…)

>>> for chz in q:

… ····print(chz.kind, chz.num_purchased)

…

Camembert 2

Red Leicester 1

Вам доступна коллекция надстроек (https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/playhouse.html#playhouse), содержащая продвинутую поддержку транзакций[123], поддержку пользовательских функций, которые могут получать данные и выполнять их обработку до помещения в хранилище (например, сжатие или хэширование).

PonyORM

PonyORM

PonyORM (http://ponyorm.com/) применяет другой подход к грамматике запросов: вместо написания языка, похожего на SQL, или булевых выражений он использует синтаксис генератора Python. Также он имеет графический редактор схем, который может генерировать сущности PonyORM. Поддерживает Python версий 2.6+ и 3.3+.

Для того чтобы синтаксис оставался интуитивно понятным, Pony требует, чтобы все отношения между таблицами работали в обоих направлениях — все связанные таблицы должны явно ссылаться друг на друга, например так:

В базе данных Pony с помощью сущности Entity сохраняется состояние объекта, с ее помощью соединяются база данных и сам объект.

Pony использует стандартные типы Python для определения типа столбца — от str до datetime.datetime, в дополнение к определенным пользователем сущностям вроде Purchase, Customer и Cheese.

Здесь используется lambda: Purchase, потому что Purchase еще не определен.

orm.Set(lambda: Purchase) — первая половина определения отношения «один-ко-многим» между Customer и Purchase.

orm.Required(Customer) — вторая половина отношения «один-ко-многим» между Customer и Purchase.

Отношение orm.Set(Cheese), объединенное с orm.Set(lambda: Purchase) на шаге (3), определяет отношение «многие-ко-многим».

После того как мы определили сущности для данных, создание объекта будет выглядеть как и в других библиотеках. Сущности создаются на лету и отправляются с помощью вызова orm.commit():