Peewee ORM манипуляция базами данных

Ни для кого не новость, что большинство сегодняшних приложений взаимодействуют с базами данных. Особенно с движками на основе RDBMS (движки DB с поддержкой SQL). Как и любой другой язык программирования, Pyhton также предоставляет как собственные библиотеки для взаимодействия с базами данных, так и от третьих лиц. Как правило, вам нужно прописать запросы SQL для CRUD операций. Это нормально, однако иногда получается мешанина:

Шеф решил перейти с MySQL в… MSSQL и у вас нет выбора, кроме как кивнуть и внести правки в свои запросы в соответствии с другим движком баз данных;
Вам нужно сделать несколько запросов, чтобы получить одну часть данных из другой таблицы;
Список можно продолжать долго, не так ли?

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Python Форум Помощи

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Чат

Канал

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Чтобы разобраться с этим, в игру вступает ORM.

Введение в ORM

ORM – это акроним от Object Relational Mapping (Объектно-реляционное отображение). Но что именно оно делает?

Из википедии:

Объектно-реляционное отображение — это технология программирования, которая связывает базы данных с концепциями объектно-ориентированных языков программирования, создавая «виртуальную объектную базу данных». Существуют как проприетарные, так и свободные реализации этой технологии.
Звучит круто, да?

Что такое Peewee?

Peewee (http://docs.peewee-orm.com/en/latest/) – это небольшое ORM, которое в данный момент поддерживает postgresql, mysql и sqlite. Разумеется, это не единственное ORM для разработчиков Python. К примеру, Django предоставляет собственную ORM библиотеку, кроме этого, всегда есть SqlAlchemy. Хорошая сторона Peewee – это то, что он занимает мало места, его легко освоить, и вы можете приступить к работе с приложениями за несколько минут.

Достаточно слов, перейдем к кодам!

Установка Peewee

Как и многие другие библиотеки Python, вы можете установить Peewee при помощи pip:

pip install peewee

1	pip install peewee

Настройка базы данных

Как я говорил, Peewee поддерживает ряд движков для работы с базами данных (полный список тут: http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/database.html), в данной статье я использую MySQL.

from peewee import *

user = 'root'
password = 'root'
db_name = 'peewee_demo'

dbhandle = MySQLDatabase(
    db_name, user=user,
    password=password,
    host='localhost'
)

from peewee import *

user = 'root'

password = 'root'

db_name = 'peewee_demo'

dbhandle = MySQLDatabase(

db_name, user=user,

password=password,

host='localhost'

)

Объект MySQLDatabase создан.

Создание моделей в Peewee

Сейчас я перейду к созданию моделей. В этой статье я использую две таблицы или модели: «Категория» и «Продукт«. Категория может содержать несколько продуктов. Сохраняем как файл models.py

from peewee import *

class BaseModel(Model):
    class Meta:
        database = dbhandle


class Category(BaseModel):
    id = PrimaryKeyField(null=False)
    name = CharField(max_length=100)

    created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())
    updated_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())

    class Meta:
        db_table = "categories"
        order_by = ('created_at',)

from peewee import *

class BaseModel(Model):

class Meta:

database = dbhandle

class Category(BaseModel):

id = PrimaryKeyField(null=False)

name = CharField(max_length=100)

created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())

updated_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())

class Meta:

db_table = "categories"

order_by = ('created_at',)

Сначала я создал BaseModel. Это связанно с тем, что Peewee просит вас передать dbhandle в каждый класс Model. Чтобы избежать лишних движений, я просто создал базовый класс и расширил его. Ознакомиться со всеми типами столбцов в таблице можно тут: http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/models.html#field-types-table

Хорошо, наша BaseModel и Category созданы. Модель Category состоит из четырех полей:

id, который является полем автоматического прироста;
name содержит имя категории;
updated_at и created_at – поля timestamp, которые определяют настоящее время по умолчанию.

В классе Meta я передаю название таблицы в собственность db_table. Это не обязательно, если название таблицы и модели одинаковые. Собственность order_by указывает, какой столбец должен использоваться для сортировки данных во время извлечения. Вы можете переписать его, передав вид по полю на ваше усмотрение.

Перед тем как мы двинемся дальше, я хочу создать еще один файл под названием operations.py, в котором я буду использовать эти модели.

import peewee
from models import *

if __name__ == '__main__':
    try:
        dbhandle.connect()
        Category.create_table()
    except peewee.InternalError as px:
        print(str(px))

import peewee

from models import *

if __name__ == '__main__':

try:

dbhandle.connect()

Category.create_table()

except peewee.InternalError as px:

print(str(px))

После импорта, я подключаюсь к базе данных. Ошибка peewee.OperationalError ссылается на все ошибки, связанные с Peewee. К примеру, если вы введете неправильные учетные данные, вы получите следующее:

(1045, "Access denied for user 'root1'@'localhost' (using password: YES)")

1	(1045, "Access denied for user 'root1'@'localhost' (using password: YES)")

Затем мы вызываем Category.create_table(), которые создает таблицу с указанной ранее собственностью. Если вы передаете safe=True в качестве параметра, то существующая таблица просто перепишется. Это может привести к проблемам в реальной ситуации.

Далее, модель Product:

class Product(BaseModel):
    id = PrimaryKeyField(null=False)
    name = CharField(max_length=100)
    price = FloatField(default=None)
    category = ForeignKeyField(Category, related_name='fk_cat_prod', to_field='id', on_delete='cascade',
                               on_update='cascade')
    created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())
    updated_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())

    class Meta:
        db_table = "products"
        order_by = ('created_at',)

class Product(BaseModel):

id = PrimaryKeyField(null=False)

name = CharField(max_length=100)

price = FloatField(default=None)

category = ForeignKeyField(Category, related_name='fk_cat_prod', to_field='id', on_delete='cascade',

on_update='cascade')

created_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())

updated_at = DateTimeField(default=datetime.datetime.now())

class Meta:

db_table = "products"

order_by = ('created_at',)

Она аналогична модели Cateogory. Разница только в ForeignKeyField, который указывает, как именно Product должен быть связан с Category. Обновление основы должно выглядеть следующим образом:

if __name__ == '__main__':
    try:
        dbhandle.connect()
        Category.create_table()
    except peewee.InternalError as px:
        print(str(px))
    try:
        Product.create_table()
    except peewee.InternalError as px:
        print(str(px))

if __name__ == '__main__':

try:

dbhandle.connect()

Category.create_table()

except peewee.InternalError as px:

print(str(px))

try:

Product.create_table()

except peewee.InternalError as px:

print(str(px))

После запуска указанного выше кода, создается таблица модели product, а также отношение с таблицей categories. Вот скриншот моего клиента sql:

Вставка записи (INSERT)

Теперь мы можем перейти к добавлению данных сперва в category, а затем в таблицу products. Так как у нас есть рабочие модели, не так просто добавлять или обновлять записи.

import peewee
from models import *

def add_category(name):
    row = Category(
        name=name.lower().strip(),
    )
    row.save()

add_category('Books')

import peewee

from models import *

def add_category(name):

row = Category(

name=name.lower().strip(),

)

row.save()

add_category('Books')

Я добавил функцию под названием add_category() с параметром и именем внутри. Объект Category создан, как и поля таблицы, которые являются переданной собственностью данного объекта класса. В нашем случае, это поле name.

The row.save() сохраняет данные из объекта в базу данных.

Круто, не так ли? Больше не нужно прописывать уродливые INSERT-ы.

Теперь добавим product.

import peewee
from models import *


def add_product(name, price, category_name):
    cat_exist = True
    try:
        category = Category.select().where(Category.name == category_name.strip()).get()
    except DoesNotExist as de:
        cat_exist = False

    if cat_exist:
        row = Product(
            name=name.lower().strip(),
            price=price,
            category=category
        )
        row.save()

import peewee

from models import *

def add_product(name, price, category_name):

cat_exist = True

try:

category = Category.select().where(Category.name == category_name.strip()).get()

except DoesNotExist as de:

cat_exist = False

if cat_exist:

row = Product(

name=name.lower().strip(),

price=price,

category=category

)

row.save()

add_product берет name, price и category_id в качестве вводных данных. Сначала, я проверю, существует ли категория, если да – значит её объекты хранятся в базе. В ORM вы имеете дело с объектом, по этому вы передаете информацию о категории в качестве объекта, так как мы уже определили эту взаимосвязь ранее.

Далее, я буду создавать разделы в main.py:

add_category('Books')
add_category('Electronic Appliances')

1 2	add_category('Books') add_category('Electronic Appliances')

Теперь добавим продукты:

# Добавление продуктов.
add_product('C++ Premier', 24.5, 'books')
add_product('Juicer', 224.25, 'Electronic Appliances')

# Добавление продуктов.

add_product('C++ Premier', 24.5, 'books')

add_product('Juicer', 224.25, 'Electronic Appliances')

Полный main.py можете видеть ниже:

import peewee
from models import *


def add_category(name):
    row = Category(
        name=name.lower().strip(),
    )
    row.save()


def add_product(name, price, category_name):
    cat_exist = True
    try:
        category = Category.select().where(Category.name == category_name.strip()).get()
    except DoesNotExist as de:
        cat_exist = False

    if cat_exist:
        row = Product(
            name=name.lower().strip(),
            price=price,
            category=category
        )
        row.save()

if __name__ == '__main__':
    # Создаем разделы.
    add_category('Books')
    add_category('Electronic Appliances')
    
    # Добавляем продукты в разделы.
    add_product('C++ Premier', 24.5, 'books')
    add_product('Juicer', 224.25, 'Electronic Appliances')

import peewee

from models import *

def add_category(name):

row = Category(

name=name.lower().strip(),

)

row.save()

def add_product(name, price, category_name):

cat_exist = True

try:

category = Category.select().where(Category.name == category_name.strip()).get()

except DoesNotExist as de:

cat_exist = False

if cat_exist:

row = Product(

name=name.lower().strip(),

price=price,

category=category

)

row.save()

if __name__ == '__main__':

# Создаем разделы.

add_category('Books')

add_category('Electronic Appliances')

# Добавляем продукты в разделы.

add_product('C++ Premier', 24.5, 'books')

add_product('Juicer', 224.25, 'Electronic Appliances')

Я передаю имя категории, как только её объект будет найден и передан объекту класса Product. Если вы хотите пойти по пути SQL, для начала вам нужно выполнить SELECT, чтобы получить существующий category_id, и затем назначить id добавляемому продукту.

Так как работать с ORM – значит иметь дело с объектами, мы храним объекты вместо скалярных значений. Кто-то может посчитать это слишком «инженерным» методом в нашем случае, но подумайте о случаях, когда вы понятия не имеете о том, какая база данных должна быть использована в будущем. Ваш код – это универсальный инструмент для работы с базами данных, так что если он работает с MySQL, или MSSQL, то он будет работать даже с MongoDb (гипотетически).

Выбор нескольких записей

Сначала выделяем категории:

import peewee
from models import *


def find_all_categories():
    return Category.select()

def find_all_products():
    return Product.select()

import peewee

from models import *

def find_all_categories():

return Category.select()

def find_all_products():

return Product.select()

Category.select() возвращает ВСЮ запись, которая будет отсортирована по столбцу created_at, что мы и указали в классе Meta.

Теперь выбираем все продукты:

products = find_all_products()
product_data = []
for product in products:
    product_data.append({
        'title': product.name,
        'price': product.price,
        'category': product.category.name
    })

print(product_data)

products = find_all_products()

product_data = []

for product in products:

product_data.append({

'title': product.name,

'price': product.price,

'category': product.category.name

})

print(product_data)

Здесь я перебираю продукты и добавляю запись в список product_data. Обратите внимание на доступ к категории продукта. Больше нет SELECT для получения ID, с последующим поиском названия. Простой цикл делает все за нас. При запуске, информация о продукте будет отображаться следующим образом:

[
    {'price': 24.5, 'title': 'c++ premier', 'category': 'books'},
    {'price': 224.25, 'title': 'juicer', 'category': 'electronic appliances'}
]

[

{'price': 24.5, 'title': 'c++ premier', 'category': 'books'},

{'price': 224.25, 'title': 'juicer', 'category': 'electronic appliances'}

]

Выбор одной записи

Чтобы выбрать одну запись, вам нужно использовать метод get:

def find_product(name):
    return Product.get(Product.name == name.lower().strip())

1 2	def find_product(name): return Product.get(Product.name == name.lower().strip())

Теперь это называется так:

p = find_product('c++ premier')
print(p.category.name)

1 2	p = find_product('c++ premier') print(p.category.name)

Название товара передано функции find_product, если запись существует – она вернет экземпляр Product. Здесь я вывожу категорию, связанную с этим продуктом.

Обновление записей в Peewee

Обновление записей – это так же просто, как и их создание. Вы получаете экземпляр объекта, после чего обновляете его.

import peewee
from models import *

def update_category(id, new_name):
    category = Category.get(Category.id == id)
    category.name = new_name
    category.save()

import peewee

from models import *

def update_category(id, new_name):

category = Category.get(Category.id == id)

category.name = new_name

category.save()

После этого, вызываем его как:

update_category(2, 'Kindle Books')

1	update_category(2, 'Kindle Books')

Удаление записей в Peewee

Удаление записи не сильно отличается от обновления:

import peewee
from models import *

def delete_category(name):
    category = Category.get(Category.name == name.lower().strip())
    category.delete_instance()

import peewee

from models import *

def delete_category(name):

category = Category.get(Category.name == name.lower().strip())

category.delete_instance()

Вызываем данную функцию для удаления раздела:

delete_category('Kindle Books')

1	delete_category('Kindle Books')

Обратите внимание на то, что после удаления записи, вы также удаляете связанные продукты, так как они подключены к категории, и мы уже определили сценарий во время удаления раздела ON_DELETE, будут удаляться и товары из раздела.

Готовое приложение
Сохраняем данные криптовалют от биржи Binance

Допустим у нас уже есть MySQL база данных и существует таблица: coins. Нам нужно создать модель для этой существующей таблице и сохранить полученные json данные от Binance.

Структура базы данных:

CREATE TABLE `coins` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `symbol` varchar(20) NOT NULL,
  `priceChange` float NOT NULL,
  `priceChangePercent` float NOT NULL,
  `weightedAvgPrice` float NOT NULL,
  `prevClosePrice` float NOT NULL,
  `lastPrice` float NOT NULL,
  `lastQty` float NOT NULL,
  `bidPrice` float NOT NULL,
  `askPrice` float NOT NULL,
  `openPrice` float NOT NULL,
  `highPrice` float NOT NULL,
  `lowPrice` float NOT NULL,
  `volume` float NOT NULL,
  `quoteVolume` float NOT NULL,
  `openTime` int(30) NOT NULL,
  `closeTime` int(30) NOT NULL,
  `firstId` int(10) NOT NULL,
  `lastId` int(10) NOT NULL,
  `count` int(10) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `coins` (

`id` int(11) NOT NULL,

`symbol` varchar(20) NOT NULL,

`priceChange` float NOT NULL,

`priceChangePercent` float NOT NULL,

`weightedAvgPrice` float NOT NULL,

`prevClosePrice` float NOT NULL,

`lastPrice` float NOT NULL,

`lastQty` float NOT NULL,

`bidPrice` float NOT NULL,

`askPrice` float NOT NULL,

`openPrice` float NOT NULL,

`highPrice` float NOT NULL,

`lowPrice` float NOT NULL,

`volume` float NOT NULL,

`quoteVolume` float NOT NULL,

`openTime` int(30) NOT NULL,

`closeTime` int(30) NOT NULL,

`firstId` int(10) NOT NULL,

`lastId` int(10) NOT NULL,

`count` int(10) NOT NULL

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Данные от Binance мы получим по ссылке: https://api.binance.com/api/v1/ticker/24hr для HTTP запроса мы будет использовать библиотеку Requests на примере.

Что мы реализуем в нашем приложении:

Добавление новых монет;
Проверка если монета существует;
Обновления данных по цене если монета существует;
Сортируем монеты по объему за 24 часа;
Кол-во монет которые торгуются с BNB в паре (Binance Coin);
Выбираем случайные 5 монет

Исходный код

import requests
from peewee import MySQLDatabase, Model
from peewee import IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField, fn
from peewee import InternalError

db = MySQLDatabase(
    'peewee', user='root', password='mangos',
    host='localhost'
)


class Coins(Model):
    id = PrimaryKeyField(null=False)
    symbol = CharField(unique=True)
    priceChange = FloatField()
    priceChangePercent = FloatField()
    weightedAvgPrice = FloatField()
    prevClosePrice = FloatField()
    lastPrice = FloatField()
    lastQty = FloatField()
    bidPrice = FloatField()
    askPrice = FloatField()
    openPrice = FloatField()
    highPrice = FloatField()
    lowPrice = FloatField()
    volume = FloatField()
    quoteVolume = FloatField()
    openTime = TimestampField()
    closeTime = TimestampField()
    firstId = IntegerField()
    lastId = IntegerField()
    count = IntegerField()

    class Meta:
        db_table = 'coins'
        database = db

# Создаем таблицу если не существует.
try:
    db.connect()
    Coins.create_table()
except InternalError as px:
    print(str(px))

# Получаем список криптовалют от Binance.
data = requests.get('https://api.binance.com/api/v1/ticker/24hr').json()

for coin in data:
    # Проверяем если валюта существует.
    exists = Coins.select().where(Coins.symbol == coin['symbol'])

    if bool(exists):
        print('Обновляем цены для:', coin['symbol'])
        # Запись существует.
        # Обновляем цены криптовалют.
        Coins.update(
            lastPrice=coin['lastPrice'],
            lastQty=coin['lastQty'],
            bidPrice=coin['bidPrice'],
            askPrice=coin['askPrice'],
        ).where(Coins.symbol == coin['symbol']).execute()
    else:
        print('Добавляем новую запись:', coin['symbol'])
        # Создаем новую запись.
        Coins.create(
            symbol=coin['symbol'],
            priceChange=coin['priceChange'],
            priceChangePercent=coin['priceChangePercent'],
            weightedAvgPrice=coin['weightedAvgPrice'],
            prevClosePrice=coin['prevClosePrice'],
            lastPrice=coin['lastPrice'],
            lastQty=coin['lastQty'],
            bidPrice=coin['bidPrice'],
            askPrice=coin['askPrice'],
            openPrice=coin['openPrice'],
            highPrice=coin['highPrice'],
            lowPrice=coin['lowPrice'],
            volume=coin['volume'],
            quoteVolume=coin['quoteVolume'],
            openTime=int(coin['openTime'] / 1000),
            closeTime=int(coin['closeTime'] / 1000),
            firstId=coin['firstId'],
            lastId=coin['lastId'],
            count=coin['count'],
        )

# Сортируем монеты по объему за 24 часа.
sorted_coins = Coins.select().order_by(Coins.volume.desc())

print('Сортировка по объему за 24 часа')
for coin in sorted_coins:
    print(coin.symbol, coin.volume)

print('-' * 30)

# Кол-во монет которые торгуются с BNB в паре (Binance Coin).
bnb_count = Coins.select().where(Coins.symbol.endswith('BNB')).count()
print('Кол-во монет в паре с BNB:', bnb_count)

print('-' * 30)

# Выбираем случайные 5 монет.
random = Coins.select().order_by(fn.Rand()).limit(5)

print('Случайные 5 монет:')
for coin in random:
    print(coin.symbol)

100

101

102

103

104

105

106

107

import requests

from peewee import MySQLDatabase, Model

from peewee import IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField, fn

from peewee import InternalError

db = MySQLDatabase(

'peewee', user='root', password='mangos',

host='localhost'

)

class Coins(Model):

id = PrimaryKeyField(null=False)

symbol = CharField(unique=True)

priceChange = FloatField()

priceChangePercent = FloatField()

weightedAvgPrice = FloatField()

prevClosePrice = FloatField()

lastPrice = FloatField()

lastQty = FloatField()

bidPrice = FloatField()

askPrice = FloatField()

openPrice = FloatField()

highPrice = FloatField()

lowPrice = FloatField()

volume = FloatField()

quoteVolume = FloatField()

openTime = TimestampField()

closeTime = TimestampField()

firstId = IntegerField()

lastId = IntegerField()

count = IntegerField()

class Meta:

db_table = 'coins'

database = db

# Создаем таблицу если не существует.

try:

db.connect()

Coins.create_table()

except InternalError as px:

print(str(px))

# Получаем список криптовалют от Binance.

data = requests.get('https://api.binance.com/api/v1/ticker/24hr').json()

for coin in data:

# Проверяем если валюта существует.

exists = Coins.select().where(Coins.symbol == coin['symbol'])

if bool(exists):

print('Обновляем цены для:', coin['symbol'])

# Запись существует.

# Обновляем цены криптовалют.

Coins.update(

lastPrice=coin['lastPrice'],

lastQty=coin['lastQty'],

bidPrice=coin['bidPrice'],

askPrice=coin['askPrice'],

).where(Coins.symbol == coin['symbol']).execute()

else:

print('Добавляем новую запись:', coin['symbol'])

# Создаем новую запись.

Coins.create(

symbol=coin['symbol'],

priceChange=coin['priceChange'],

priceChangePercent=coin['priceChangePercent'],

weightedAvgPrice=coin['weightedAvgPrice'],

prevClosePrice=coin['prevClosePrice'],

lastPrice=coin['lastPrice'],

lastQty=coin['lastQty'],

bidPrice=coin['bidPrice'],

askPrice=coin['askPrice'],

openPrice=coin['openPrice'],

highPrice=coin['highPrice'],

lowPrice=coin['lowPrice'],

volume=coin['volume'],

quoteVolume=coin['quoteVolume'],

openTime=int(coin['openTime'] / 1000),

closeTime=int(coin['closeTime'] / 1000),

firstId=coin['firstId'],

lastId=coin['lastId'],

count=coin['count'],

)

# Сортируем монеты по объему за 24 часа.

sorted_coins = Coins.select().order_by(Coins.volume.desc())

print('Сортировка по объему за 24 часа')

for coin in sorted_coins:

print(coin.symbol, coin.volume)

print('-' * 30)

# Кол-во монет которые торгуются с BNB в паре (Binance Coin).

bnb_count = Coins.select().where(Coins.symbol.endswith('BNB')).count()

print('Кол-во монет в паре с BNB:', bnb_count)

print('-' * 30)

# Выбираем случайные 5 монет.

random = Coins.select().order_by(fn.Rand()).limit(5)

print('Случайные 5 монет:')

for coin in random:

print(coin.symbol)

В третьей строке вы можете видеть список типов столбцов из таблицы, такие как Integer, Float и Varchar (IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField). Подробнее про тип полей можете узнать из документации: https://peewee.readthedocs.io/en/2.0.2/peewee/fields.html

Больше примеров которые не были использованы: http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/querying.html

Результат который я получил:

/usr/bin/python3.5 /home/database/peewee-test.py

Добавляем новую запись: ETHBTC
Добавляем новую запись: LTCBTC
....
Добавляем новую запись: KEYBTC
Добавляем новую запись: KEYETH

Сортировка по объему за 24 часа
NPXSBTC 1778630000.0
KEYBTC 782103000.0
....
BCCBNB 349.373
REPBNB 70.274
------------------------------
Кол-во монет в паре с BNB: 70
------------------------------
Случайные 5 монет:
THETABTC
POWRBNB
IOTABNB
AGIBTC
STEEMETH

Process finished with exit code 0

/usr/bin/python3.5 /home/database/peewee-test.py

Добавляем новую запись: ETHBTC

Добавляем новую запись: LTCBTC

....

Добавляем новую запись: KEYBTC

Добавляем новую запись: KEYETH

Сортировка по объему за 24 часа

NPXSBTC 1778630000.0

KEYBTC 782103000.0

....

BCCBNB 349.373

REPBNB 70.274

------------------------------

Кол-во монет в паре с BNB: 70

------------------------------

Случайные 5 монет:

THETABTC

POWRBNB

IOTABNB

AGIBTC

STEEMETH

Process finished with exit code 0

Меняем MySQL на SQLite

Используя пример из кода выше, мы изменим базу данных из MySQL на SQLite не трогая код (кроме самого подключения). Нам нужно обновить немного наш файл. С самых первых строк было:

import requests
from peewee import MySQLDatabase, Model
from peewee import IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField, fn
from peewee import InternalError

db = MySQLDatabase(
    'peewee', user='root', password='mangos',
    host='localhost'
)

import requests

from peewee import MySQLDatabase, Model

from peewee import IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField, fn

from peewee import InternalError

db = MySQLDatabase(

'peewee', user='root', password='mangos',

host='localhost'

)

Теперь у нас:

import requests
from peewee import SqliteDatabase, Model
from peewee import IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField, fn
from peewee import InternalError

db = SqliteDatabase('binance-coins.db')

import requests

from peewee import SqliteDatabase, Model

from peewee import IntegerField, FloatField, CharField, PrimaryKeyField, TimestampField, fn

from peewee import InternalError

db = SqliteDatabase('binance-coins.db')

После запуска отредактированного кода мы получим ошибку:

peewee.OperationalError: no such function: Rand

1	peewee.OperationalError: no such function: Rand

Ошибка в примере «Выбираем случайные 5 монет», в коде мы используем fn.Rand() и он работает для MySQL, но для SQLite и PostgreSQL он работать не будет, нужно использовать fn.Random(). Подробнее: http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/querying.html#getting-random-records

После запуска у нас появился файл базы данных binance-coins.db

Вывод

Отлично, вы освоили основы Peewee и то, как вы можете использовать эту маленькую и эффективную ORM в ваших следующих проектах, связанных с Pyhton. Если у вас есть дополнительные вопросы – вы можете ознакомиться с официальной документацией и найти в ней ответы.

Vasile Buldumac

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

Введение в ORM

Что такое Peewee?

Установка Peewee

Настройка базы данных

Создание моделей в Peewee

Вставка записи (INSERT)

Выбор нескольких записей

Выбор одной записи

Обновление записей в Peewee

Удаление записей в Peewee

Готовое приложение Сохраняем данные криптовалют от биржи Binance

Исходный код

Меняем MySQL на SQLite

Вывод

Готовое приложение
Сохраняем данные криптовалют от биржи Binance