camembert = Cheese(type='Camembert')

leicester = Cheese(type='Red Leicester')

cat = Customer(name='Cat')

doug = Customer(name='Douglas')

d = datetime.date(1971, 12, 18)

day = datetime.timedelta(1)

Purchase(date=(d — 1 * day), customer=doug, cheeses={camembert, leicester})

Purchase(date=d, customer=cat, cheeses={camembert})

orm.commit()

Запросы в Pony действительно выглядят так, будто написаны на чистом Python:

Так выглядит запрос, созданный с помощью синтаксиса генератора для Python.

Функция orm.count() объединяет объекты путем подсчета.

SQLObject

SQLObject

SQLObject (http://www.sqlobject.org/) (выпущен в октябре 2002 года) — самый старый ORM в нашем списке. Его реализация шаблона Active Record, а также оригинальная идея перегрузки стандартных операторов (вроде ==, <, <= и т. д.) как способа абстрагирования некоторой логики SQL в Python, которая теперь реализована почти во всех библиотеках ORM, сделали его весьма популярным.

Поддерживает множество баз данных (распространенные системы вроде MySQL, Postgres и SQLite и более экзотические вроде SAP DB, SyBase и MSSQL), но в данный момент — только Python 2.6 и Python 2.7. Его все еще активно сопровождают, но он становится менее распространенным по мере использования SQLAlchemy.

Records

Records

Records (https://github.com/kennethreitz/records) — это минималистичная библиотека SQL, разработанная для отправки необработанных запросов SQL в разные базы данных. Представляет собой объединенные Tablib и SQLAlchemy, для которых написали хороший API и приложение командной строки (ведет себя как клиент SQL, способный выводить YAML, XLS и другие форматы Tablib). Records не собирается заменять библиотеки ORM; обычно он используется для выполнения запросов к базе данных и создания отчетов (например, ежемесячных отчетов в виде электронной таблицы, куда сохраняются последние данные о продажах). Данные могут быть использованы в программе или импортированы в один из многих полезных форматов: