Python Comparing ORM

Pycones 2015

Python Comparing ORM

José manuel ortega |@jmortegac

Pycones 2015

https://speakerdeck.com/jmortega

https://medium.com/@jmortegac

Pycones 2015

• Introducción a ORM

• ORM en Python • SqlAlchemy/SQLObject/PonyORM/Peewee/Django-ORM

• Comparativa

• Seguridad

Agenda

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Introducción a ORM

• Object Relational Mapping

• Mapear objetos en tablas • Crea una BD orientada a objetos virtual

• Es necesario saber cómo funcionan las base de datos a nivel relacional

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Introducción a ORM

• Mapeo:

• ClaseTabla

• AtributoColumna

• ObjetoFila

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Ventajas

• Evitar escribir código SQL

• Independizar la fuente de datos

• Mismo código puedo cambiar base de datos

• Fácil modelado de datos

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Patrones ORM

• Unit of Work

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Patrones ORM

• Identity Map

• Caché de objetos

Objetos en

BD

Objetos en memoria

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Introducción a ORM

• Patrones:

• Active Record Pattern

• Relacion 1:1

Object Table /row

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Introducción a ORM

• Patrones:

• Data Mapper Pattern

Object DataMaper Database

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ORM en python

SELECT * FROM USERS WHERE zip_code=94107;

users = Users.objects.filter(zip_code=94107)

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Soporte Bases datos

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Soporte web FrameWorks

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Modelo de datos

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SQLiteBrowser

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SQLiteBrowser

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Muchos a muchos

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SQLalchemy

• Es de los más avanzados • Más flexible para el programador

• Patrón unit of Work

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SQLalchemy

• Objeto session para persistir los objetos

• session.commit()

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SQLalchemy Many to many

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SQLalchemy

Query objects

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SQLObject

http://sqlobject.org

• No es necesario commit

• Soporta joins

• Relaciones uno-muchos, muchos-muchos

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SQLObject

event = Event(type="workshop",

description="Usando contenedores para Big Data",

date=date1,

track = track4);

event.addSpeaker(speaker1);

class Event(SQLObject): type = StringCol(length=255) #workshop /talk description = StringCol(length=255) date = DateCol(default=None) track = ForeignKey('Track') speakers = RelatedJoin('Speaker', intermediateTable="speaker_event", joinColumn="eventID", otherColumn="speakerID")

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SQLObject

<Nombre_clase>.connection.debug=True

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SQLObject Many to Many

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Expresiones SQL

SQLObject

event = Event.select(Event.q.description==description)

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SQLBuilder

from sqlobject.sqlbuilder import *

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Generación dinámica

A partir de un xml o esquema

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PonyORM

• Funciona de forma similar a SQLalchemy,mejorando algunas cosas

• Puede trabajar a la vez con varias BD

• Relaciones bidireccionales

https://ponyorm.com

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PonyORM

db_session

• Realiza un commit si detecta cualquier cambio y no se ha producido ninguna excepción

• Realiza un rollback de la transacción si se produce una excepción

• Gestiona el pool de conexiones con la BD

• Gestiona caché de sesión de forma automática

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PonyORM

db_session decorator

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PonyORM

Lambda function

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PonyORM

Many to Many

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PonyORM ventajas • Optimización automática de consultas(Automatic

query optimization)

• Gestión automática de transacciones

• Almacenamiento en caché automático de consultas y objetos

• Soporte completo de claves primarias compuestas

• La capacidad de escribir con facilidad consultas utilizando LEFT JOIN, VISTA y otras características de SQL

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Django ORM

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Peewee

https://github.com/coleifer/peewee

• Definición de modelos similar a Django

• Patrón ActiveRecord

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Soporte python 3

SQLObject

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Primary key

• All create it automatically except SQLAlchemy

id = Column(Integer, primary_key=True)

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Autocommit=true

db_session

SQLObject

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Transacciones

try:

with db.atomic() as nested_txn:

object = Entity.create()

return 'Success'

except peewee.IntegrityError:

# This will roll back the above create() query.

nested_txn.rollback()

return 'Failure'

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Transacciones

@db.atomic() def create_entity():

# This statement will run in a transaction. If the caller is already

# running in an `atomic` block, then a savepoint will be used instead.

return Entity.create()

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Performance

# Faster

with db.atomic():

for data_dict in data_source:

Model.create(**data_dict)

# Fastest

with db.atomic():

Model.insert_many(data_source).execute()

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Cache

• Minimizar número de llamadas a BD

• Optimizar consultas

• Identity Map

object = Entity[primary_key]

obj = Entity.objects.get(pk=the_id)]

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Get Data from Caché

object = Entity.get(Entity.pk == 'value')

object = session.query(Entity).get(pk='value')

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Generating tables

• PeeWee

db.create_tables([Entity1,Entity2,...,Entityn],True)

try:

<Entity>.create_table()

except peewee.OperationalError:

print “Table already exists!”

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Generating tables

SQLObject

Base.metadata.create_all(engine)

for each Entity:

Entity.createTable(ifNotExists=True)

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Generating tables

db = Database("sqlite", "ponyORM_pycon.sqlite", create_db=True)

class Entity(db.Entity):

db.generate_mapping(create_tables=True)

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Herencia

• Todas soportan herencia para crear las entidades

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Herencia

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Herencia

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Comparativa SQLAlchemy SQLObject PonyORM Peewee Django ORM

Soporte sesión en Base de datos

Automatic Schema Migrations

Many-to-many relations intuitive

Automatic query optimization

Unit of Work

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Soporte BD ORM BD

SQLAlchemy

MySQL, Postgres, SQLite, Oracle, MSSQLServer,Sybase,FireBird

SQLObject

MySQL, Postgres, SQLite, Sybase, Maxdb, MSSQLServer

PonyORM

MySQL, Postgres, SQLite, Oracle

Peewee

MySQL, Postgres, SQLite

Django ORM

MySQL, Postgres, SQLite,Oracle

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Seguridad

query = MyModel.select().where(SQL('Some SQL expression %s' % user_data))

query = MyModel.select().where(SQL('Some SQL expression %s' , user_data))

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Django security

• Binding parameters

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GitHub examples

https://github.com/jmortega/pycon-comparing_ORM

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Testing examples

http://code.runnable.com/Vk8C1Vkf2dAQGrrc/python-comparing-orm-for-sqlobject-sqlalchemy-ponyorm-and-peewee

http://bit.ly/1O9gDn5

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Thank you!

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