python - SQLAlchemy ORM 重构器的替代品

Question

我目前正在使用 Python (3.6) 开发一个小应用程序，能够处理股票投资组合，并对其进行一些财务分析。

这些功能只是我的投资组合和股票的 CRUD 界面(创建、读取、更新、删除)。它们可以保存在数据库中(使用 PostgreSQL 和 SQLAlchemy 作为 ORM)

问题是，我的目标是在以下之间绝对解耦:

• “业务逻辑”(位于包 core 中)，其中我有我的 Python 对象 Stock、Portfolio、回归等
• “持久层”(位于单独的包 database 中)，其中定义了所有 SQLAlchemy 元数据和与 core 包对象的映射

我想要这种分离有几个原因:首先，我希望能够独立启动 core 包(既没有安装任何数据库，也没有安装 SQLAlchemy)，其次，我认为它是一个很好的做法，因为在我的 core 包中，我真的可以只专注于分析，而不是用 SQLA Column、relationships“污染”我的 Python 对象> 等

到目前为止，我使用低级 SQLAlchemy mapper 和 Table 设法做到了。但是，只有一点我无法弄清楚。目前我的 Python Stock 对象是这样的:

class Stock:

    def __init__(self, ticker: str, exchange: Exchange, name: str=None):
        self.ticker = ticker
        self.exchange = exchange
        self.name = name
        self._data = None

    ...

需要 _data 属性来存储我的财务数据，我想实例化它。

但是，正如您所知，当我从数据库加载 Stock 时(在我实际使用 database pkg 的情况下)，例如通过命令如 session.query(Stock).first()，则 __init__ 函数不会被 SQLA 调用。我唯一能做的就是添加一个函数:

@orm.reconstructor
def init_on_load(self):
    self._data = None

其中 orm 是 sqlalchemy.orm 并且是 唯一 在我的 core 中导入 sqlalchemy 包。我想摆脱它!

有人有想法吗？例如，也许有一种方法可以通过 mapper 从 database 包内部实例化 _data 属性，但我不知道任何。

谢谢

Answer 1

编辑:

对评论的回应，“数据映射器不是侵入性的，因此您可以在数据层和业务层中使用一个数据类”。只有在项目很小的情况下才是正确的。但是当项目变大时，底层数据存储不会以与您的业务逻辑相同的速度变化。然后你需要一些中间层，例如适配器、变压器等。

无论如何，如果你的问题不是关于解耦，只是想让它工作，那么使用@orm.reconstructor 或任何技巧。否则，尽可能使用最少的黑客攻击或解决方法。

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根据我的经验，ORM类与底层OMR框架耦合，无论你选择什么框架，SQLAlchemy、MongoEngine等。

如果你想抽象数据存储，以后可以切换数据引擎。然后最好在一些普通的旧类上编写您的核心业务逻辑。然后在存储模块中，提供一个将 ORM 类转换为普通类的函数。

例如

# module core.objects
class Stock:
    def __init(self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price

# business logic
class BusinessLogic:
    @staticmethod
    def logic(stocks: list[Stock]):
        pass

然后在存储包中

from core.objects import Stock as CoreStock
# This is the ORM dependent class
class Stock(Model):
    name = columns.Text()
    price = columns.Float()

    @classmethod
    def to_core_objects(instances):
        return [CoreStock(instance.name, instance.price) for instance in instances]

现在你可以轻松切换存储引擎，mysql、csv等，编写单元测试也更容易。