Django vs. Porównanie Sqlalchemy
Alternatywą dla tego, który został opracowany, były ramy ORM (relacyjne mapowanie obiektów), które faktycznie tworzą most w łączeniu bazy danych i języka programowania, którego wolisz używać przy tworzeniu aplikacji. W tym roku Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania, przyjrzymy się zatem i porównywamy zalety i wady dwóch jego najpopularniejszych i powszechnie używanych ORMS, Django i Sqlalchemy, w tym artykule.
Django vs. Sqlalchemy
Zarówno Orms - Django, jak i Sqlalchemy są dwoma najpopularniejszymi relacyjnymi narzędziami mapowania opartego na Pythonie, a każde z nich ma własne, unikalne zalety. Teraz przesłuchajmy i spójrzmy na obie różnice obok siebie.
1) Implementacja warstwy dostępu do danych
Django wykorzystuje tak zwaną aktywną implementację rekordu, w której instancja pojedynczego obiektu jest odwzorowana na każdy wiersz bazy danych, a dane są łatwo dostępne z bazy danych. Tutaj nie jest konieczne wcześniej skonfigurowanie schematu bazy danych i mogą być łatwo używane przez użytkowników, ponieważ głównym pomysłem w Django jest to, że może ona bezpośrednio zrozumieć strukturę, po prostu patrząc na schemat bazy danych. Oprócz tego, ponieważ jest to bezpośrednie mapowanie między bazą danych a obiektem, każda zmiana obiektu zostanie również zaktualizowana w bazie danych.
SQLALCHEMEY wykorzystuje implementację mapera danych, która działa jako środkowa warstwa między aplikacją a bazą danych i przenosi dane między tymi dwoma, jednocześnie utrzymując niezależne od siebie połączenie. Pozwala to na znacznie większą elastyczność między dwiema warstwami, a także korzystać z bazy danych w znacznie bardziej wydajny sposób.
2) Lepiej z złożonymi zapytaniami
Zarówno Django, jak i Sqlalchemy to dwa doskonałe orm, które zapewniają jedne z najlepszych funkcji, które można znaleźć w narzędziach mapowania relacyjnego. Jeśli chodzi o radzenie sobie i radzenie sobie ze złożonymi zapytaniami, Sqlalchemy bierze przewagę, ponieważ jest znacznie lepiej w interakcji z bazą danych, w wyniku czego można go użyć do pisania złożonych zapytań bez konieczności powrotu do surowego SQL. Aby zrozumieć tę koncepcję, spójrzmy na następujące zapytania napisane zarówno w Django, jak i Sqlalchemy.
Django:
Piłka nożna.obiekty.filtr (Team__Name = „Manchester United”)Sqlalchemy:
Sqlalchemy: sesja.Zapytanie (piłka nożna).Dołącz (piłka nożna, drużyna).Filtr (zespół.Nazwa == „Kamma Sing”)Jak widać ze składni dwóch ORM, Django wydaje się być bardziej abstrakcyjny w swoim zapytaniu i pokazuje tylko ustalone połączenie między różnymi tabelami bazy danych, podczas gdy sqlalchemia przechodzi w znacznie większą głębokość. Ta różnica między nimi pokazuje, że Django jest znacznie bardziej leniwy i znacznie bardziej skuteczny w radzeniu sobie ze złożonymi zapytaczami.
3) Wsparcie społeczności i baz danych
Zarówno Django, jak i Sqlalchemy są niezmiernie popularnymi ramami relacyjnymi i są poparte przez niektóre niezwykle niesamowite społeczności. Te ostatnie jednak się nad tym wyróżnia, ponieważ ma znacznie większą społeczność wraz z absolutnie oszałamiającą dokumentacją, która świadczy o tym, że członkowie społeczności poświęcają sobie czas. Nawet jeśli napotkasz jakikolwiek problem, możesz łatwo opublikować na StackoverFlow lub na innych forach, a będzie duża część osób chętnych do pomocy.
Wraz z tym zarówno Django, jak i Sqlalchemy obsługują duży zbiór baz danych, takich jak MySQL, PostgreSQL, Oracle i Sqlite. Dla użytkowników, którzy już korzystają z Microsoft SQL lub planują, to Sqlalchemy po raz kolejny jest odpowiedzią, ponieważ MSSQL zapewnia mu pełną obsługę.
Ogólnie rzecz biorąc, oba mają świetne społeczności i wspierają różnorodne bazy danych, co jest dobrym oznaką ogromnej jakości, jaką ma każdy z nich.
4) Zastosowania
Django było zaprojektowane głównie do aplikacji internetowych i właśnie tam działa najlepiej, ponieważ ma wiele wbudowanych narzędzi, takich jak integracja formularzy, wstępna walidacja i tak dalej; wszystkie z nich są niezwykle przydatne w aplikacjach internetowych. Oprócz tego, jeśli po prostu potrzebujesz podstawowych zapytań, Django działałby całkiem dobrze, ponieważ jest również o wiele łatwiejsze do nauczenia.
Jeśli jednak Twoje aplikacje lub frameworki wymagają nieco bardziej złożonych zapytań, to Sqlalchemy. Oprócz tego, ponieważ oddziałuje bezpośrednio z bazą danych, możesz po prostu uruchomić zapytania w stosunku do bazy danych bez faktycznego korzystania z ORM. Ponadto Sqlalchemy jest znacznie potężniejsza niż Django, choć z niewielką krzywą uczenia się.
Wniosek:
Zarówno Django, jak i Sqlalchemy są niezwykle popularnymi obiektowymi narzędziami mapowania, mają duże społeczności do ich poparcia i są używane w szerokiej gamie aplikacji na całym świecie. Który jest dla ciebie bardziej odpowiedni? To zależy głównie od tego, jakie są Twoje wymagania i gdzie dokładnie chcesz z nich korzystać. Podsumowując, oba są doskonałym wyborem do posiadania jako system ORM.