greaterwms是什么？？

聚商汇WMS--开源仓库管理系统

项目介绍：

完全开源仓储管理软件，遵循Apache License 2.0协议，前后端分离，且完全开源，API使用restful协议，方便二次开发，前端代码使用quasar进行构建，后端使用Python Django3.1，利用API，可以支持多仓，波次发货，合并拣货，Milk-Run等业务模型。

软件著作权编号：2018SR517685

GitHub地址：

GitHubgithub.com/Singosgu/GreaterWMS

Demo地址：

GreaterWMS--Open Source Warehouse Management Systemwww.56yhz.com/

商务联系：[email protected]

技术交流：GreaterWMS-01（加微信进群）

项目初衷：

我在供应链行业工作了15年，发现在我们这个专业的领域，没有一款高自由度、高自定义化的软件，来深度支持我们企业的业务。大多数软件都是闭源的，而且很难去做二次开发，即使开发，周期也是非常长，开发失败的案例也是比比皆是。由于企业选择了一款软件后，其二次开发也会被开发公司绑定，至于二次开发费用，只能说呵呵。所以，我设计了这个聚商汇WMS，为的是做到一款高自由度，高自定义开发的仓库管理软件，来深度支持企业的业务。

愿景：如果你从事着非IT行业的工作，而你又热爱你的行业，那就用科技去改变他。

生命周期

V 1.0.0 -- 2019年7月 ~ 2020年12月（由于1.0.0版本的二次开发设计较为复杂，故2.0重新编写）

V 2.0.0 -- 2020年12月 ~ 2021年3月（重新编写业务逻辑，原生自带API开发文档，加入实时通信，方便企业用户互相沟通）

V 2.1.0 -- 2021年3月 ~ 2021年6月（加入了客户与企业之间的实时互动，增进企业与客户之间的业务联系，实现VMI）

V 2.2.0 -- 2020年6月 ~ 2021年9月（加入了供应商与企业之间的实时互动，增进企业与供应商之间的业务联系，实现Milk-Run和看板拉动）

V 2.3.0 -- 2021年9月 ~ 2021年12月（库存管理雏形，初步加入神经网络，深度学习库存变化）

V 3.0.0 -- 2021年12月 ~ 2022年3月（完全植入神经网络，让上下游企业可以以最低的成本运营整体的业务）

V 3.1.0 -- 2022年3月 ~ 2022年6月（区域仓库业务布局，通过深度学习，实现多仓运营，成本最低化）

开发环境：

Python 版本为 V 3.8.0 +

Django 版本为 V 3.1.0 +(该版本Django才原生支持异步实时通信)

Django-rest-framework 版本为 V 3.12.2 + (更高版本的Django-rest-Framework对Django3的兼容比较好)

Django-silk 版本为 V 4.1.0 (如果是部署上线，请关闭silk，silk仅为调试API接口速度用，有可能会泄露用户信息)

Quasar 版本为 V1.7.2 + (可以查看Quasar官网，来编辑GreaterWMS前端代码：Quasar官网)

Vue 版本为 V 2.6.0 +（尽量不要使用Vue3，因为开发环境没有使用Vue3，不知道会出现什么问题）

API，遵循 RESTful 架构

构建命令：

下载代码：

git clone https://github.com/Singosgu/GreaterWMS.git

安装Python库：

pip install -r requirements.txt

注意：安装需要Twisted库，这个库有时候会安装不上，需要下载下来本地安装

下载地址：TWISTED

pip install Twisted{你下载下来的版本名称}

注意：本地安装需要注意路径

初始化数据库：

python manage.py makemigrations

迁移数据库：

python manage.py migrate

创建数据库，Django默认使用sqlite3作为数据库，如果需要mysql数据库，请在greaterwms/settings.py里面配置DATABASE

开发服务器运行：

开发运行：

daphne -p 8008 greaterwms.asgi:application

生产服务器运行：

supervisor守护进程：

pip install supervisor

使用supervisor来守护Django进程，再使用Nginx做反向代理，至于superevisor的教程有很多，这里不做讲解

Nginx支持：

推荐使用Nginx进行部署，部署的时候需要指定WebSocket链接，如果不指定，实时通信功能将报错

另需要修改axios_request.js里的ws_url

## 示例更改前

const baseurl = 'http://127.0.0.1:8008/'

const wsurl = 'ws://127.0.0.1:8008/'

## 示例更改后

const baseurl = 'https://你的域名/'

const wsurl = 'wss://你的域名/websocket/'

如果服务器启用了SSL，请使用https和wss，如果没有启用SSL，则使用http和ws

修改后需要重新build前端代码

开发扩展：

因为使用的前后端分离的设计，所以可以通过API，开发更多的软件应用

物流智能AGV

AGV的项目也已经开源，由于场地受限，仅实现智能发货，定点回库，使用的循迹感应器，超声波避障感应器，红外避障感应器，所有的指令通过网络传输，AGV绑定MAC地址和IP地址，保证了安全性，前提是，你需要有一个树莓派。

进销存

可以直接当一个进销存系统使用，简化仓库库位设置等 *** 作即可。

APP和小程序

Quasar原生可以直接打包成IOS APP和Android APP

小程序的开发可以通过API开做二次开发，但小程序不支持put请求，所以需要自己再写一个请求接口。

API的组合可以达到100万种，这样我们可以根据查询请求，来获得实时报表和数据监控

供应链管理系统

产品的数量，创建时间，最后使用时间是各方面统计的，所以可以方便采购计划和调拨计划进行库存的分析

V 2.3.0及其以后的版本，将自带深度学习分析，所以可以直接使用分析结果作为供应链管理系统工具使用

多仓管理

OPENID为用户的数据唯一标识，数据组统一标识为APPID，所以很方便可以实现多仓管理

波次拣货，发货

可以设置固定时间向服务器发出请求，从而达到波次拣货的功能

也可以直接使用任务工作，通过API查询分析结果来实现，推荐使用APScheduler

~~~python pip install apscheduler ~~~

Milk-Run

V 2.2.0及其以上版本，将原生支持此功能

如果现在就需要这个业务，可以根据API调用库存消耗，来实现此功能

VMI

V 2.1.0及其以上版本，将原生支持此功能

如果现在就需要这个业务，可以根据API调用库存消耗，来实现此功能

拣货路线优化

现在的拣货路线是按照库位排序

V 2.3.0以后版本将原生支持此功能

如果现在需要这个业务，可以根据每天的拣货明细，调用API来实现此功能

开发指南：

baseurl

是发起请求的基本网址，如果是本地调试，则默认为http://127.0.0.1:8008/ ，如果部署在服务器，则需要将其改为你的网站访问url

修改方式为，修改axios_request.js，注意websocket的修改之前已经提到了

Django-silk

django-silk为开发时的调试工具，可以统计每个接口的响应速度，如果需要部署到生产环境，请删除Django-silk相关配置，因为会有泄露用户信息的风险，或者直接修改Django-silk库，让用户只能看到自己的请求数据

数据库存储

数据库设计时考虑到数据迁移等问题，所以只有users里面的user_id和Django自带的user_id做了外键，其余所有字段全部没有使用外键，方便数据备份和数据库迁移

数据库是4段式设计

验证数据用户归属

验证数据安全性

验证数据是否可以存入数据库

存入数据库，并返回Response

关于数据传输

需要在所有的请求头headers里面加入token值，这个值就是用户的数据唯一标识OPENID

所有的数据传输需要设定content-type为application/json

OPENID

OPENID是注册用户数据的唯一标识，当管理员直接注册时，会有developer=1这个管理员标识。

你可以根据developer标识来做自定义二次开发

APPID

APPID是用户数据组唯一标识

如果需要多公司运营，或者多仓运营，可以通过APPID做统一链接，来实现多公司，多仓 *** 作

用户权限

未对用户权限做过多限制，请根据自身的业务需要，做二次开发限制

业务流程：

管理员

点击注册，可以注册成为管理员账号，从而实现初始化程序设置

注册后会得到2个ID和1个开发者标识，OPENID是用户数据组唯一标识，通过OPENID绑定此OPENID下所有的数据，APPID是用户组数据唯一标识，通过APPID来实现多公司，多仓库功能，Developer标识是个布尔值，True代表这是个管理员账号

用户登入分2种：

使用OPENID和员工名称直接登入

管理员使用账号和密码登入

登入后前端会存储登入信息

可以通过查看我的OPENID来查看用户数据组的OPENID

如果需要多公司，多仓库 *** 作，注意需要更改OPENID

更多管理员权限，请自行开发

员工管理

注册管理员后，新建一个员工

员工有2个字段，Staff_name（用于员工登入），Staff_type（员工类型来控制员工的权限）

系统没有对员工权限做任何限制，如果需要员工权限，请根据企业业务模型，自行修改Templates

点击Edit，可以修改员工信息

点击Delete，可以删除员工信息，系统后台会将Is_delete调成True

点击Contact：

可以直接和员工实时聊天，但是不可以和自己聊天

可以新建一个备忘录员工，这样做其实是当成备忘录使用

在个人中心，可以查看最近的联系人

Message标识会提醒你现在有多少未读消息

司机管理

司机管理只会在发货流程中用到

你需要知道货物是哪个司机提货取走的

仓库设置

Warehouse

仓库的创建只可以创建一个仓库，现在可以创建多个，但是只有第一个会起作用

如果需要多仓处理，可以通过APPID进行二次开发，也可以直接重新创建一个管理员账号

仓库的城市一定要填写，这是用来计算运费的

Bin_Property

库位属性决定了仓库中货物属于什么属性的货物

4种属性：破损（Damage)，锁定（Holding），质检（Inspection），正常（Normal）

Beta版中，属性可以修改和删除，正式版将无法删除和修改

所有的发货，都只会匹配Normal库位的货物

收货上架和移库，都会根据库位属性，直接修改库存数量，仓库的库存数量不会出现负数

Bin_Size

库位的尺寸是帮助 *** 作人员查看货物是否可以放入库位

现行的版本没有对上架和移库尺寸做检查，将来会加入自动检查

Bin_Set

库位设置是必须的，通常库位设置是横纵横纵，比如A010101，即A横01纵01横01纵

库位的设置需要设置库位属性和尺寸，属性很重要，他决定了此库位的货物是否为正常货物

基础设置

Company

公司基本信息的创建只可以创建一个公司，现在可以创建多个，但是只有第一个会起作用

如果需要多公司处理，可以通过APPID进行二次开发，也可以直接重新创建一个管理员账号

公司的城市一定要填写，这是用来显示在收发货单上的

Supplier

供应商的基础信息

供应商的城市一定要填写，这是用来显示在收货单上的，并且也是要自动计算运费的

Customer

客户的基础信息

客户的城市一定要填写，这是用来显示在发货单上的，并且也是要自动计算运费的

商品管理

Unit

商品的单位，系统会初始化创建一些，但可以自己添加和修改

Class

商品的类型，可以自己添加和修改

Color

商品的颜色，系统会初始化创建一些，但可以自己添加和修改

Brand

商品的品牌，可以自己添加和修改

Shape

商品的形状，系统会初始化创建一些，但可以自己添加和修改

Specs

商品的规格，可以自己添加和修改

Origin

商品的产地，可以自己添加和修改

Goods List

商品的列表

固定资产

Capital

固定资产创建，没有做过多拓展，只是记录使用

可以统计托盘账目等

库存管理

Stock List

在库的货物总的库存数据量

Onhand_stock现有的库存数量

Can Order，可以用于下单发货的库存数量，因为有些货物已经被下了订单，虽然有现有库存，但是不可以再被订货

Ordered Stock，已经被下单的货物数量

ASN Stock，已经下了到货通知书，但还没有确认到货通知书的货物数量

DN Stock，已被下单，但是还没有确认订单数量

Pre Load，预计到货货物数量

Pre Sort，已经到货，卸货完成，等待分拣的货物数量

Sorted Stock，货物分拣完成，等待上架的货物数量

Pick Stock，发货单生成了拣货单，等待拣货的货物数量

Picked Stock，已经拣货完成，等待和司机交接的货物数量

Back Order Stock，欠货订单数量

Bin Stock

Total Stock，这个库位该产品的所有库存数量

Pick Stock，这个库位需要拣货的数量

Picked Stock，这个库位拣货完成的数量

Move To Bin， 移库，移库后，会根据库位属性，直接更新库存数量，如果库位全部移空，则该库位会更新为空库位

Empty Bin

空库位明细

Occupied Bin

非空库位明细

收货管理

ASN到货通知书状态

ASN Status = 1, ASN到货通知书创建完成，状态1是唯一可以删除和修改ASN信息的状态，他会显示在Pre Delivery中，即有了到货通知书，但是还没有到货，点击Confirm Delivery，即确认货物已经到达，ASN Status更新到2，此时已经无法再修改ASN信息

ASN Status = 2, 拓展开发为司机到货排队，如果我们有很多司机到货，这可以做成一个排队系统，同时也可以让采购和销售看到到货信息，减少不必要的邮件和电话沟通，点击Finish Loading，即确认货物已经卸货完成，ASN Status更新到3,货物信息会出现在Sorting，此时的ASN状态表示，货物已卸到仓库，等待分拣

ASN Status = 3, 货物分拣是必须的一个流程，没有货物分拣，货物是无法上架的，上架的原则就是货物整理好，摆放到相对应的库位上，点击Confirm Sorted，ASN Status更新到4，即确认分拣完成，等待上架

此时移动Sorted页面，会出现需要上架的货物明细，点击Move To Bin，上架完成，当然，系统会根据上架后的库位属性，自动更新商品库存数量信息

发货管理

DN发货单状态

DN Status = 1, DN发货单创建完成，此时订单还是可以修改状态，且系统中的库存数量不会发生任何改变，点击Confirm Order，DN Status更新到2，即订单已经被确认，且无法更改，同时系统中的货物库存数量会自动更新，比如Can Order数量和Ordered数量

DN Status = 2, 这是订单被确认等待生成拣货单的过程，你可以点击单条订单Order Release来生成一个订单的拣货单，你也可以点击Release All Order，来将所有订单生成拣货单，如果是所有订单Release，那么会根据时间的先后进行库存匹配，库存不足时，会生成Back Order，即欠货订单，在这个过程中，DN单号是会发生改变的，如一家客户的多张订单，会被统一到一张订单中进行拣货，如客户订单无法满足，会将未满足部分生成欠货订单，欠货订单如果仍未得到匹配库存满足，将不再生成新的订单，DN Status会更新到3，即等待拣货的过程，已确认的订单和欠货订单都时Status为2的状态

DN Status = 3, 直接拣货，此功能会出现在Beta5更新中，暂时未更新

DN Status = 4, 发货交接，此功能会出现在Beta6更新中，暂时未更新

DN Status = 5, 客户签收，此功能会出现在Beta7更新中，暂时未更新

DN Status = 6, 对账结束，订单关闭，此功能会出现在Beta7更新中，暂时未更新

退货管理

RO退货订单 此功能将会出现在正式版中

运费管理

Transportation Fee API已经完成，前端暂未更新入口，如果想要使用，可以直接调用Payment下的Transportation Fee API进行使用，运费自动计算模块已经做进收发货流程中

先说结论：无代码和低代码根本不是一个东西。

何为低代码？何为无代码？按着字面意思来理解也无碍。

1、低代码：在使用少量代码的情况下，就能按着自身需求搭构出一个软件或者系统，且后续还可以根据自身需求自由加载控件，扩展性相对较强；

2、无代码：在完全不使用代码的情况下，就能搭构出预设的软件或者系统，这过程主要是通过封装模块搭建的形式来实现。

把搭建系统看做房子装修，则通过低代码搭建出来的是毛坯房，后续房主还得适当装修下（添少量的代码）才能入住；而通过无代码平台搭建出来的是精装房，直接省去了装修的步骤，拎包就可入住。

低代码与无代码的比较

虽说“精装房”无代码会更省心省事，但是其存有的局限性不可忽视：

1、无代码仅适用于特定场景的小型应用程序开发，无法胜任一些复杂的场景，应用场景存在一定的局限性；

2、无代码没有更多的自由发挥空间，不支持自定义扩展配置，不支持与第三方系统或本地系统集成，扩展性和集成能力非常有限；

3、无代码平台大多采取的是云端部署的方式，不支持私有化部署，数据安全性堪忧。

而“毛坯房”低代码，恰好就弥补了低代码的这两点不足。

1、相比无代码，低代码更擅长在复杂场景下帮助用户完成软件或者系统的开发；

2、低代码具备强大的扩展性和集成能力。用户可以根据自身的需求灵活自如的个性化配置，加载自身所需的功能控件，自由与其他系统集成，互通调用数据；

3、低代码大多采取的是私有化部署的方式，直接将系统部署在本地服务器，数据的安全可控性更高。

对大多数软件开发者而言，术语数据库通常是指RDBMS（关系数据库管理系统）, 这些系统使用表格（类似于电子表格的网格），其中行表示记录，列表示记录的字段。表格及其中存放的数据是使用SQL （结构化査询语言）编写的语句来创建并 *** 纵的。Python提供了用于 *** 纵SQL数据库的API（应用程序接口），通常与作为标准的SQLite 3数据库一起发布。

另一种数据库是DBM （数据库管理器），其中存放任意数量的键-值项。Python 的标准库提供了几种DBM的接口，包括某些特定于UNIX平台的。DBM的工作方式 与Python中的字典类似，区别在于DBM通常存放于磁盘上而不是内存中，并且其键与值总是bytes对象，并可能受到长度限制。本章第一节中讲解的shelve模块提供了方便的DBM接口，允许我们使用字符串作为键，使用任意（picklable）对象作为值。

如果可用的 DBM 与 SQLite 数据库不够充分，Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量数据库相关的包，包括bsddb DBM ("Berkeley DB")，对象-关系映射器，比如SQLAlchemy （www.sqlalchemy.org）,以及流行的客户端/服务器数据的接口，比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。

本章中，我们将实现某程序的两个版本，该程序用于维护一个DVD列表，并追踪每个DVD的标题、发行年份、时间长度以及发行者。该程序的第一版使用DBM （通过shelve模块）存放其数据，第二版则使用SQLite数据库。两个程序都可以加载与保存简单的XML格式，这使得从某个程序导出DVD数据并将其导入到其他程序成为可能。与DBM版相比，基于SQL的程序提供了更多一些的功能，并且其数据设计也稍干净一些。

12.1 DBM数据库

shelve模块为DBM提供了一个wrapper,借助于此，我们在与DBM交互时，可以将其看做一个字典，这里是假定我们只使用字符串键与picklable值，实际处理时， shelve模块会将键与值转换为bytes对象(或者反过来)。

由于shelve模块使用的是底层的DBM,因此，如果其他计算机上没有同样的DBM,那么在某台计算机上保存的DBM文件在其他机器上无法读取是可能的。为解决这一问题，常见的解决方案是对那些必须在机器之间可传输的文件提供XML导入与导出功能，这也是我们在本节的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。

对键，我们使用DVD的标题；对值，则使用元组，其中存放发行者、发行年份以及时间。借助于shelve模块，我们不需要进行任何数据转换，并可以把DBM对象当做一个字典进行处理。

程序在结构上类似于我们前面看到的那种菜单驱动型的程序，因此，这里主要展示的是与DBM程序设计相关的那部分。下面给出的是程序main()函数中的一部分， 忽略了其中菜单处理的部分代码。

db = None

try:

db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

finally:

if db is not None:

db.dose()

这里我们已打开(如果不存在就创建)指定的DBM文件，以便于对其进行读写 *** 作。每一项的值使用指定的pickle协议保存为一个pickle,现有的项可以被读取， 即便是使用更底层的协议保存的，因为Python可以计算出用于读取pickle的正确协议。最后，DBM被关闭——其作用是清除DBM的内部缓存，并确保磁盘文件可以反映出已作的任何改变，此外，文件也需要关闭。

该程序提供了用于添加、编辑、列出、移除、导入、导出DVD数据的相应选项。除添加外，我们将忽略大部分用户接口代码，同样是因为已经在其他上下文中进行了展示。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,

maximum=datetime,date.today().year)

duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes“, minimum=0, maximum=60*48)

db[title] = (director, year, duration)

db.sync()

像程序菜单调用的所有函数一样，这一函数也以DBM对象(db)作为其唯一参数。该函数的大部分工作都是获取DVD的详细资料，在倒数第二行，我们将键-值项存储在DBM文件中,DVD的标题作为键，发行者、年份以及时间(由shelve模块pickled在一起)作为值。

为与Python通常的一致性同步，DBM提供了与字典一样的API，因此，除了 shelve.open() 函数(前面已展示)与shelve.Shelf.sync()方法(该方法用于清除shelve的内部缓存，并对磁盘上文件的数据与所做的改变进行同步——这里就是添加一个新项)，我们不需要学习任何新语法。

def edit_dvd(db):

old_title = find_dvd(db, "edit")

if old_title is None:

return

title = Console.get.string("Title", "title", old_title)

if not title:

return

director, year, duration = db[old_title]

...

db[title]= (director, year, duration)

if title != old_title:

del db[old_title]

db.sync()

为对某个DVD进行编辑，用户必须首先选择要 *** 作的DVD,也就是获取DVD 的标题，因为标题用作键，值则用于存放其他相关数据。由于必要的功能在其他场合 (比如移除DVD)也需要使用，因此我们将其实现在一个单独的find_dvd()函数中，稍后将査看该函数。如果找到了该DVD,我们就获取用户所做的改变，并使用现有值作为默认值，以便提高交互的速度。(对于这一函数，我们忽略了大部分用户接口代码， 因为其与添加DVD时几乎是相同的。)最后，我们保存数据，就像添加时所做的一样。如果标题未作改变，就重写相关联的值；如果标题已改变，就创建一个新的键-值对， 并且需要删除原始项。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

while True:

matches =[]

start = Console.get_string(message, "title")

if not start:

return None

for title in db:

if title.lower().startswith(start.lower()):

matches.append(title)

if len(matches) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(matches) == 1:

return matches[0]

elif len(matches) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds start with {0}try entering more of the title".format(start)

continue

else:

matches = sorted(matches, key=str.lower)

for i, match in enumerate(matches):

print("{0}: {1}".format(i+1, match))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(matches))

return matches[which - 1] if which != 0 else None

为尽可能快而容易地发现某个DVD,我们需要用户只输入其标题的一个或头几个字符。在具备了标题的起始字符后，我们在DBM中迭代并创建一个匹配列表。如果只有一个匹配项，就返回该项；如果有几个匹配项(但少于DISPLAY_LIMIT, 一个在程序中其他地方设置的整数)，就以大小写不敏感的顺序展示所有这些匹配项，并为每一项设置一个编号，以便用户可以只输入编号就可以选择某个标题。(Console.get_integer()函数可以接受0,即便最小值大于0,以便0可以用作一个删除值。通过使用参数allow_zero=False, 可以禁止这种行为。我们不能使用Enter键，也就是说，没有什么意味着取消，因为什么也不输入意味着接受默认值。)

def list_dvds(db):

start =”"

if len(db)>DISPLAY.LIMIT:

start = Console.get_string(“List those starting with [Enter=all]”， "start”)

print()

for title in sorted(db, key=str.lower):

if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):

director, year, duration = db[title]

print("{title} ({year}) {duration} minute{0}, by "

"{director}".format(Util.s(duration),**locals()))

列出所有DVD (或者那些标题以某个子字符串引导)就是对DBM的所有项进行迭代。

Util.s()函数就是简单的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果时间长度不是1分钟，就返回"s"。

def remove_dvd(db):

title = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

del db[title]

db.sync()

要移除一个DVD,首先需要找到用户要移除的DVD,并请求确认，获取后从DBM中删除该项即可。

到这里，我们展示了如何使用shelve模块打开(或创建)一个DBM文件，以及如何向其中添加项、编辑项、对其项进行迭代以及移除某个项。

遗憾的是，在我们的数据设计中存在一个瑕疵。发行者名称是重复的，这很容易导致不一致性，比如，发行者Danny DeVito可能被输入为"Danny De Vito",用于 一个电影；也可以输入为“Danny deVito",用于另一个。为解决这一问题，可以使用两个DBM文件，主DVD文件使用标题键与(年份，时间长度，发行者ID)值发行者文件使用发行者ID (整数)键与发行者名称值。下一节展示的SQL数据库 版程序将避免这一瑕疵，这是通过使用两个表格实现的，一个用于DVD,另一个用于发行者。

12.2 SQL数据库

大多数流行的SQL数据库的接口在第三方模块中是可用的，Python带有sqlite3 模块(以及SQLite 3数据库)，因此，在Python中，可以直接开始数据库程序设计。SQLite是一个轻量级的SQL数据库，缺少很多诸如PostgreSQL这种数据库的功能， 但非常便于构造原型系统，并且在很多情况下也是够用的。

为使后台数据库之间的切换尽可能容易，PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了称为DB-API 2.0的API规范。数据库接口应该遵循这一规范，比如sqlite3模块就遵循这一规范，但不是所有第三方模块都遵循。API规范中指定了两种主要的对象，即连接对象与游标对象。表12-1与表12-2中分别列出了这两种对象必须支持的API。在sqlite3模块中，除DB-API 2.0规范必需的之外，其连接对象与游标对象都提供了很多附加的属性与方法。

DVD程序的SQL版本为dvds.sql.py,该程序将发行者与DVD数据分开存储，以 避免重复，并提供一个新菜单，以供用户列出发行者。该程序使用的两个表格在图12-1

def connect(filename):

create= not os.path.exists(filename)

db = sqlite3.connect(filename)

if create:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE directors ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")

cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"title TEXT NOT NULL, "

"year INTEGER NOT NULL,"

"duration INTEGER NOT NULL, "

"director_id INTEGER NOT NULL, ”

"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")

db.commit()

return db

sqlite3.connect()函数会返回一个数据库对象，并打开其指定的数据库文件。如果该文件不存在，就创建一个空的数据库文件。鉴于此，在调用sqlite3.connect()之前，我们要注意数据库是否是准备从头开始创建，如果是，就必须创建该程序要使用的表格。所有査询都是通过一个数据库游标完成的，可以从数据库对象的cursor()方法获取。

注意，两个表格都是使用一个ID字段创建的，ID字段有一个AUTOINCREMENT 约束——这意味着SQLite会自动为ID字段赋予唯一性的数值，因此，在插入新记录时，我们可以将这些字段留给SQLite处理。

SQLite支持有限的数据类型——实际上就是布尔型、数值型与字符串——但使用数据'‘适配器”可以对其进行扩展，或者是扩展到预定义的数据类型(比如那些用于日期与datetimes的类型)，或者是用于表示任意数据类型的自定义类型。DVD程序并不需要这一功能，如果需要，sqlite3模块的文档提供了很多详细解释。我们使用的外部键语法可能与用于其他数据库的语法不同，并且在任何情况下，只是记录我们的意图，因为SQLite不像很多其他数据库那样需要强制关系完整性，sqlite3另一点与众不同的地方在于其默认行为是支持隐式的事务处理，因此，没有提供显式的“开始事务” 方法。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year”, minimum=1896,

maximum=datetime.date.today().year)

duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

minimum=0,maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor = db.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO dvds ”

"(title, year, duration, director_id)"

"VALUES (?, ?, ?, ?)",

(title, year, duration, director_id))

db.commit()

这一函数的开始代码与dvds-dbm.py程序中的对应函数一样，但在完成数据的收集后，与原来的函数有很大的差别。用户输入的发行者可能在也可能不在directors表格中，因此，我们有一个get_and_set_director()函数，在数据库中尚无某个发行者时， 该函数就将其插入到其中，无论哪种情况都返回就绪的发行者ID,以便在需要的时候插入到dvds表。在所有数据都可用后，我们执行一条SQL INSERT语句。我们不需要指定记录ID,因为SQLite会自动为我们提供。

在査询中，我们使用问号(？)作为占位符，每个?都由包含SQL语句的字符串后面的序列中的值替代。命名的占位符也可以使用，后面在编辑记录时我们将看到。尽管避免使用占位符(而只是简单地使用嵌入到其中的数据来格式化SQL字符串)也是可能的，我们建议总是使用占位符，并将数据项正确编码与转义的工作留给数据库模块来完成。使用占位符的另一个好处是可以提高安全性，因为这可以防止任意的SQL 被恶意地插入到一个査询中。

def get_and_set_director(db, director):

director_id = get_director_id(db, director)

if directorjd is not None:

return director_id

cursor = db.cursor()

cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)”,(director,))

db.commit()

return get_director_id(db, director)

这一函数返回给定发行者的ID,并在必要的时候插入新的发行者记录。如果某个记录被插入，我们首先尝试使用get_director_id()函数取回其ID。

def get_director_id(db, director):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))

fields = cursor.fetchone()

return fields[0] if fields is not None else None

get_director_id()函数返回给定发行者的ID,如果数据库中没有指定的发行者，就返回None。我们使用fetchone()方法，因为或者有一个匹配的记录，或者没有。(我们知道，不会有重复的发行者，因为directors表格的名称字段有一个UNIQUE约束，在任何情况下，在添加一个新的发行者之前，我们总是先检査其是否存在。)这种取回方法总是返回一个字段序列(如果没有更多的记录，就返回None)。即便如此，这里我们只是请求返回一个单独的字段。

def edit_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "edit")

if title is None:

return

title = Console.get_string("Title","title", title)

if not title:

return

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.duration, directors.name"

“FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "

"dvds.id=:id", dict(id=identity))

year, duration, director = cursor.fetchone()

director = Console.get_string("Director", "director", director)

if not director:

return

year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)

duration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

duration, minimum=0, maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"

"duration=:duration, director_id=:directorjd "

"WHERE id=:identity", locals())

db.commit()

要编辑DVD记录，我们必须首先找到用户需要 *** 纵的记录。如果找到了某个记录，我们就给用户修改其标题的机会，之后取回该记录的其他字段，以便将现有值作为默认值，将用户的输入工作最小化，用户只需要按Enter键就可以接受默认值。这里，我们使用了命名的占位符(形式为:name),并且必须使用映射来提供相应的值。对SELECT语句，我们使用一个新创建的字典；对UPDATE语句，我们使用的是由 locals()返回的字典。

我们可以同时为这两个语句都使用新字典，这种情况下，对UPDATE语句，我们可以传递 dict(title=title, year=year, duration=duration, director_id=director_id, id=identity))，而非 locals()。

在具备所有字段并且用户已经输入了需要做的改变之后，我们取回相应的发行者ID (如果必要就插入新的发行者记录)，之后使用新数据对数据库进行更新。我们采用了一种简化的方法，对记录的所有字段进行更新，而不仅仅是那些做了修改的字段。

在使用DBM文件时，DVD标题被用作键，因此，如果标题进行了修改，我们就需要创建一个新的键-值项，并删除原始项。不过，这里每个DVD记录都有一个唯一性的ID,该ID是记录初次插入时创建的，因此，我们只需要改变任何其他字段的值， 而不需要其他 *** 作。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

cursor = db.cursor()

while True: .

start = Console.get_stnng(message, "title")

if not start:

return (None, None)

cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "

"WHERE title LIKE ? ORDER BY title”，

(start +"%",))

records = cursor.fetchall()

if len(records) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(records) == 1:

return records[0]

elif len(records) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds ({0}) start with {1}try entering "

"more of the title".format(len(records),start))

continue

else:

for i, record in enumerate(records):

print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(records))

return records[which -1] if which != 0 else (None, None)

这一函数的功能与dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函数相同，并返回一个二元组 (DVD标题，DVD ID)或(None, None),具体依赖于是否找到了某个记录。这里并不需要在所有数据上进行迭代，而是使用SQL通配符(%),因此只取回相关的记录。

由于我们希望匹配的记录数较小，因此我们一次性将其都取回到序列的序列中。如果有不止一个匹配的记录，但数量上又少到可以显示，我们就打印记录，并将每条记录附带一个数字编号，以便用户可以选择需要的记录，其方式与在dvds-dbm.py程序中所做的类似：

def list_dvds(db):

cursor = db.cursor()

sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.duration, "

"directors.name FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id")

start = None

if dvd_count(db) >DISPLAY_LIMIT:

start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")

sql += " AND dvds.title LIKE ?"

sql += ” ORDER BY dvds.title"

print()

if start is None:

cursor.execute(sql)

else:

cursor.execute(sql, (start +"%",))

for record in cursor:

print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))

要列出每个DVD的详细资料，我们执行一个SELECT査询。该査询连接两个表，如果记录(由dvd_count()函数返回)数量超过了显示限制值,就将第2个元素添加到WHERE 分支，之后执行该査询，并在结果上进行迭代。每个记录都是一个序列，其字段是与 SELECT査询相匹配的。

def dvd_count(db):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")

return cursor.fetchone()[0]

我们将这几行代码放置在一个单独的函数中，因为我们在几个不同的函数中都需要使用这几行代码。

我们忽略了 list_directors()函数的代码，因为该函数在结构上与list_dvds()函数非常类似，只不过更简单一些，因为本函数只列出一个字段(name)。

def remove_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))

db.commit()

在用户需要删除一个记录时，将调用本函数，并且本函数与dvds-dbm.py程序中 相应的函数是非常类似的。

到此，我们完全查阅了 dvds-sql.py程序，并且了解了如何创建数据库表格、选取 记录、在选定的记录上进行迭代以及插入、更新与删除记录。使用execute()方法，我们可以执行底层数据库所支持的任意SQL语句。

SQLite提供了比我们这里使用的多得多的功能，包括自动提交模式（以及任意其他类型的事务控制），以及创建可以在SQL查询内执行的函数的能力。提供一个工厂函数并用于控制对每个取回的记录返回什么（比如，一个字典或自定义类型，而不是字段序列）也是可能的。此外，通过传递“:memory:”作为文件名，创建内存中的SQLite 数据库也是可能的。

以上内容部分摘自视频课程05后端编程Python22 数据库编程，更多实 *** 示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。

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