Peewee ORM 技术文档
2024-12-20 12:54:01作者:虞亚竹Luna
1. 安装指南
安装 Peewee
Peewee 可以通过 pip 进行安装,支持 Python 2.7+ 和 3.4+ 版本。
pip install peewee
数据库驱动
根据你使用的数据库类型,安装相应的数据库驱动:
- SQLite: 内置于 Python 标准库,无需额外安装。
- MySQL/MariaDB: 安装
mysqlclient或pymysql。pip install mysqlclient - PostgreSQL: 安装
psycopg2。pip install psycopg2 - CockroachDB: 安装
psycopg2。pip install psycopg2
2. 项目的使用说明
定义模型
Peewee 的模型定义类似于 Django 或 SQLAlchemy。以下是一个简单的模型定义示例:
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)
连接数据库并创建表
连接到数据库并创建表:
db.connect()
db.create_tables([User, Tweet])
插入数据
创建几行数据:
charlie = User.create(username='charlie')
huey = User(username='huey')
huey.save()
Tweet.create(user=charlie, message='My first tweet')
查询数据
查询数据时,Peewee 提供了丰富的查询接口:
# 查询用户
User.get(User.username == 'charlie')
# 查询多个用户的推文
usernames = ['charlie', 'huey', 'mickey']
users = User.select().where(User.username.in_(usernames))
tweets = Tweet.select().where(Tweet.user.in_(users))
# 使用 JOIN 查询
tweets = (Tweet
.select()
.join(User)
.where(User.username.in_(usernames)))
# 查询今天发布的推文数量
tweets_today = (Tweet
.select()
.where(
(Tweet.created_date >= datetime.date.today()) &
(Tweet.is_published == True))
.count())
# 分页查询用户表
User.select().order_by(User.username).paginate(3, 20)
# 按推文数量排序用户
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()))
3. 项目API使用文档
模型定义API
Model: 所有模型的基类。CharField: 字符字段。TextField: 文本字段。DateTimeField: 日期时间字段。BooleanField: 布尔字段。ForeignKeyField: 外键字段。
查询API
select(): 选择查询。where(): 条件查询。join(): 连接查询。count(): 计数查询。paginate(): 分页查询。update(): 更新查询。
数据库操作API
connect(): 连接数据库。create_tables(): 创建表。save(): 保存数据。create(): 创建数据。
4. 项目安装方式
通过 pip 安装
Peewee 可以通过 pip 进行安装:
pip install peewee
从源码安装
你也可以从 GitHub 下载源码并进行安装:
git clone https://github.com/coleifer/peewee.git
cd peewee
python setup.py install
通过以上步骤,你可以轻松安装并使用 Peewee ORM 进行数据库操作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C039
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
272
暂无简介
Dart
693
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869