在一个Web App中，所有数据，包括用户信息、发布的日志、评论等，都存储在数据库中。在awesome-python3-webapp中，我们选择MySQL作为数据库。
Web App里面有很多地方都要访问数据库。访问数据库需要创建数据库连接、游标对象，然后执行SQL语句，最后处理异常，清理资源。这些访问数据库的代码如果分散到各个函数中，势必无法维护，也不利于代码复用。
所以，我们要首先把常用的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE操作用函数封装起来。
由于Web框架使用了基于asyncio的aiohttp，这是基于协程的异步模型。在协程中，不能调用普通的同步IO操作，因为所有用户都是由一个线程服务的，协程的执行速度必须非常快，才能处理大量用户的请求。而耗时的IO操作不能在协程中以同步的方式调用，否则，等待一个IO操作时，系统无法响应任何其他用户。
这就是异步编程的一个原则：一旦决定使用异步，则系统每一层都必须是异步，“开弓没有回头箭”。
幸运的是aiomysql为MySQL数据库提供了异步IO的驱动。
我们需要创建一个全局的连接池，每个HTTP请求都可以从连接池中直接获取数据库连接。使用连接池的好处是不必频繁地打开和关闭数据库连接，而是能复用就尽量复用。
连接池由全局变量__pool存储，缺省情况下将编码设置为utf8，自动提交事务：
@asyncio.coroutine
def create_pool(loop, **kw):
logging.info('create database connection pool...')
global __pool
__pool = yield from aiomysql.create_pool(
host=kw.get('host', 'localhost'),
port=kw.get('port', 3306),
user=kw['user'],
password=kw['password'],
db=kw['db'],
charset=kw.get('charset', 'utf8'),
autocommit=kw.get('autocommit', True),
maxsize=kw.get('maxsize', 10),
minsize=kw.get('minsize', 1),
loop=loop
)
要执行SELECT语句，我们用select函数执行，需要传入SQL语句和SQL参数：
@asyncio.coroutine
def select(sql, args, size=None):
log(sql, args)
global __pool
with (yield from __pool) as conn:
cur = yield from conn.cursor(aiomysql.DictCursor)
yield from cur.execute(sql.replace('?', '%s'), args or ())
if size:
rs = yield from cur.fetchmany(size)
else:
rs = yield from cur.fetchall()
yield from cur.close()
logging.info('rows returned: %s' % len(rs))
return rs
SQL语句的占位符是?，而MySQL的占位符是%s，select()函数在内部自动替换。注意要始终坚持使用带参数的SQL，而不是自己拼接SQL字符串，这样可以防止SQL注入攻击。
注意到yield from将调用一个子协程（也就是在一个协程中调用另一个协程）并直接获得子协程的返回结果。
如果传入size参数，就通过fetchmany()获取最多指定数量的记录，否则，通过fetchall()获取所有记录。
要执行INSERT、UPDATE、DELETE语句，可以定义一个通用的execute()函数，因为这3种SQL的执行都需要相同的参数，以及返回一个整数表示影响的行数：
@asyncio.coroutine
def execute(sql, args):
log(sql)
with (yield from __pool) as conn:
try:
cur = yield from conn.cursor()
yield from cur.execute(sql.replace('?', '%s'), args)
affected = cur.rowcount
yield from cur.close()
except BaseException as e:
raise
return affected
execute()函数和select()函数所不同的是，cursor对象不返回结果集，而是通过rowcount返回结果数。
有了基本的select()和execute()函数，我们就可以开始编写一个简单的ORM了。
设计ORM需要从上层调用者角度来设计。
我们先考虑如何定义一个User对象，然后把数据库表users和它关联起来。
from orm import Model, StringField, IntegerField
class User(Model):
__table__ = 'users'
id = IntegerField(primary_key=True)
name = StringField()
注意到定义在User类中的__table__、id和name是类的属性，不是实例的属性。所以，在类级别上定义的属性用来描述User对象和表的映射关系，而实例属性必须通过__init__()方法去初始化，所以两者互不干扰：
# 创建实例:
user = User(id=123, name='Michael')
# 存入数据库:
user.insert()
# 查询所有User对象:
users = User.findAll()
首先要定义的是所有ORM映射的基类Model：
class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
def getValue(self, key):
return getattr(self, key, None)
def getValueOrDefault(self, key):
value = getattr(self, key, None)
if value is None:
field = self.__mappings__[key]
if field.default is not None:
value = field.default() if callable(field.default) else field.default
logging.debug('using default value for %s: %s' % (key, str(value)))
setattr(self, key, value)
return value
Model从dict继承，所以具备所有dict的功能，同时又实现了特殊方法__getattr__()和__setattr__()，因此又可以像引用普通字段那样写：
>>> user['id']
123
>>> user.id
123
以及Field和各种Field子类：
class Field(object):
def __init__(self, name, column_type, primary_key, default):
self.name = name
self.column_type = column_type
self.primary_key = primary_key
self.default = default
def __str__(self):
return '<%s, %s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.column_type, self.name)
映射varchar的StringField：
class StringField(Field):
def __init__(self, name=None, primary_key=False, default=None, ddl='varchar(100)'):
super().__init__(name, ddl, primary_key, default)
注意到Model只是一个基类，如何将具体的子类如User的映射信息读取出来呢？答案就是通过metaclass：ModelMetaclass：
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases, attrs):
# 排除Model类本身:
if name=='Model':
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
# 获取table名称:
tableName = attrs.get('__table__', None) or name
logging.info('found model: %s (table: %s)' % (name, tableName))
# 获取所有的Field和主键名:
mappings = dict()
fields = []
primaryKey = None
for k, v in attrs.items():
if isinstance(v, Field):
logging.info(' found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
mappings[k] = v
if v.primary_key:
# 找到主键:
if primaryKey:
raise StandardError('Duplicate primary key for field: %s' % k)
primaryKey = k
else:
fields.append(k)
if not primaryKey:
raise StandardError('Primary key not found.')
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
escaped_fields = list(map(lambda f: '`%s`' % f, fields))
attrs['__mappings__'] = mappings # 保存属性和列的映射关系
attrs['__table__'] = tableName
attrs['__primary_key__'] = primaryKey # 主键属性名
attrs['__fields__'] = fields # 除主键外的属性名
# 构造默认的SELECT, INSERT, UPDATE和DELETE语句:
attrs['__select__'] = 'select `%s`, %s from `%s`' % (primaryKey, ', '.join(escaped_fields), tableName)
attrs['__insert__'] = 'insert into `%s` (%s, `%s`) values (%s)' % (tableName, ', '.join(escaped_fields), primaryKey, create_args_string(len(escaped_fields) + 1))
attrs['__update__'] = 'update `%s` set %s where `%s`=?' % (tableName, ', '.join(map(lambda f: '`%s`=?' % (mappings.get(f).name or f), fields)), primaryKey)
attrs['__delete__'] = 'delete from `%s` where `%s`=?' % (tableName, primaryKey)
return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
这样，任何继承自Model的类（比如User），会自动通过ModelMetaclass扫描映射关系，并存储到自身的类属性如__table__、__mappings__中。
然后，我们往Model类添加class方法，就可以让所有子类调用class方法：
class Model(dict):
...
@classmethod
@asyncio.coroutine
def find(cls, pk):
' find object by primary key. '
rs = yield from select('%s where `%s`=?' % (cls.__select__, cls.__primary_key__), [pk], 1)
if len(rs) == 0:
return None
return cls(**rs[0])
User类现在就可以通过类方法实现主键查找：
user = yield from User.find('123')
往Model类添加实例方法，就可以让所有子类调用实例方法：
class Model(dict):
...
@asyncio.coroutine
def save(self):
args = list(map(self.getValueOrDefault, self.__fields__))
args.append(self.getValueOrDefault(self.__primary_key__))
rows = yield from execute(self.__insert__, args)
if rows != 1:
logging.warn('failed to insert record: affected rows: %s' % rows)
这样，就可以把一个User实例存入数据库：
user = User(id=123, name='Michael')
yield from user.save()
最后一步是完善ORM，对于查找，我们可以实现以下方法：
findAll() - 根据WHERE条件查找；
select count(*)类型的SQL。以及update()和remove()方法。
所有这些方法都必须用@asyncio.coroutine装饰，变成一个协程。
调用时需要特别注意：
user.save()
没有任何效果，因为调用save()仅仅是创建了一个协程，并没有执行它。一定要用：
yield from user.save()
才真正执行了INSERT操作。
最后看看我们实现的ORM模块一共多少行代码？累计不到300多行。用Python写一个ORM是不是很容易呢？