Python的iBATIS？
在我现在的工作中，我们通过Java使用iBATIS来进行数据库的增删改查。我很喜欢这个工具的抽象特性，特别是在处理老旧数据库时，因为它不会强制你使用自己的语法。
我在寻找一个与这个库功能相似的Python版本，因为官网上只有Java/.NET/Ruby的版本。我不想在不必要的情况下切换到Jython。
有没有其他类似于iBATIS功能的Python项目呢？
2 个回答
也许SQLAlchemy的SQL表达式支持是合适的。你可以查看一下文档。
iBatis把SQL的操作（或者说SQL的定义）放在一个XML文件里。它主要关注的是SQL和其他地方定义的对象模型之间的对应关系。
SQL Alchemy也能做到这一点，但它的功能并不是特别全面。像iBatis一样，你可以仅仅有SQL表的定义，以及这些表和Python类定义之间的对应关系。
更全面的做法是，让类的定义同时也是SQL数据库的定义。如果类的定义能生成SQL表的结构定义（DDL），还能够处理查询和操作的SQL（DML），那就更完整了。
我在SQLAlchemy和Django的ORM之间来回切换。SQLAlchemy可以像iBatis那样使用。但我更喜欢把对象设计放在中心位置，让工具自动从对象中生成SQL实现。
我在大型、批量的独立项目中使用SQLAlchemy。比如数据库加载、架构转换、数据仓库报告等都很顺利。在这些项目中，重点是数据的关系视图，而不是对象模型。生成的SQL可以放到PL/SQL存储过程里。
我在网页应用中使用Django，利用它内置的ORM功能。经过一些努力，你可以把Django的ORM和Django的其他部分分开。你可以提供全局设置，将你的应用绑定到特定的数据库，而不需要使用单独的设置模块。
Django包含了许多常见的关系（外键、多对多、一对一），它可以管理这些关系的SQL实现。它会为连接的数据库生成键和索引的定义。
如果你的问题主要是面向对象的，数据库只是用来保存数据，那么Django几乎透明的ORM层就有优势。
如果你的问题主要是关系型的，SQL处理是核心，那么在SQLAlchemy中可以看到生成的SQL就有优势。