关于python:连接-AINebulaGraph-Python-ORM-项目-Carina-简化-Web-开发

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作者：Steam & Hao

本文整顿自社区第 7 期会议中 13‘21″ 到 44’11″ 的 Python ORM 的分享，视频见 https://www.bilibili.com/video/BV1s8411N7Cw

在做业务开发时，NebulaGraph Python ORM 我的项目作者：Sword Elucidator（下文简称：Hao）发现图数据库在某些场景下有比拟不错的利用实际，而 NebulaGraph 是他感觉不错、较为先进的一款图数据库产品。在 Hao 的开发过程中，他发现：尽管图数据库被利用在多个业务场景中，但对于像是 App 开发之类的 ISO/OSI 高层实际的话，nebula-python 之类的客户端就略显轻便。

而 ORM 作为一个能简化 CURD 操作、免去繁琐的查问语句编写的存在，是被宽广的 Web 开发者所熟知。然而，目前 NebulaGraph 社区有 Golang 版本的 ORM norm、Java ORM NGBatis 和 graph-ocean 唯独没有 Hao 所相熟的 Python 语言的 ORM。

于是，做一个 NebulaGraph Python ORM 的想法便诞生了。

NebulaGraph Python ORM

Nebula Carina 名字的由来

NebulaGraph Python ORM，又名 nebula-carina，尽管目前只是一个雏形，然而曾经基本上具备了一个 ORM 的根底性能。在命名 Python ORM 我的项目之时，Hao 先想到了 nebula-model，见名便知这是一个 ORM，搞了一些封装。但它不够优雅（cool），所以 nebula-carina 便诞生了。

Carina 船底座，/kəˈriːnə/，意为龙骨，是南半球可见最大的星云。而一个组件能成为一个 Nebula（星云）还挺酷的。

Python ORM 功能设计

Nebula Carina 是用 Python 开发的针对 NebulaGraph + Python 的 ORM 框架。在设计上没有局限于 Web 框架，因而能够被利用在 Django、FastAPI 和 Flask 等支流框架上。

目前，Nebula Carina 蕴含了惯例的 schema 定义、对象管理器 object manager（雏形）、Model Builder（雏形），以及常见的图语言、MATCH 语句封装。雏形的意思是，这些性能具备了，然而临时只有一、两个办法在外面，欢送浏览本文的你一起来欠缺。除了根底性能之外，Nebula Carina 还反对了简略的 migration 性能，可能主动计算 schema model 构造与 DB schema 的差别，并同步 schema 到以后 space。但相较于其余成熟的 ORM 我的项目，例如：Django ORM，Nebula Carina 短少可回溯性及树状构造来反对 migration 蕴含依赖、merge 数据。所以，Nebula Carina 将来思考设计和反对蕴含依赖关系的 migration 零碎。如果你对此有趣味的话，欢送来我的项目：https://github.com/nebula-contrib/nebula-carina issue 区交换下。

Python ORM 的神奇之处

下面简略说了下 Nebula Carina 是什么，有什么性能。在这里，咱们来解决下“为什么要用 Nebula Carina”的问题。

Nebula Carina 首要应答的问题是疾速解决轻量级 App 开发的惯例需要，尽管 NebulaGraph 具备极好的性能，诸如美团、快手等大企业都在应用。但大企业和小公司不同，大企业用图数据库会用十分重，像美团就间接开发了个图平台对接团体上百的业务线。而小公司的轻量级利用来说，它须要一个疾速地生成简洁 schema。小公司的 Web 开发人员能非常容易地定义罕用的、供于业务逻辑应用的 schema，再一键疾速将 schema 同步到 space，而不须要去写些 SQL（这里指的是查问语句）来解决这些事项。此外，应答小公司的轻量级 App 开发需要，还须要反对 JSON 序列化和逆序列化来简化接口，不须要在接口处封装各类货色。最初，也是最重要的，为什么不必 Golang 之类的语言 ORM。Nebula Carina 采纳了易于应用的 Python Data Model。Python 应用人员能够不便地用 Python 来调用、控制程序，像是打印，或者是在 Python Model 外面将 Dictionary 开展时领有的 fields 都能够符合标准 Python 标准进行应用。

此外，除了实用于任何的 Python Web Framework，Nebula Carina 也实用于裸 Python 开发，可与 AI 行业疾速集成。毕竟像是 Machine Learning 之类的，十有八九是 Python 语言搞的，Nebula Carina 就能够轻松利用在 GNN、NLP 这些用图数据比拟多的技术畛域。

总之，Nebula Carina 让 Python 开发者应用 NebulaGraph 时能把更多精力使用在业务 / 模型上，而非繁琐的数据库操作。

Python ORM 设计实现

目前，Carina 的实现比较简单粗犷，由 4 个局部组成：settings、nGQL 层 、model 层 和其余。

settings，搞环境变量。

nGQL 层，有 connection、query、record、schema 和 statement：

  • query，次要是 condition / match / … 语句封装
  • record，次要是 vertex / edge 语句封装
  • schema，封装了 Data Types、schema 语句、space 语句封装
  • statements，次要是 Order By、Limit、Edge 定义、Edge Value、TTL、Alter 等 statements 的语句封装，statement 的意思是 state 某类行为；

model 层，次要是调用 nGQL 层的封装的 class 和当中的办法，来解决一些具体下层的问题。它包含 nebula-python 的 vertex / edge 转成 Carina 的 vertex model / edge model 的 protocol，以及 field 和 model（schema model & data model）的封装，同绝大数编程语言的 ORM 相似，定义成某类语言常见的 class 进行封装，参见下方 Figure 类的示例阐明；

class Figure(models.TagModel):
    name: str = _(data_types.FixedString(30), ..., )
    age: int = _(data_types.Int16, ...,)
    valid_until: int = _(data_types.Int64, None,)
    hp: int = _(data_types.Int16, 100,)
    style: str = _(data_types.FixedString(10), 'rap', )
    is_virtual: bool = _(data_types.Bool, True)
    created_on: datetime = _(data_types.Datetime, data_types.Datetime.auto)
    some_dt: datetime = _(data_types.Datetime, datetime(2022, 1, 1))

上述示例代码，用 Figure class 继承 TagModel，在当中定义 tag 所需的这些 field，比方：name、age…Carina 就是采纳这种形式来解决 NebulaGraph 中 Schema 构造；

model 层中的 model builder 则是位于 nGQL 和纯 model 层之间的桥梁。它能够用来形容高层和低层之间的某种行为，比如说，上面的代码就定义了一个全局 MATCH 语句，而所有的 MATCH 语句都会走这样一个函数同 nGQL 层交互：

def match(pattern: str, to_model_dict: dict[str, Type[NebulaConvertableProtocol]],
    *, distinct_field: str = None,
    condition: Condition = None, order_by: OrderBy = None, limit: Limit = None
) -> Iterable[SingleMatchResult]:  # should be model
    output = ','.join(("DISTINCT" if key == distinct_field else "") + key
    for key in to_model_dict.keys())
results = match(pattern, output, condition, order_by, limit)
return (
    SingleMatchResult({key: to_model_dict[key].from_nebula_db_cls(value.value)
        for key, value in zip(results.keys(), row.values) if key in to_model_dict
    }) for row in results.rows())

而 model 层的 object manager 会依据利用场景，基于 schema 为出发点，对 model builder 具体 match 语句进行操作，对这些操作行为搞了个高级封装；migrations 则负责封装 schema model 的变更并同步给数据库；

在 其余模块，则是 Django 适配的 apps 和 setting。因为要反对 Django，它的思路同 FastAPI 不同，所以须要做适配来让 Carina 无缝连接 Django；

Nebula Carina 应用

上面举些例子来让大家理解下 Carina 的应用，次要还是摘录自 Carina 的 README：https://github.com/nebula-contrib/nebula-carina

装置 Nebula Carina

一句命令搞定

pip install nebula-carina

如果你用的是 Django，那么须要将 nebula_carina 增加到 INSTALLED_APPS，像是这样：

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'nebula_carina',
    ...
]

再在 settings.py 文件中设置 CARINA_SETTINGS，次要配置一些同 NebulaGraph 无关的信息。像是这样：

CARINA_SETTINGS = {"auto_create_default_space_with_vid_desc": "FIXED_STRING(20)", #创立默认图空间
    "default_space": "main", #图空间名
    "max_connection_pool_size": 10, #连接数大小
    "model_paths": ["nebula.carina"], #model 门路
    "user_name": "root", #登陆 NebulaGraph 的用户名
    "password": "1234", #登陆 NebulaGraph 的明码
    "servers": ["192.168.31.248:9669"], # NebulaGraph graphd 服务所在服务器信息，可配置多个
    "timezone_name": "UTC", #服务器所用时区
}

目前 Carina 只有反对上述信息，后续会再减少其余字段。

如果你用的是 FastAPI 之类的，用环境变量即可，具体的话能够参考我的项目文档：https://github.com/nebula-contrib/nebula-carina#by-environment-variables。

图空间创立

你能够通过上面 Python 语句来创立 Space，当然你也能够像下面 CARINA_SETTINGS 一样，用 "auto_create_default_space_with_vid_desc": "FIXED_STRING(20)" 主动创立一个默认图空间。

from nebula_carina.ngql.schema.space import create_space, show_spaces, VidTypeEnum

main_space_name = "main"

if main_space_name not in show_spaces():
    create_space(main_space_name, (VidTypeEnum.FIXED_STRING, 20))

点边 schema 定义

同点 vertex 不同，一条边只有一个 edgetype，而一个点能够领有多个 tag。所以在 Carina 中，Model 层的封装，models.py 文件里引入了 VirtualCharacter 的概念，在 VirtualCharacter 类里，定义这个点领有那些 tag。

class VirtualCharacter(models.VertexModel):
    figure: Figure
    source: Source

一个 figure 就是一个 tag，source 是另外一个 tag 的名字。这里 Figure 和 Source 都是具体的某个 tag 在 Carina 中的映射类名，在示例中，它就叫 Figure、Source。

点边数据操作

上文提过 VirtualCharacter 的概念，在 Data Model Mathod 里，像上面这种代码：

VirtualCharacter(
    vid='char_test1', figure=Figure(name='test1', age=100, is_virtual=False, some_dt=datetime(2021, 3, 3, 0, 0, 0, 12)
    ), source=Source(name='movie1')
).save()

是定义了一个 VID（惟一标识）为 char_test1 的点，它领有个名为 Figure 的 tag，这个 tag 中有 name、age、is_virtual 之类的属性。此外，它还有一个 tag Source，Source tag 的属性 name 是 movie1。而 .save() 则是保留这段代码。

同点相似，边的定义是这样的：

EdgeModel(src_vid='char_test1', dst_vid='char_test2', ranking=0, edge_type=Love(way='gun', times=40)).save()

这个语句次要表白了一条边的终点是 char_test1，起点是 char_test2，边的 rank 是 0，类型是 Love。而 Love 边类型有 2 个属性 way 和 times，😂 兴许这是一对相杀相爱的恋人，滚了 40 次。

Nebula Carina 再降级

因为集体能力无限，在这里心愿借助大家的力量。对 Nebula Carina 的将来布局，次要集中在这些方面

  • connection pool (v3.3.0)
  • Indexes
  • Go / Fetch / Lookup statements 封装
  • Bulk 操作封装
  • Generic Vertex Model
  • advanced migrations
    …

nebula-python 在 v3.3.0 中对 connection pool 做了原生反对，心愿在将来 Carina 能联合这块内容更加欠缺。

再者就是索引，下面其实提到过，Carina 目前就封装了 MATCH 语句，后续将会对 LOOKUP、GO、FETCH 之类的 statement 字句进行封装。

而后是 Bulk 操作的封装，能够解决一次性创立大量数据。

Generic Vertex Model 则是再形象 vertex，用户不须要通知程序它想得到什么样的 vertex，它的构造是如何的。间接通过虚构构造进行定义，像是下面提到的 Figuer 和 Source，当初我不定义了，Generic Vertex Model 能够把这块形象好，本人就搞定了。

最初，之前也提到过的 advanced migrations，树状的 migration 能够搞定依赖关系。

以上，便是 Hao 奉献的 NebulaGraph Python ORM 的简略介绍。如果你有改良、优化它的 idea，欢送来 Carina issue 和 pr 区交换哟 https://github.com/nebula-contrib/nebula-carina/issues/new~

谢谢你读完本文 (///▽///)

NebulaGraph Desktop，Windows 和 macOS 用户装置图数据库的绿色通道，10s 拉起搞定海量数据的图服务。通道传送门：http://c.nxw.so/c0svX

想看源码的小伙伴能够返回 GitHub 浏览、应用、(^з^)-☆ star 它 -> GitHub；和其余的 NebulaGraph 用户一起交换图数据库技术和利用技能，留下「你的名片」一起游玩呢~

正文完
python
发表至： python
2023-03-30
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