tortoise-orm
时间: 2025-01-20 17:00:21 浏览: 96
### Tortoise-ORM 使用指南和常见问题解决
#### 安装与配置
为了使用 Tortoise-ORM,需先通过 pip 安装该库:
```bash
pip install tortoise-orm
```
接着,在项目中初始化 ORM 并定义模型。通常情况下,这涉及设置数据库连接参数以及声明数据表结构[^4]。
#### 基本操作示例
下面是一个简单的例子来展示如何创建一个名为 `User` 的模型并执行基本 CRUD 操作:
```python
from tortoise import fields, Model, run_async
from tortoise.contrib.pydantic import pydantic_model_creator
class User(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
username = fields.CharField(max_length=50)
async def main():
await Tortoise.init(
db_url='sqlite://db.sqlite3',
modules={'models': ['__main__']}
)
await Tortoise.generate_schemas()
user = await User.create(username="testuser")
fetched_user = await User.get(id=user.id)
print(fetched_user.username) # 输出 "testuser"
run_async(main())
```
此代码片段展示了如何建立 SQLite 数据库连接、生成模式(如果不存在的话)、插入一条记录到 Users 表单里再读取它出来显示用户名。
#### 处理大量数据时的最佳实践
当面对海量的数据集时,推荐采用分页查询的方式以减少一次性加载过多条目造成的性能瓶颈。例如,可以通过指定 `limit` 和 `offset` 参数来进行分页获取数据[^2]:
```python
users_page_1 = await User.all().limit(10).offset(0)
users_page_2 = await User.all().limit(10).offset(10)
```
此外,对于 I/O 密集型的任务比如批量导入导出文件中的数据,考虑利用异步编程特性提高效率,防止因等待外部资源响应而导致程序停滞不前[^3].
#### 配置多数据库支持
Tortoise 支持多个数据库实例的同时工作。只需调整 `init()` 方法里的配置即可实现这一点:
```python
await Tortoise.init({
'connections': {
'default': {'engine': 'tortoise.backends.asyncpg', ...},
'other_db': {'engine': 'tortoise.backends.mysql', ...}
},
...
})
```
这样就可以在同一应用内管理不同类型的持久化存储了。
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