Зарегистрируйтесь для доступа к 15+ бесплатным курсам по программированию с тренажером

ORM Ключевые аспекты веб-разработки на Python

Любое программное обеспечение разрабатывается под конкретную предметную область, например:

  • Система аналитики оперирует понятиями «просмотр», «сессия», «воронка» и «когорта»
  • Для интернет-магазина понятия будут другими — «товар», «категория», «платежный шлюз».

Все вместе они составляют онтологию предметной области. В некоторых источниках встречается термин модель предметной области — это то же самое, что и онтология.

Кроме самих понятий онтология содержит и описание их связей. Например, сущность «Пользователь» связана с сущностью «Покупка» как «один ко многим». То есть один пользователь может выполнить сколько угодно покупок, но каждая покупка принадлежит только одному пользователю.

Модель предметной области — основа коммуникации и взаимопонимания между членами команды. Она не зависит ни от языка программирования, ни от программирования вообще.

Не важно, кто общается: программисты между собой или программисты с заказчиками, менеджерами или дизайнерами. Все вместе они оперируют сущностями и связями предметной области и бизнес-правилами, используемыми в данной программе. К таким правилам может относиться автоматическое включение скидки при заказе от определенного объема товаров:

ERD

Важно понимать, что модель отражает лишь часть предметной области с некоторой детализацией. Причем в программах от разных производителей модель может быть разной, даже если они из одной области. Конечно же, в некоторых областях есть некоторый набор фиксированных сущностей, их связей и правил работы — например, в бухгалтерии. Но есть и менее формальные области, в которых таких возможностей еще больше.

Приведем несколько примеров из Хекслета. Количество сущностей — больше сотни, количество связей — много сотен, количество правил посчитать сложно — их тоже много.

На основе модели предметной области формируется модель данных в коде. Создаем сущности, определяем их связи. Затем мы строим рабочий код, который оперирует сущностями, исходя из требований и бизнес-правил.

На этом этапе возникает вопрос: а как эти сущности будут отображаться на базу данных, в которой они хранятся?

Самый простой вариант — создавать по таблице на каждую сущность и связывать их через внешние ключи. В большинстве проектов именно так и делают. Для этого используют Object-relational mapper (ORM) — фреймворк для данных.

С помощью ORM описываются сущности и их связи, а также определяется то, как сущность отображается на базу данных (как правило, в полуавтоматическом режиме). ORM берет на себя серьезную часть работы по:

  • Генерации SQL-запросов
  • Извлечению данных
  • Кастингу — преобразованию типов базы данных в типы целевого языка и обратно
  • Автоматическому извлечению связей

В итоге получается, что ORM прячет всю работу с базой данных. От программиста нужна только правильная конфигурация, а ORM сам выполняет все необходимые запросы. В сложных случаях их все равно приходится писать самостоятельно, но это не так сложно — ORM содержат в себе query builder, который упрощает генерацию SQL.

В экосистеме Python есть несколько ORM. Некоторые из них разрабатывались под конкретные фреймворки и поставляются с ними, другие вполне самостоятельны. Рассмотрим пример, реализованный с использованием Django ORM.

Определение сущности Photo:

from django.db import models

class Photo(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    image = models.ImageField()
    slug = models.SlugField()

Использование:

# получаем объекты из базы
photos = Photo.objects.all()
# передаем их в шаблон
render(request, 'polls/detail.html', {'photos': photos})

Код, описывающий сущность, может показаться простым, однако степень автоматизации в Django ORM очень велика. Под капотом у такого простого кода скрыты создание сущности в БД и набор проверок значений, которые вы помещаете в модель.

Перед тем, как начинать работать с ORM, нужно сначала научиться основам баз данных. Причем не через программирование, а через прямую работу с базой. Так же важно познакомиться с:

  • Нормализацией
  • Внешними и первичными ключами
  • Индексами
  • Планом запроса
  • Языком SQL, чтобы менять структуры базы данных и манипулировать данными внутри базы

Затем можно перейти на уровень выполнения запросов из языка программирования. В Python для этого используется различные библиотеки вроде postgres. И только после всего этого стоит переходить к ORM. Все это будет далее в курсах.

Вот лишь некоторые темы, вовлеченные в код выше:


Аватары экспертов Хекслета

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты.

Для полного доступа к курсу нужен базовый план

Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.

Получить доступ
1000
упражнений
2000+
часов теории
3200
тестов

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»

Наши выпускники работают в компаниях:

Логотип компании Альфа Банк
Логотип компании Aviasales
Логотип компании Yandex
Логотип компании Tinkoff
Рекомендуемые программы

С нуля до разработчика. Возвращаем деньги, если не удалось найти работу.

Иконка программы Python-разработчик
Профессия
с нуля
Разработка веб-приложений на Django
9 февраля 10 месяцев

Используйте Хекслет по-максимуму!

  • Задавайте вопросы по уроку
  • Проверяйте знания в квизах
  • Проходите практику прямо в браузере
  • Отслеживайте свой прогресс

Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт

Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»