いくつかの優れたPython ORMソリューションは何ですか？[閉まっている]

私は、基本的にクライアント側（ブラウザー）からのJavaScriptフロントエンドであり、バックエンドのPython Webサービスと通信するプロジェクトにCherryPyを使用することを評価し、検討しています。そのため、バックエンドで高速かつ軽量で、Pythonを使用して実装でき、ORM（JSONからブラウザー）を介してPostgreSQL DBと通信できるものが本当に必要です。

ORMが組み込まれているので、私はDjangoも気に入っています。しかし、私はDjangoが私が本当に必要とするより少し多いかもしれないと思います（つまり、私が本当に必要とするよりも多くの機能==より遅い？）。

誰もが、その特徴と機能、速度、効率などを比較対照できるさまざまなPython ORMソリューションの経験がありますか？

SQLAlchemyはよりフル機能で強力です（DataMapperパターンを使用）。Django ORMの構文は簡潔で、（ActiveRecordパターン）の方が記述しやすくなっています。パフォーマンスの違いについてはわかりません。

SQLAlchemyには、いくらかの複雑さを隠し、Django ORMに似たActiveRecordスタイルの構文を提供する宣言型レイヤーもあります。

Djangoが「重すぎる」ことを心配する必要はありません。必要に応じてORMを使用できるように分離されているため、残りをインポートする必要はありません。

とはいえ、Webレイヤーに既にCherryPyを使用していて、ORMが必要なだけの場合は、おそらくSQLAlchemyを選択します。

軽量を探していて、すでにdjangoスタイルの宣言モデルに慣れている場合は、peeweeをチェックしてください：https : //github.com/coleifer/peewee

例：

import datetime
from peewee import *

class Blog(Model):
    name = CharField()

class Entry(Model):
    blog = ForeignKeyField(Blog)
    title = CharField()
    body = TextField()
    pub_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)

# query it like django
Entry.filter(blog__name='Some great blog')

# or programmatically for finer-grained control
Entry.select().join(Blog).where(Blog.name == 'Some awesome blog')

その他の例については、ドキュメントを確認してください。

嵐は間違いなく最も単純なAPIを持っています。

from storm.locals import *

class Foo:
    __storm_table__ = 'foos'
    id = Int(primary=True)


class Thing:
    __storm_table__ = 'things'
    id = Int(primary=True)
    name = Unicode()
    description = Unicode()
    foo_id = Int()
    foo = Reference(foo_id, Foo.id)

db = create_database('sqlite:')
store = Store(db)

foo = Foo()
store.add(foo)
thing = Thing()
thing.foo = foo
store.add(thing)
store.commit()

また、次のことが必要になったときに、生のSQLにドロップするのは簡単です。

store.execute('UPDATE bars SET bar_name=? WHERE bar_id like ?', []) 
store.commit()

私は通常SQLAlchemyを使用します。かなり強力で、おそらく最も成熟したpython ORMです。

CherryPyの使用を計画している場合は、dejavuも調べてください。、Robert Brewer（現在のCherryPyプロジェクトリーダーである男）による。個人的には使っていませんが、好きな人もいます。

SQLObjectはSQLAlchemyよりもORMの方が少し簡単ですが、それほど強力ではありません。

個人的には、プロジェクト全体をDjangoで書くつもりでない限り、Django ORMは使用しませんが、それは私だけです。

SQLAlchemyの宣言型拡張機能は、0.5で標準になり、DjangoやStormと非常によく似たオールインワンインターフェイスを提供します。また、データマッパースタイルを使用して構成されたクラス/テーブルとシームレスに統合されます。

Base = declarative_base()

class Foo(Base):
    __tablename__ = 'foos'
    id = Column(Integer, primary_key=True)

class Thing(Base):
    __tablename__ = 'things'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(Unicode)
    description = Column(Unicode)
    foo_id = Column(Integer, ForeignKey('foos.id'))
    foo = relation(Foo)

engine = create_engine('sqlite://')

Base.metadata.create_all(engine)  # issues DDL to create tables

session = sessionmaker(bind=engine)()

foo = Foo()
session.add(foo)
thing = Thing(name='thing1', description='some thing')
thing.foo = foo  # also adds Thing to session
session.commit()

SQLAlchemyと一緒にElixirを使用しており、これまでのところ気に入っています。エリクサーは、SQLAlchemyの上にレイヤーを配置し、「ActiveRecordパターン」のカウンターパートのように見せます。

これは、Pythonでの高レベルのデータベース相互作用の標準的な参照ポイントのようです：http : //wiki.python.org/moin/HigherLevelDatabaseProgramming

そこから、DejavuがMartin FowlerのDataMapperパターンをPythonでかなり抽象的に実装しているように見えます。

私はあなたが見るかもしれないと思います：

秋

嵐

Djangoの未使用の機能がパフォーマンスを低下させると考えられる方法はありません。プロジェクトの規模を拡大することにした場合に便利です。

小規模なプロジェクトではStorm + SQLiteを使用しましたが、マルチプロセッシングを追加するまではかなり満足していました。複数のプロセスからデータベースを使用しようとすると、「データベースがロックされています」という例外が発生しました。SQLAlchemyに切り替えたところ、同じコードが問題なく動作しました。

SQLAlchemyは非常に強力です。ただし、スレッドセーフではありません。スレッドプールモードでcherrypyを使用する場合は、この点に注意してください。

SQLAlchemyをチェックします

それは本当に使いやすく、あなたが扱うモデルはまったく悪くありません。DjangoはORMにSQLAlchemyを使用します使用しますが、それを単独で使用することでフルパワーで使用できます。

ormオブジェクトの作成と選択に関する小さな例を次に示します

>>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
>>> session.add(ed_user)
>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first() 
>>> our_user
    <User('ed','Ed Jones', 'edspassword')>