問題タブ [storm-orm]

ormとしてpython-stormを使用しています。多対多のリファレンスセットは私に頭痛の種を与えています:(

関連するオブジェクトは次のとおりです。

それぞれのsqliteテーブルは次のようになります

ここで、2人の著者が論文で共同作業を行った場合を考えてみましょう。

と紙

だから今、私は両方の著者を使用して論文に関連付けたいと思います

そしてこれを行う

これは、ストームチュートリアルで機能するはずだと言っているところでです...しかし、私は

そして、私は今これを本当に理解することができません。

Storm ORMのドキュメントを読んで、sqliteでいくつかの例を試してみます。質問が1つあります。Stormはモデルからテーブルを自動的に作成できますか？私はこれをしたくありません：

新しいテーブルを作成するたびに、テーブルがすでに存在する場合もこれは適切ではありません。

Storm ORM を使用してローカル SQLite データベースにデータを保存するモジュールがあります。私は、データを中央の PostgreSQL サーバーに同期する別のモジュールに取り組んでいます。私は賢く、次のことを行うと思いました。

これは期待どおりに機能せず、次のエラーがスローされます。

データをリモートで保存できるように、ローカル ストアとの関連付けを解除する方法はありますか? データをリモートで正常に保存した後、ローカル コピーの同期済みフラグを反転する必要があるため、これは少し複雑になる可能性があります。

私はPythonが初めてで、Pythonを基本的なORMとしてStormを使い始めました。

ファイルに大量のデータがあり、いくつかの重複があります。それらを識別するために、いくつかの行の ID が重複していることがわかります。

それらをデータベースに挿入したいのですが、idを主キーに設定したので、重複することはありません。重複している場合、コードでテーブルへのデータの挿入を無視したい。しかし、代わりに失敗するだけです_mysql_exceptions.IntegrityError: (1062, "Duplicate entry '75083587476530022' for key 'PRIMARY'")

これは私のクラスの定義です

行を作成するには、次のようにします。

また、MYSQLでできることを知っています

Storm にこれを使用させる方法はありますか?

私は現在、PyORMish を使用して Flask を利用した Web アプリを強化していますが、非常に新しいため、サポートはまだ十分ではありません。ドキュメント以外に実際の問題はありません。

表面的には、どちらも同じような役割を果たしているように見えますが、Storm の方がはるかに大きいため、より多くの機能を提供しているとしか思えません。2つの機能の適切な比較は見つかりませんでした。

ここで、Storm と PyORMish の両方を使用した人はいますか? もしそうなら、どちらが Web アプリケーションでうまく機能することがわかりましたか?

タイトルがすべてを物語っています。APIを調べてみましたが、便利な機能が見つかりませんでした。これを行うには、いくつかの方法を考えました。呼び出しfind()て、結果のレコード数を数えることができました。SQLite データベースを使用して、SELECT とカウントを実行できます。

ストームを使ってPythonでハローワールドを作りたいです。
私のサーバー マネージャー (Linux サーバー) は、サーバーにストームがインストールされていることを教えてくれました。現在、コントロール パネルが表示されています。
このチュートリアルで述べたようにストームをインポートしようとすると: https://storm.canonical.com/Tutorial#Importingエラーは次のように表示されます:

このライブラリをインポートするにはどうすればよいですか?

PyPy 2.2.1 を使用するプロジェクトを開始しており、そこで SQLAlchemy を使用したいと考えています。私たちが気づいたことの 1 つは、SQLAlchemy を pypy 仮想環境にインストールすると、次のメッセージが表示されたことです。

警告: C 拡張機能はこの Python プラットフォームではサポートされていません。高速化は有効になっていません。

もちろん、作成する SQL クエリのパフォーマンスと結果セットの操作に関心があります。そして、SQLAlchemy でこれらの高速化が有効にされていないことの規模がどの程度になるかは、実際にはわかりません。さらに、テストのために他のソリューションを検討している間、Storm と SQLObject をインストールしても、pypy 仮想環境で SQLAlchemy が行ったような警告メッセージはスローされませんでした。

この特定のシナリオでは、高速化が有効になっていない場合でも SQLAlchemy を引き続き使用することをお勧めしますか? または、Storm のような ORM を使用すると、複雑なクエリやより大きな結果セットを処理する場合に特にパフォーマンスが向上しますか?