Skip to main content

StorageORM (CyberPhysics)

Upload pypi Linting & Pytest

Установка
    pip install storage-orm
Зависимости
Базовый пример использования (все примеры, базовый пример)
  1. Импорт классов
        from storage_orm import StorageORM
        from storage_orm import RedisORM
        from storage_orm import RedisItem
        from storage_orm import OperationResult
    
  2. Определить модель
        class ExampleItem(RedisItem):
            """
                Атрибуты объекта с указанием типа данных
                  (в процессе сбора данных из БД приводится тип)
            """
            date_time: int
            any_value: float
    
            class Meta:
                """
                    Системный префикс записи в Redis
                    Ключи указанные в префиксе обязательны для
                      передачи в момент создания экземпляра
                """
                table = "subsystem.{subsystem_id}.tag.{tag_id}"
    
  3. Установить подключение ORM можно двумя способами
    1. Передать данные для подключения непосредственно в ORM
          orm: StorageORM = RedisORM(host="localhost", port=6379, db=1)
          orm.init()
      
    2. Создать подключение redis.Redis и передать его в конструктор
          redis: redis.Redis = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=1)
          orm: StorageORM = RedisORM(client=redis)
          orm.init()
      
  4. Добавление/редактирование записи (ключами записи являются параметры, указанные в Meta.table модели)
    1. Создать объект на основе модели
          example_item: ExampleItem = ExampleItem(
              subsystem_id=3,
              tag_id=15,
              date_time=100,
              any_value=17.
          )
      
    2. Выполнить вставку можно несколькими способами
      1. Использовать метод save() созданного экземпляра
            operation_result: OperationResult = example_item.save()
        
      2. Использовать метод save() StorageOrm
            operation_result: OperationResult = orm.save(item=example_item)
        
      3. Использовать групповую вставку записей (пример групповой вставки)
            operation_result: OperationResult = orm.bulk_create(
                items=[example_item1, example_item2]
            )
        
  5. Выборка данных из БД
    • для выборки необходимо передать аргументы для параметров, которые используются в Meta.table
          table = "subsystem.{subsystem_id}.tag.{tag_id}"
                                   ^               ^
      
      , например
          example_items: ExampleItem = exampleitem.get(subsystem_id=3, tag_id=15)
      
  6. Использование нескольких подключений (пример)
    • для использования нескольких подключений необходимо в метод StorageItem.using(db_instance=...) передать подготовленное соединение с БД Redis, например
          redis_another: redis.Redis = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=17)
          ...
          result_of_operation: OperationResult = example_item.using(db_instance=redis_another).save()
      
  7. Поиск по списку значений (пример)
    • для поиска записей по параметру, находящемуся в списке значений, необходимо параметр дополнить суффиксом __in, в который необходимо передать список искомых значений
          getted_items: list[ExampleItem] = ExampleItem.filter(subsystem_id__in=[21, 23], tag_id=15)
      
  8. Поиск по предварительно подготовленному объекту (пример)
    • для поиска записи указанным образом, необходимо создать объект с параметрами, необходимыми для поиска и передать его в метод RedisORM.get
        item: ExampleItem = ExampleItem(subsystem_id=1, tag_id=15)
        item_by_object: ExampleItem | None = ExampleItem.get(_item=item)
    
  9. Поиск по предварительно подготовленным объектам (пример)
    • для поиска записи указанным образом, необходимо создать объекты с параметрами, необходимыми для поиска и передать их списком в метод RedisORM.filter
        items: list[ExampleItem] = [
            ExampleItem(subsystem_id=1, tag_id=15),
            ExampleItem(subsystem_id=2, tag_id=16),
        ]
        item_by_objects: list[ExampleItem] = ExampleItem.filter(_items=items)
    
  10. Удаление одного объекта (пример)
        example_item: ExampleItem = ExampleItem(subsystem_id=3, tag_id=15)
        result_of_operation: OperationResult = example_item.delete()
    
  11. Удаление нескольких объектов одновременно (пример)
        result_of_operation: OperationResult = orm.bulk_delete(items=example_items)
    
  12. Добавление объектов с ограниченным временем жизни (пример)
        class ExampleItem(RedisItem):
            # Атрибуты объекта с указанием типа данных (в процессе сбора данных из БД приводится тип)
            date_time: int
            any_value: str
    
            class Meta:
                # Системный префикс записи в Redis
                # Ключи указанные в префиксе обязательны для передачи в момент создания экземпляра
                table = "subsystem.{subsystem_id}.tag.{tag_id}"
                # Время жизни объекта в базе данных
                ttl = 10
        ...
        example_item: ExampleItem = ExampleItem(subsystem_id=3, tag_id=15, date_time=100, any_value=17.)
        result_of_operation: OperationResult = example_item.save()
        ...
        example_items: list[ExampleItem] = []
        for i in range(100):
            subsystem_id: int = i % 10
            example_item: ExampleItem = ExampleItem(
                subsystem_id=subsystem_id,
                another_key_value=i,
                tag_id=10 + (15 * random.randint(0, 1)),
                date_time=i*100,
                any_value=random.random() * 10,
            )
            example_items.append(example_item)
        result_of_operation: OperationResult = orm.bulk_create(items=example_items)
    
  13. Добавление одной записи во фрейм (пример)
        class ExampleItem(RedisItem):
            # Атрибуты объекта с указанием типа данных (в процессе сбора данных из БД приводится тип)
            date_time: int
            any_value: str
    
            class Meta:
                # Системный префикс записи в Redis
                # Ключи указанные в префиксе обязательны для передачи в момент создания экземпляра
                table = "subsystem.{subsystem_id}.tag.{tag_id}"
                ttl = 10  # Время жизни объекта в базе данных
                frame_size = 3  # Размер frame'а
        ...
        result_of_operation: OperationResult = orm.frame.add(item_or_items=example_item)
    
  14. Групповое добавление записей во фрейм (пример)
    • записи могут быть разнородными (должны являться наследником RedisItem, но при этом они могут быть определены различными друг от друга классами)
        ...
        result_of_operation: OperationResult = orm.frame.add(item_or_items=[example_item, example_item_2])
    
  15. Сбор данных из фрейма (пример)
    • данные из фрейма можно получить только списком (list[ExampleItem])
    • получение данных из фрейма ограничивается агрументами start_index и end_index (включительно, т.е. самый старый элемент get(ExampleItem(), 0, 0), самый последний добавленный get(ExampleItem(), -1, -1))
        ...
        result_of_operation: OperationResult = orm.frame.get(item=example_item)
    
Запуск примеров
    python -m venv venv
    source ./venv/bin/activate
    pip install redis

    # Базовый простой пример
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_1_single.py

    # Пример групповой вставки (bulk)
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_2_bulk_multiple.py

    # Пример использования нескольких подключений
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_3_using_multiple_connections.py

    # Пример поиска по списку значений
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_4_values_in_list.py

    # Пример поиска по переданному подготовленному экземпляру
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_5_find_by_object.py

    # Пример добавления объектов с ограниченным временем жизни
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_7_ttl.py

    # Пример работы с frame'ами
    PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:." python examples/redis_8_frame.py

Metadata

Release files for storage-orm 1.4.5

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for storage-orm 1.4.5
File Size Uploaded Provenance Actions
storage_orm-1.4.5.tar.gz 16.2 kB Without provenance Details for storage_orm-1.4.5.tar.gz

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for storage-orm 1.4.5
File Interpreter ABI Platform Actions
storage_orm-1.4.5-py3-none-any.whl Python 3 none any Details for storage_orm-1.4.5-py3-none-any.whl

Total release size: 33.7 kB

Release files / storage_orm-1.4.5.tar.gz

Download URL storage_orm-1.4.5.tar.gz
Size 16.2 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
5c06a5962d0e3e01b44f2ddcc59cde296fb99b74121a6c59046724ae20aa0a99
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
42239c305a88902c80b60070d00759240273b372737e6342c2caefbcc55f2eb4
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/4.0.2 CPython/3.11.5

Release files / storage_orm-1.4.5-py3-none-any.whl

Download URL storage_orm-1.4.5-py3-none-any.whl
Size 17.5 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
0b930b7b1394b2ced60b65040a2768ddd5097ade69bc012ae6c55f9215427484
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
dbf945f1c12f04f5440dbf90d42fd867abad7282094ba8a8a02f42f3d7c50401
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/4.0.2 CPython/3.11.5

Security for storage-orm 1.4.5

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

To learn more about protecting yourself from malicious actors, visit our package security documentation.

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page