Django vs. Confronto di Sqlalchemy

Man mano che sempre più tecnologie vengono sviluppate e migliorate nel tempo, il numero di utenti che accedono a Internet cresce ancora di più e, a seguito di ciò, la quantità di dati che le aziende e le organizzazioni hanno a che fare è crescere in modo esponenziale. Affinché un'azienda abbia successo, deve avere strumenti e infrastrutture in grado di gestire facilmente questi grandi set di dati. Questo è esattamente dove il database entra nell'immagine che è principalmente progettata per l'archiviazione e la raccolta di dati. Inoltre, il suo modulo organizzato consente agli utenti di gestire e accedere facilmente al set di dati. Il database stesso richiede un sistema di gestione che consenta loro di archiviare e fornire accesso ai dati. Principalmente, il linguaggio SQL viene utilizzato per eseguire operazioni in un database, tuttavia, man mano che l'applicazione cresce e diventa più complessa, diventa estremamente difficile avere un'idea su cosa sta facendo esattamente ogni operazione.

Un'alternativa a ciò che è stato sviluppato sono stati i framework ORM (oggetti relazionali) che creano effettivamente un ponte nel collegare il database e il linguaggio di programmazione che preferisci nella creazione della tua applicazione. Con Python che è uno dei linguaggi di programmazione più popolari quest'anno, daremo quindi un'occhiata e confronteremo i pro e i contro di due dei suoi ormi più popolari e ampiamente usati, Django e Sqlalchemy, in questo articolo.

Django vs. Sqlalchemy

Entrambi gli ORMS - Django e Sqlalchemy sono due degli strumenti di mappatura relazionale basati su Python più popolari e ognuno ha vantaggi specifici e unici. Ora esaminiamo e guardiamo entrambe le loro differenze fianco a fianco.

1) Implementazione del livello di accesso ai dati

Django utilizza quella che viene chiamata l'implementazione del record attivo in cui una singola istanza dell'oggetto è mappata su ogni riga del database e i dati sono facilmente accessibili dal database. Qui, non è necessario impostare in anticipo lo schema del database e questi possono essere facilmente utilizzati dagli utenti poiché l'idea principale in Django è che può comprendere direttamente la struttura, semplicemente dando un'occhiata allo schema del database. Oltre a ciò, poiché si tratta di una mappatura diretta tra il database e l'oggetto, qualsiasi modifica all'oggetto verrà aggiornata anche nel database.

SqlalcheMey utilizza l'implementazione di dati di mapper che funge da livello intermedio tra l'applicazione e il database e trasferisce i dati tra questi due mantenendo la loro connessione indipendente l'uno dall'altro. Ciò consente una flessibilità molto maggiore tra i due livelli, oltre a utilizzare il database in modo molto più efficiente.

2) Meglio con query complesse

Sia Django che Sqlalchemy sono due ORM eccellenti che forniscono alcune delle migliori caratteristiche che puoi trovare negli strumenti di mappatura relazionale. In termini di coping e gestione di query complesse, Sqlalchemy prende il vantaggio in quanto è molto meglio nell'interazione con il database e, di conseguenza, può essere usato per scrivere domande complesse senza dover tornare a SQL RAW. Per capire questo concetto diamo un'occhiata alle seguenti domande scritte sia in Django che in Sqlalchemy.

Django:

Calcio.oggetti.filtro (team__name = "Manchester United")

Sqlalchemy:

SQLALCHEMY: sessione.query (calcio).Iscriviti (calcio, squadra).Filtro (squadra.name == "Kamma Sing")

Come visto dalla sintassi dei due ormi, Django sembra essere più astratto nella sua query e mostrare solo la connessione stabilita tra le diverse tabelle di database mentre Sqlalchemy approfondisce molta più profondità. Questa differenza tra i due mostra che Django è molto più pigro e molto più efficace nel trattare domande complesse.

3) Supporto comunitario e database

Sia Django che Sqlalchemy sono quadri di mappatura relazionale immensamente popolari e sono sostenuti da alcune comunità estremamente sorprendenti. Quest'ultimo, tuttavia, eccelle su questo in quanto ha una comunità molto più ampia insieme a una documentazione assolutamente straordinaria che testimonia il fatto che i membri della comunità che ci mettono nel loro tempo. Anche se riscontri qualsiasi problema, puoi facilmente pubblicare su stackoverflow o altri forum e ci sarà una vasta sezione di persone disposte ad aiutarti.

Insieme a questo, sia Django che Sqlalchemy supportano una vasta collezione di database come MySQL, PostgresQL, Oracle e SQLite. Per gli utenti che stanno già utilizzando Microsoft SQL o che stanno pianificando, quindi SQLalchemy è di nuovo la risposta in quanto MSSQL fornisce il pieno supporto ad esso.

Nel complesso, entrambi hanno grandi comunità e supportano una varietà di database, il che è un buon segno dell'immensa qualità che ognuno di essi possiede.

4) Applicazioni

Django è stato progettato principalmente per le applicazioni Web ed è proprio dove funziona meglio, in quanto ha molti strumenti integrati come l'integrazione del modulo, la pre-convalida e così via; Tutti che sono estremamente utili per le applicazioni Web. Oltre a ciò, se hai semplicemente bisogno di domande di base, Django funzionerebbe abbastanza bene poiché è anche molto più facile da imparare.

Tuttavia, se le tue applicazioni web o i tuoi quadri richiedono domande un po 'più complesse, allora SQLalchemy è quello con cui andare. Oltre a ciò, poiché interagisce direttamente con il database, è possibile eseguire semplicemente le query rispetto al database senza effettivamente utilizzare l'ORM. Inoltre, Sqlalchemy è molto più potente di Django, anche se con una piccola curva di apprendimento superiore.

Conclusione:

Sia Django che Sqlalchemy sono strumenti di mappatura oggetti-relazionali immensamente popolari, avendo grandi comunità per sostenerli e sono usate in una vasta gamma di applicazioni in tutto il mondo. Quale è più adatto per te? Questo dipende principalmente da quali sono le esigenze dei requisiti e dove vuoi usarle esattamente. Tutto sommato, entrambi sono scelte eccellenti per avere come sistema ORM.