Python 什么是标准的体系结构模式来集中封装ORM调用链以避免重复&；提高可维护性？

我的一位好同事不久前提出了这个问题，我现在公布并分享我自己的答案，不仅是为了将来参考，也是为了从社区的答案中学习

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我想在应用程序中使用某种数据库层。大多数应用程序都使用ORM，因此可以在那里构建复杂的查询。如果我不想使用查询生成器，而更喜欢将其封装在函数或类中，该怎么办？例如，而不是：

def-get（category_-id:int）->HttpResponse:
职位=名单(
后期对象
.filter（category\u id=category\u id）
.filter（在\u处删除\u isnull=True）
.filter（在昨天发布）
)
返回HttpResponse（posts）

我想做以下几点：

def recent_posts_from_category（category_id:int）->List[Post]：
返回列表(
后期对象
.filter（category\u id=category\u id）
.filter（在\u处删除\u isnull=True）
.filter（在昨天发布）
)
def get（category_id:int）->HttpResponse:
posts=最近发布的来自类别的帖子（类别id）
返回HttpResponse（posts）

您如何称呼这种方法/模式？你会把密码放在哪里

创建名为

数据库
的模块或名称空间听起来太宽泛了。我不想将这些函数放入
utils
或
helpers
名称空间，因为它们显然不是实用程序

术语
Repository
适合这里吗？我不会走到封装一切（读写）的地步，使用ValueModels而不是ORM模型（ActiveRecord），其抽象目标是能够在需要时替换ORM，构建自定义
工作单元也不在范围之内

但是我正在寻找一些干练的助手，你知道，如果我需要稍微改变行为的话，为了找到所有类似的用例，我会避免搜索整个存储库。避免重复ORM调用链。
用的话来说，您感兴趣的主题称为“数据源架构模式”。那么，什么是数据源层，它的常见架构模式是什么

数据源层
我想在应用程序中使用某种数据库层。大部分
应用程序使用ORM，可以构建复杂的查询
那里如果我不想使用查询生成器而更喜欢
将其封装在函数或类中

广义地说，正如您可能已经知道的，您希望实现一个应用程序的其余部分将与之接口的；充当间接层，不仅有助于与基础架构（特定数据库或ORM框架）解耦，而且有助于消除重复。它也被称为“数据源层”

数据源体系结构模式
就实现而言，这样一个层由一组对象或如您所提到的函数组成。让我们先谈谈函数

“分层可以发生在这些级别中的任何一个。一个小程序可能只是将层的单独功能放入不同的文件中。更大的
系统可能有对应于具有许多类的名称空间的层
在每一个“-”，福勒


您如何称呼这种方法/模式？你会把电话放在哪里
密码

在您的特定示例中，函数用于包装AR对象的方法调用链，我能想到的最接近的模式是“事务脚本”。不是特定于数据源的模式，而是通用的业务逻辑封装方法；一个既不是功能性的，也不是面向对象的；而是程序性的

这些功能可能会组织在以数据封装架构层命名的模块中；不管你怎么称呼它。命名候选名称的范围可以从
datasource.py
到
dal.py
以及其他主观上好的名称。由于这种模式在OO代码库中并不常见，我认为您很难找到一个标准的社区接受的名称

该模式的简单性可能适用于小型代码库。然而，在处理许多查询的大型数据密集型代码库的情况下，最终出现维护和决策问题的可能性相对高于更现代和可接受的模式

此外，我个人更喜欢保持事物的一致性。如果Django附带OO模型，我会保留OO。在OO设置中这样孤立的非util函数对于将来将加入您的项目的大多数OO程序员来说是不熟悉的

现在让我们谈谈对象。在OO代码库中，这样的对象在内存中形成一个按需的“虚拟对象数据库”。这些对象通常按照属于“和更通用”模式（简单地说：单独的数据访问关注点）类别的数据源体系结构模式来实现。让我们试着去抓它们的表面


& 
他们猛烈地袭击了所有社区。你知道这一切。所以，这里没什么可说的

我想进一步强调的唯一一点是，正如你所经历的那样；他们只给我们买了一些“解耦”，因为他们通常的表现力几乎总是需要一个“家”来居住，这样我们就可以避免重复并提高可维护性

一个家庭，它还将承载任何罕见的性能敏感的查询构建逻辑，这些逻辑可能不适合标准的ORM。这样的家庭将帮助我们划定一个清晰的数据访问边界

欲了解更多信息，请参阅：



术语存储库适合这里吗

很好