Django vs. Comparación de Sqlalchemy

A medida que más y más tecnología se desarrollan y mejoran con el tiempo, el número de usuarios que acceden a Internet crecen aún más, y como resultado de eso, la cantidad de datos con los que las empresas y las organizaciones tienen que enfrentar está creciendo exponencialmente exponencialmente. Para que una empresa tenga éxito, debe tener herramientas e infraestructura que puedan tratar con estos grandes conjuntos de datos fácilmente. Aquí es exactamente donde la base de datos entra en la imagen que está diseñada principalmente para el almacenamiento y la recopilación de datos. Además, su forma organizada permite a los usuarios administrar y acceder fácilmente al conjunto de datos. La base de datos en sí misma requiere un sistema de gestión que les permita almacenar y proporcionar acceso a los datos. En su mayoría, el lenguaje SQL se utiliza para realizar operaciones en una base de datos, sin embargo, a medida que su aplicación crece y se vuelve más compleja, se vuelve extremadamente difícil tener una idea sobre qué está haciendo exactamente cada operación.

Una alternativa a esto que se desarrolló fueron los marcos ORM (mapeo relacional de objetos) que realmente crean un puente para conectar la base de datos y el lenguaje de programación que prefiere usar en la creación de su aplicación. Con Python como uno de los lenguajes de programación más populares este año,, por lo tanto, veremos y compararemos los pros y los contras de dos de sus Orms, Django y Sqlalchemy más populares y ampliamente utilizados, en este artículo, en este artículo.

Django vs. Sqlalquímica

Tanto los Orms - Django como Sqlalchemy son dos de las herramientas de mapeo relacionales más populares basadas en Python y cada una tiene ventajas específicas y únicas propias. Veamos ahora interrogar y ver sus dos diferencias de lado a lado.

1) Implementación de la capa de acceso a datos

Django utiliza lo que se llama implementación de registro activo en la que se asigna una instancia de objeto único a cada fila de la base de datos y se puede acceder fácilmente a los datos desde la base de datos. Por aquí, no es necesario configurar el esquema de la base de datos de antemano y estos pueden ser fácilmente utilizados por los usuarios, ya que la idea principal en Django es que puede comprender la estructura directamente, simplemente echando un vistazo al esquema de la base de datos. Además de esto, dado que es una asignación directa entre la base de datos y el objeto, cualquier cambio al objeto también se actualizará en la base de datos.

Sqlalchemey utiliza la implementación del mapeador de datos que actúa como la capa intermedia entre su aplicación y base de datos y transfiere datos de entre estos dos mientras mantiene su conexión independiente entre sí. Esto permite una flexibilidad mucho mayor entre las dos capas, así como hacer uso de la base de datos de una manera mucho más eficiente.

2) Mejor con consultas complejas

Tanto Django como Sqlalchemy son dos excelentes Orms que proporcionan algunas de las mejores características que puede encontrar en las herramientas de mapeo relacional. En términos de afrontamiento y lidiar con consultas complejas, Sqlalchemy toma la ventaja, ya que es mucho mejor para interactuar con la base de datos y, como resultado, se puede usar para escribir consultas complejas sin tener que volver a SQL sin procesar. Para comprender este concepto, echemos un vistazo a las siguientes consultas escritas en Django y Sqlalchemy.

Django:

Fútbol americano.objetos.Filtro (Team__Name = "Manchester United")

Sqlalchemy:

Sqlalchemy: sesión.consulta (fútbol).Únete (fútbol, ​​equipo).Filtrar (equipo.nombre == "Kamma Sing")

Como se ve en la sintaxis de los dos ORMS, Django parece ser más abstracto en su consulta y solo muestra la conexión establecida entre las diferentes tablas de bases de datos, mientras que Sqlalchemy entra en mucha más profundidad. Esta diferencia entre los dos muestra que Django es mucho más perezoso y mucho más efectivo para tratar consultas complejas.

3) Soporte de la comunidad y las bases de datos

Tanto Django como Sqlalchemy son marcos de mapeo relacionales inmensamente populares, y están respaldados por algunas comunidades extremadamente sorprendentes. Este último, sin embargo, se destaca por esto, ya que tiene una comunidad mucho más grande junto con una documentación absolutamente impresionante que es un testimonio del hecho de que los miembros de la comunidad pasen su tiempo. Incluso si encuentra algún problema, puede publicar fácilmente en StackOverflow u otros foros y habrá una gran sección de personas dispuestas a ayudarlo.

Junto con esto, tanto Django como Sqlalchemy admiten una gran colección de bases de datos como MySQL, PostgreSQL, Oracle y SQLite. Para los usuarios que ya están utilizando Microsoft SQL o planean hacerlo, entonces Sqlalchemy es una vez más la respuesta, ya que MSSQL le brinda soporte completo.

En general, ambos tienen excelentes comunidades y apoyan una variedad de bases de datos, que es una buena señal de la inmensa calidad que cada uno de ellos posee.

4) Aplicaciones

Django se diseñó principalmente para aplicaciones web y eso es precisamente donde funciona mejor, ya que tiene muchas herramientas incorporadas, como integración de forma, pre-validación, etc.; todos los cuales son extremadamente útiles para aplicaciones web. Además de esto, si simplemente necesita consultas básicas, entonces Django funcionaría bastante bien, ya que también es mucho más fácil de aprender.

Sin embargo, si sus aplicaciones o marcos web requieren consultas un poco más complejas, entonces Sqlalchemy es la que viene con. Además de esto, dado que interactúa directamente con la base de datos, simplemente puede ejecutar las consultas en la base de datos sin usar el ORM. Además, Sqlalchemy es mucho más poderosa que Django, aunque con una pequeña curva de aprendizaje superior.

Conclusión:

Tanto Django como Sqlalchemy son herramientas de mapeo relacionales inmensamente populares, que tienen grandes comunidades para respaldarlas y se usan en una amplia gama de aplicaciones en todo el mundo. Cual es más adecuado para ti? Que depende principalmente de cuáles sean sus necesidades de requisito y dónde desee usarlos exactamente. En general, ambos son excelentes opciones para tener como sistema ORM.