Django vs. Comparação de SqlalChemy

À medida que mais e mais tecnologia é desenvolvida e melhorada ao longo do tempo, o número de usuários que acessam a Internet cresce ainda mais e, como resultado disso, a quantidade de dados com os quais empresas e organizações têm que lidar é crescer exponencialmente. Para que uma empresa seja bem -sucedida, precisa ter ferramentas e infraestrutura que possam lidar com esses grandes conjuntos de dados facilmente. É exatamente aqui que o banco de dados entra em cena, que é projetado principalmente para o armazenamento e a coleta de dados. Além disso, seu formulário organizado permite que os usuários gerenciem e acessem facilmente o conjunto de dados. O próprio banco de dados exige um sistema de gerenciamento que lhes permita armazenar e fornecer acesso aos dados. Principalmente, o idioma SQL é usado para executar operações em um banco de dados, no entanto, à medida que seu aplicativo cresce e se torna mais complexo, torna -se extremamente difícil ter uma idéia do que exatamente cada operação está fazendo.

Uma alternativa a isso que foi desenvolvida foi a estrutura ORM (mapeamento relacional de objetos) que realmente criam uma ponte na conexão do banco de dados e à linguagem de programação que você prefere usar na criação de seu aplicativo. Com o Python sendo uma das linguagens de programação mais populares deste ano, vamos, portanto, dar uma olhada e comparar os prós e contras de dois de seus ORMs, Django e Sqlalchemy mais populares e amplamente utilizados, neste artigo.

Django vs. Sqlalchemy

Tanto o ORMS - Django quanto o SQLalchemy são duas das ferramentas de mapeamento relacional mais populares baseadas em Python e cada uma tem vantagens específicas e específicas. Vamos agora interrogar e olhar para as duas diferenças lado a lado.

1) Implementação da camada de acesso a dados

Django faz uso do que é chamado de implementação de registro ativo, no qual uma única instância de objeto é mapeada para cada linha do banco de dados e os dados são facilmente acessíveis a partir do banco de dados. Por aqui, não é necessário configurar o esquema do banco de dados de antemão e estes podem ser facilmente usados ​​pelos usuários, já que a idéia principal em Django é que ele pode entender a estrutura diretamente, simplesmente dando uma olhada no esquema do banco de dados. Além disso, como é um mapeamento direto entre o banco de dados e o objeto, qualquer alteração no objeto será atualizada no banco de dados também.

O SQLALCHEMEY usa a implementação do mapeador de dados que atua como a camada intermediária entre seu aplicativo e banco de dados e transfere dados entre esses dois, mantendo sua conexão independente um do outro. Isso permite uma flexibilidade muito maior entre as duas camadas, além de usar o banco de dados de uma maneira muito mais eficiente.

2) Melhor com consultas complexas

Django e Sqlalchemy são dois ORMs excelentes que fornecem alguns dos melhores recursos que você pode encontrar nas ferramentas de mapeamento relacional. Em termos de lidar e lidar com consultas complexas, o SQLalchemy leva a vantagem, pois é muito melhor em interagir com o banco de dados e, como resultado, pode ser usado para escrever consultas complexas sem ter que voltar ao SQL bruto. Para entender esse conceito, vamos dar uma olhada nas seguintes consultas escritas em Django e Sqlalchemy.

Django:

Futebol.objetos.filtro (Team__name = "Manchester United")

SQLALCHEMY:

SQLALCHEMY: Sessão.Consulta (futebol).Junte -se (futebol, time).filtro (equipe.Nome == "Kamma Sing")

Como visto na sintaxe dos dois ORMs, o Django parece ser mais abstrato em sua consulta e apenas mostrando a conexão estabelecida entre as diferentes tabelas de banco de dados, enquanto a Sqlalchemy entra em muito mais profundidade. Essa diferença entre os dois programas que o Django é muito mais preguiçoso e muito mais eficaz em lidar com consultas complexas.

3) Suporte à comunidade e dos bancos de dados

Django e Sqlalchemy são estruturas de mapeamento relacionais imensamente populares, e são apoiadas por algumas comunidades extremamente incríveis. Este último, no entanto, se destaca sobre isso, pois tem uma comunidade muito maior, juntamente com uma documentação absolutamente impressionante que é uma prova do fato de os membros da comunidade dedicarem seu tempo a ele. Mesmo se você encontrar algum problema, poderá postar facilmente no Stackoverflow ou em outros fóruns e haverá uma grande seção de pessoas dispostas a ajudá -lo.

Junto com isso, Django e SQLalchemy suportam uma grande coleção de bancos de dados como MySQL, PostgreSQL, Oracle e SQLite. Para usuários que já estão usando o Microsoft SQL ou estão planejando, então o SQLalChemy é mais uma vez a resposta, pois o MSSQL fornece suporte total a ele.

No geral, ambos têm ótimas comunidades e apoiam uma variedade de bancos de dados, o que é um bom sinal da imensa qualidade que cada um deles possui.

4) Aplicações

O Django foi projetado principalmente para aplicativos da Web e é exatamente onde funciona melhor, pois possui muitas ferramentas embutidas, como integração de formulários, pré-validação e assim por diante; todos os quais são extremamente úteis para aplicativos da web. Além disso, se você simplesmente precisar de consultas básicas, o Django funcionaria muito bem, pois também é muito mais fácil aprender.

No entanto, se seus aplicativos ou estruturas da Web exigirem consultas um pouco mais complexas, então o SQLalChemy é o único a seguir. Além disso, uma vez que interage diretamente com o banco de dados, você pode simplesmente executar as consultas contra o banco de dados sem realmente usar o ORM. Além disso, o sqlalchemy é muito mais poderoso que o django, embora com uma curva de aprendizado pouco superior.

Conclusão:

Django e Sqlalchemy são imensamente populares ferramentas de mapeamento de objetos, tendo grandes comunidades para apoiá-las e são usadas em uma ampla variedade de aplicações em todo o mundo. Qual é mais adequado para você? Isso depende principalmente de quais são suas necessidades de requisitos e onde exatamente você deseja usá -las. Em suma, ambos são excelentes escolhas para ter como sistema ORM.