问题:小马(ORM)如何发挥作用?
Pony ORM很好地把生成器表达式转换成SQL。例:
>>> select(p for p in Person if p.name.startswith('Paul'))
.order_by(Person.name)[:2]
SELECT "p"."id", "p"."name", "p"."age"
FROM "Person" "p"
WHERE "p"."name" LIKE "Paul%"
ORDER BY "p"."name"
LIMIT 2
[Person[3], Person[1]]
>>>
我知道Python具有出色的自省和内置元编程功能,但是该库如何能够在不进行预处理的情况下转换生成器表达式?看起来像魔术。
[更新]
搅拌器写道:
这是您要查找的文件。似乎可以使用一些自省向导来重构生成器。我不确定它是否支持100%的Python语法,但这很酷。- 搅拌机
我以为他们正在研究生成器表达协议中的某些功能,但正在查看此文件并看到其中ast
涉及的模块…不,他们不是在动态检查程序源,是吗?令人振奋…
@BrenBarn:如果我尝试在select
函数调用之外调用生成器,则结果为:
>>> x = (p for p in Person if p.age > 20)
>>> x.next()
Traceback (most recent call last):
File "<interactive input>", line 1, in <module>
File "<interactive input>", line 1, in <genexpr>
File "C:\Python27\lib\site-packages\pony\orm\core.py", line 1822, in next
% self.entity.__name__)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pony\utils.py", line 92, in throw
raise exc
TypeError: Use select(...) function or Person.select(...) method for iteration
>>>
好像他们在做更多不可思议的事情,例如检查select
函数调用和动态处理Python抽象语法语法树。
我仍然希望看到有人对此进行解释,其来源远远超出了我的巫术水平。
回答 0
小马ORM作者在这里。
Pony通过三个步骤将Python生成器转换为SQL查询:
- 反编译生成器字节码并重建生成器AST(抽象语法树)
- 将Python AST转换为“抽象SQL”-SQL查询的基于列表的通用表示形式
- 将抽象SQL表示转换为特定于数据库的SQL方言
最复杂的部分是第二步,其中Pony必须了解Python表达式的“含义”。似乎您对第一步最感兴趣,所以让我解释一下反编译的工作原理。
让我们考虑以下查询:
>>> from pony.orm.examples.estore import *
>>> select(c for c in Customer if c.country == 'USA').show()
将其转换为以下SQL:
SELECT "c"."id", "c"."email", "c"."password", "c"."name", "c"."country", "c"."address"
FROM "Customer" "c"
WHERE "c"."country" = 'USA'
下面是该查询的结果,将其打印出来:
id|email |password|name |country|address
--+-------------------+--------+--------------+-------+---------
1 |john@example.com |*** |John Smith |USA |address 1
2 |matthew@example.com|*** |Matthew Reed |USA |address 2
4 |rebecca@example.com|*** |Rebecca Lawson|USA |address 4
该select()
函数接受python生成器作为参数,然后分析其字节码。我们可以使用标准的python dis
模块获取此生成器的字节码指令:
>>> gen = (c for c in Customer if c.country == 'USA')
>>> import dis
>>> dis.dis(gen.gi_frame.f_code)
1 0 LOAD_FAST 0 (.0)
>> 3 FOR_ITER 26 (to 32)
6 STORE_FAST 1 (c)
9 LOAD_FAST 1 (c)
12 LOAD_ATTR 0 (country)
15 LOAD_CONST 0 ('USA')
18 COMPARE_OP 2 (==)
21 POP_JUMP_IF_FALSE 3
24 LOAD_FAST 1 (c)
27 YIELD_VALUE
28 POP_TOP
29 JUMP_ABSOLUTE 3
>> 32 LOAD_CONST 1 (None)
35 RETURN_VALUE
Pony ORM decompile()
在模块内pony.orm.decompiling
具有可以从字节码恢复AST 的功能:
>>> from pony.orm.decompiling import decompile
>>> ast, external_names = decompile(gen)
在这里,我们可以看到AST节点的文本表示形式:
>>> ast
GenExpr(GenExprInner(Name('c'), [GenExprFor(AssName('c', 'OP_ASSIGN'), Name('.0'),
[GenExprIf(Compare(Getattr(Name('c'), 'country'), [('==', Const('USA'))]))])]))
现在让我们看看该decompile()
函数是如何工作的。
该decompile()
函数创建一个Decompiler
对象,该对象实现了Visitor模式。反编译器实例一一获取字节码指令。对于每条指令,反编译器对象都会调用其自己的方法。该方法的名称等于当前字节码指令的名称。
Python计算表达式时,它使用堆栈,该堆栈存储中间的计算结果。反编译器对象也有自己的堆栈,但是该堆栈不存储表达式计算的结果,而是存储表达式的AST节点。
当调用下一个字节码指令的反编译器方法时,它将从堆栈中取出AST节点,将它们组合成一个新的AST节点,然后将该节点放在堆栈的顶部。
例如,让我们看看如何c.country == 'USA'
计算子表达式。相应的字节码片段为:
9 LOAD_FAST 1 (c)
12 LOAD_ATTR 0 (country)
15 LOAD_CONST 0 ('USA')
18 COMPARE_OP 2 (==)
因此,反编译器对象执行以下操作:
- 来电
decompiler.LOAD_FAST('c')
。此方法将Name('c')
节点放在反编译器堆栈的顶部。 - 来电
decompiler.LOAD_ATTR('country')
。此方法Name('c')
从堆栈中取出节点,创建该Geattr(Name('c'), 'country')
节点并将其放在堆栈顶部。 - 来电
decompiler.LOAD_CONST('USA')
。此方法将Const('USA')
节点放在堆栈顶部。 - 来电
decompiler.COMPARE_OP('==')
。此方法从堆栈中获取两个节点(Getattr和Const),然后将其Compare(Getattr(Name('c'), 'country'), [('==', Const('USA'))])
放在堆栈的顶部。
在处理完所有字节码指令之后,反编译器堆栈将包含一个与整个生成器表达式相对应的AST节点。
由于Pony ORM仅需要反编译生成器和lambda,因此并没有那么复杂,因为生成器的指令流相对简单-它只是一堆嵌套循环。
目前,Pony ORM涵盖了整个生成器指令集,但以下两点除外:
- 内联if表达式:
a if b else c
- 复合比较:
a < b < c
如果Pony遇到此类表达,则会引发NotImplementedError
异常。但是即使在这种情况下,您也可以通过将生成器表达式作为字符串传递来使其工作。当您将生成器作为字符串传递时,Pony不使用反编译器模块。相反,它使用标准Python compiler.parse
函数获取AST 。
希望这能回答您的问题。