Ormdantic 开源项目教程

Ormdantic 开源项目教程

ormdanticAsynchronous ORM that uses pydantic models to represent database tables ✨项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/or/ormdantic

项目介绍

Ormdantic 是一个用于异步 SQL 数据库交互的库，它使用 Pydantic 模型来表示数据库表。Ormdantic 的设计目标是直观、易于使用、兼容性强且健壮。它基于 Pypika 并由 SQLAlchemy 提供支持，旨在提供最佳的开发者体验。

项目快速启动

安装依赖

首先，安装 Ormdantic 及其依赖：

pip install ormdantic

创建数据库连接

使用 Ormdantic 创建一个异步数据库引擎：

from ormdantic import Ormdantic

connection = "sqlite+aiosqlite:///db.sqlite3"
database = Ormdantic(connection)

创建表

定义一个 Pydantic 模型并创建相应的数据库表：

from pydantic import BaseModel
from uuid import UUID

class User(BaseModel):
    id: UUID
    name: str
    age: int

database.create_table(User)

插入数据

插入数据到数据库表中：

user = User(id=UUID('93b517c2-083b-457d-a0e5-6e1bd2a927e4'), name='Alice', age=30)
database.insert(user)

查询数据

从数据库表中查询数据：

users = database.select(User)
for user in users:
    print(user)

应用案例和最佳实践

应用案例

Ormdantic 可以用于各种需要异步数据库交互的场景，例如 Web 应用、数据分析和实时数据处理。以下是一个简单的 Web 应用案例：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from uuid import UUID
from ormdantic import Ormdantic

app = FastAPI()

connection = "sqlite+aiosqlite:///db.sqlite3"
database = Ormdantic(connection)

class User(BaseModel):
    id: UUID
    name: str
    age: int

database.create_table(User)

@app.post("/users")
async def create_user(user: User):
    database.insert(user)
    return user

@app.get("/users")
async def get_users():
    users = database.select(User)
    return users

最佳实践

1. 使用虚拟环境：在开发过程中，使用虚拟环境来管理依赖。
2. 错误处理：在数据库操作中添加适当的错误处理机制。
3. 性能优化：对于大规模数据操作，考虑使用批量插入和查询优化。

典型生态项目

Ormdantic 可以与以下生态项目结合使用：

1. FastAPI：一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。
2. SQLAlchemy：一个功能强大的 SQL 工具包和对象关系映射器。
3. Pydantic：一个数据验证和设置管理库，使用 Python 类型注解。

通过结合这些项目，可以构建出高效、可维护的异步数据库应用。

ormdanticAsynchronous ORM that uses pydantic models to represent database tables ✨项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/or/ormdantic