peewee

pipi

Peewee est un ORM simple et petit. Il comporte peu de concepts (mais expressifs), ce qui le rend facile à apprendre et intuitif à utiliser.

• un petit ORM expressif
• python 2.7+ et 3.4+
• prend en charge sqlite, mysql, mariadb, postgresql
• des tonnes d'extensions

Nouveau chez pipi ? Ceux-ci peuvent aider :

• Démarrage rapide
• Exemple d'application Twitter
• Utiliser peewee de manière interactive
• Modèles et champs
• Interrogation
• Relations et jointures

Exemples

La définition de modèles est similaire à Django ou SQLAlchemy :

 from peewee import *
import datetime


db = SqliteDatabase ( 'my_database.db' )

class BaseModel ( Model ):
    class Meta :
        database = db

class User ( BaseModel ):
    username = CharField ( unique = True )

class Tweet ( BaseModel ):
    user = ForeignKeyField ( User , backref = 'tweets' )
    message = TextField ()
    created_date = DateTimeField ( default = datetime . datetime . now )
    is_published = BooleanField ( default = True )

Connectez-vous à la base de données et créez des tables :

 db . connect ()
db . create_tables ([ User , Tweet ])

Créez quelques lignes :

 charlie = User . create ( username = 'charlie' )
huey = User ( username = 'huey' )
huey . save ()

# No need to set `is_published` or `created_date` since they
# will just use the default values we specified.
Tweet . create ( user = charlie , message = 'My first tweet' )

Les requêtes sont expressives et composables :

 # A simple query selecting a user.
User . get ( User . username == 'charlie' )

# Get tweets created by one of several users.
usernames = [ 'charlie' , 'huey' , 'mickey' ]
users = User . select (). where ( User . username . in_ ( usernames ))
tweets = Tweet . select (). where ( Tweet . user . in_ ( users ))

# We could accomplish the same using a JOIN:
tweets = ( Tweet
          . select ()
          . join ( User )
          . where ( User . username . in_ ( usernames )))

# How many tweets were published today?
tweets_today = ( Tweet
                . select ()
                . where (
                    ( Tweet . created_date >= datetime . date . today ()) &
                    ( Tweet . is_published == True ))
                . count ())

# Paginate the user table and show me page 3 (users 41-60).
User . select (). order_by ( User . username ). paginate ( 3 , 20 )

# Order users by the number of tweets they've created:
tweet_ct = fn . Count ( Tweet . id )
users = ( User
         . select ( User , tweet_ct . alias ( 'ct' ))
         . join ( Tweet , JOIN . LEFT_OUTER )
         . group_by ( User )
         . order_by ( tweet_ct . desc ()))

# Do an atomic update (for illustrative purposes only, imagine a simple
# table for tracking a "count" associated with each URL). We don't want to
# naively get the save in two separate steps since this is prone to race
# conditions.
Counter . update ( count = Counter . count + 1 ). where ( Counter . url == request . url )

Consultez l'exemple d'application Twitter.

En savoir plus

Consultez la documentation pour plus d'exemples.

Question précise ? Venez passer du temps sur la chaîne #peewee sur irc.libera.chat, ou publiez sur la liste de diffusion, http://groups.google.com/group/peewee-orm . Si vous souhaitez signaler un bug, créez un nouveau problème sur GitHub.

Vous voulez toujours plus d'informations ?

J'ai écrit un certain nombre d'articles de blog sur la création d'applications et de services Web avec peewee (et généralement Flask). Si vous souhaitez voir des applications réelles utilisant peewee, les ressources suivantes peuvent être utiles :

• Création d'une application de prise de notes avec Flask et Peewee ainsi que les parties 2 et 3.
• Service Web d'analyse créé avec Flask et Peewee.
• Résumé d'actualités personnalisé (avec un analyseur de requêtes booléennes !).
• Structuration des applications Flask avec Peewee.
• Création d'un clone de dernier passage avec Flask et Peewee.
• Création d'un service Web de favoris qui prend des captures d'écran de vos favoris.
• Création d'un Pastebin, d'un wiki et d'un service de bookmarking en utilisant Flask et Peewee.
• Bases de données cryptées avec Python et SQLCipher.
• Cher journal : un journal crypté en ligne de commande avec Peewee.
• Interrogez les structures d’arborescence dans SQLite à l’aide de Peewee et de l’extension Transitive Closure.