當于對數據庫加了一層更友好的接口。

目前 Python 中比較流行的 ORM 解決方案有三種：

Django ORM 。使用方便，但很難脫離 Django 多帶帶使用。

SQLAlchemy 。功能強大，成熟可擴展，但學習門檻較高。

peewee 。輕量，可擴展，易學習，但功能有限。

對于偏初級的小型項目，通常用不到很復雜的功能，這時候 peewee 或許是最好的選擇。今天我們就來重點介紹下 peewee 這個 Python ORM 庫。

> 安裝

 pip install peewee

> 連接數據庫

以 SQLite 為例：

import peewee
db = peewee.SqliteDatabase("people.db")
db.connect()

people.db 是 SQLite 的數據庫文件，如果不存在會自己新建。

如果是 MySQL，要稍微復雜點，需再提供地址、用戶名、密碼等信息，并且必須先手動建好庫：

db = peewee.MySQLDatabase("people", host="127.0.0.1", user="root", passwd="", charset="utf8", port=3306)

特別要記住的一點是，代碼進行完所有數據庫操作后，要主動關閉數據庫：

db.close()

> 創建數據類型

既然是與對象關聯，自然需要以面向對象的方式定義數據結構。我們假定一個表示人的類型 Person，包含姓名 name 和生日 birthday 兩個字段：

class Person(peewee.Model):
    class Meta:
        database = db
    name = peewee.CharField()
    birthday = peewee.DateField()

Person.create_table()

如果是用過 Django 的同學，對這個 Model 應該非常熟悉了。要注意的就是，需要在 Meta 里定義 database 為前面創建的數據庫。然后使用相應的 Field 類型定義字段即可。

> 新增數據對象

 from datetime import date
# 方法1
uncle_bob = Person(name="Bob", birthday=date(1960, 1, 15))
uncle_bob.save()
# 方法2
Person.create(name="Crossin", birthday=date(1985, 5, 5))

直接創建數據對象，需要調用 save 方法保存到數據庫中。而使用 create 方法創建則不用。

> 查找數據對象

 bob = Person.get(Person.name == "Bob")
print(bob.name, bob.birthday)
# 獲取所有數據
for person in Person.select():
    print(person.name)

注意這里的查找條件寫法，這與 Django 是不同的。查找還可以用 where 語句，這里不做演示，可以參考官方文檔。

> 修改數據對象

對于上一步找到的 bob 變量：

bob.name = "Robert"
bob.save()

直接向屬性賦值，修改完記得要 save。

> 刪除數據對象

 bob.delete_instance()

順便說句，一般不建議在數據庫里刪除數據，因為數據刪了就不好找回來了，而且可能還會引發關聯數據的報錯。通常是增加一個 is_deleted 字段標記已刪除的內容。（所以，不要以為在網上把發布過的內容刪掉就真的不存在了）

> 創建關聯數據

在程序中，經常會有一些具有關聯關系的數據。比如我們再創建一個寵物類 Pet，每個寵物有名字 name 和主人 owner。owner 對應的就是我們前面創建的 Person 類：

class Pet(peewee.Model):
    class Meta:
        database = db
    owner = peewee.ForeignKeyField(Person, backref="pets")
    name = peewee.CharField()

這樣一來，我們就可以很方便的通過寵物找到它的主人：

bob_kitty = Pet.create(owner=bob, name="Kitty")
bob_fido = Pet.create(owner=bob, name="Fido")
print(bob_kitty.owner.name)

也可以找到一個人養的所有寵物：

for pet in bob.pets:
    print(pet.name)

以上就是 peewee 的基本操作，如果你了解面向對象，應該不難理解。這些例子取自其官方文檔的快速上手 Quickstart。雖然沒有像 Requests 那樣貼心地提供中文版，但也同樣足夠人性化。

地址：http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/quickstart.html

> 自動生成代碼

peewee 提供了一個功能，可以從已有的數據庫反向生成數據模型代碼。以 SQLite 為例：

python -m pwiz -e sqlite people.db > db.py

在你的數據庫文件所在路徑下執行這條命令，就可以在 db.py 中自動生成代碼。

自動生成的代碼

在本專欄先前的案例中，有一些就使用了 peewee。比如 Python 高頻詞匯表 （關鍵字： 單詞 ）和 押韻檢索工具 （關鍵字： 押韻 ）。在本公眾號（ Crossin的編程教室 ）里回復相應關鍵字可查看文章及代碼。

最后提一下，除了使用 ORM 外，對于數據存儲還有一種解決方案，就是使用非關系型數據庫，比如 mongodb 。盡管坑也不少，但對于簡單的數據存儲來說，它有個巨大的優勢就是 同 Python 內置的 dict、list 等類型兼容良好 ，可以直接存取，讓你甚至感覺不到有數據庫的存在，也根本無需關心 SQL 語句。爬蟲實戰課程中的部分案例，就選擇了 mongodb 作為數據存儲方案。

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