Question

我正在努力改进我公司内部使用的Django项目。该项目正在迅速发展，因此我现在正试图在重构无法管理之前做出一些设计选择。现在，项目有两个非常重要的模型，数据库中支持项目中每个应用程序的其余数据通过各种单独的ETL过程添加到数据库中。因此，应用程序中使用的大多数数据都是通过SQLAlchemy在每个视图中使用直线多线字符串查询，并在渲染时通过上下文参数传递给视图，而不是使用Django ORM。

为通过ETL流程填充的所有表构建模型是否有明显的优势，因此我可以开始使用Django ORM与使用SQLAlchemy和查询字符串？

我认为开始构建API而不是通过上下文参数将大量信息传递到单个视图也是有意义的，但我不确定如何构建API。我读过有些人创建了一个名为API的完全独立的应用程序，并使其中的所有视图都返回一个JsonResponse。我也读过其他人做这个相同的基于视图的API，但他们只是在他们的Django项目的每个应用程序中包含一个api.py文件。其他人使用Django REST API框架，这看起来很简单但比通过视图返回JsonResponse稍微复杂一些。实际上只有一个地方用户交互可以做任何事情，但GET数据来自数据库，项目的那部分使用Django REST Framework来执行CRUD操作。话虽如此：

这些API结构中哪一个是最典型的，通过将JsonResponse视图作为API实现与使用Django REST框架相比，我获得/失去了什么？

提前感谢您提供有关这些问题的任何资源或建议。如果我可以添加任何其他背景，请告诉我。

Answer 1

为所有人建立模型是否会有明显的优势通过ETL过程填充的表，以便我可以开始使用 Django ORM vs使用SQLAlchemy和查询字符串？

是的，是一种集中，一致的访问数据的方式，当然，对项目的依赖性较小。

这些API结构中哪一个是最典型的，我该怎么做通过将JsonResponse视图作为API实现获得/失败与使用 Django REST框架？

一般而言，JSON用于数据，REST用于API。你提到Django-REST已经在使用，所以如果有一个REST API有任何明显的好处，我会选择它

Answer 2

我会在第二次@ Av4t4r声明中为“遗产”建立模型。列强制执行：

＆＃34;一种集中，一致的访问数据的方式，当然，减少对项目的依赖。＆＃34;

此外，这还允许您在模型上定义方法，以提供一致的修改/检查数据的方式。

您可以在模型上编写大量validate()函数来检查某些字段的有效性，或者可能是clean()函数，它可以执行以下操作：从phone_number中删除非数字字段＆＃39;一个实例化的对象。

不要从头开始构建这些模型，只需运行：

python manage.py inspectdb > models.py

...从shell自动生成项目数据库的模型。

对于那些使用SQLAlchemy定义模型的人来说：

结帐sqlacodegen。它将从任何给定的数据库，SQLAlchemy支持的任何方言（PostgreSQL，MySQL等）中自动生成SQLAlchemy模型。

安装：

pip install sqlacodegen

运行（来自bash shell）：

sqlacodegen --outfile models.py mysql://username:password@hostname/db_name

这是使用SQLAlchemy定义的数据模型引导Django / Flask项目的好方法。我通常使用etlalchemy和sqlacodegen的组合来获取具有预先存在的数据库引导的Django / Flask模型。我使用etlalchemy将数据库表从任何数据库类型复制到我选择的所需本地数据库（即SQL Server - ＆gt; MySQL），然后使用sqlacodegen自动生成我的模型。

Answer 3

我通常是DRF的忠实拥护者。实现简单的用例非常简单，但对于更复杂的用途而言却非常强大。

但是，如果您没有将Django模型用于所有数据，我认为JsonResponse可能更容易。运行查询和手动操作（特别是如果它只是一个端点）可能是要走的路。

很抱歉没有考虑到问题的其他部分。

关于构建不断增长的Django项目的建议（模型和API）

3 个答案: