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python模型管道函数 python管道阻塞( 六 )

IT技术方法


可以想象，以上每个方法都应该返回符合条件的节点集合 。这种实现是很直观的，不过存在一个潜在的问题：很多时候用户只需要一小部分结果，如果它总是不计代价地给我们一个巨大的集合，会造成极大的浪费 。比如以下查询：
为了避免不必要的浪费，我们需要另外一种机制，也就是通常所称的“懒式查询”或“延迟查询” 。它的基本思想是 ， 当我们调用查询方法时，它只是把查询条件记录下来，而并不立即返回结果，直到明确调用某些方法时才真正去查询数据库 。
如果读者比较熟悉流行的Python ORM ， 比如 SqlAlchemy 或者 Django ORM 的话，会知道它们几乎都是懒式查询的，要调用 list(result) 或者 result[0:10] 这样的方法才能得到具体的查询结果 。
在Dagoba 中把触发查询的方法定义为 run。也就是说，以下查询执行到 run 时才真正去查找数据：
和懒式查询（ Lazy Query ）相对应的，直接返回结果的方法一般称作主动查询（ Eager Query ） 。主动查询和懒式查询的内在查找逻辑基本上是相同的，区别只在于触发机制不同 。由于主动查询实现起来更加简单，出错也更容易排查，因此我们先从主动查询开始实现 。
还是从测试开始 。前面测试所用的简单数据库数据太少，难以满足查询要求 ， 所以这一步先来创建一个更复杂的数据模型：
此关系的复杂之处之一在于反向关联：如果 A 是 B 的哥哥，那么 B 就是 A 的弟弟/妹妹，为了查询到他们彼此之间的关系，正向关联和反向关联都需要存在，因此在初始化数据库时需要定义的边数量会很多 。
当然 ， 父子之间也存在反向关联的问题，为了让问题稍微简化一些 ， 我们目前只需要向下（子孙辈）查找，可以稍微减少一些关联数量 。
因此，我们定义数据模型如下 。为了减少重复工作，我们通过_backward 字段定义反向关联，而数据库内部为了查询方便 ， 需要把它维护成两条边：
然后，测试一个最简单的查询 ， 比如查找某人的所有孙辈：
这里outcome/income 分别表示从某个节点出发、或到达它的节点集合 。在原作者的代码中把上述方法称为 out/in。当然这样看起来更加简洁，可惜的是 in 在 Python 中是个关键字，无法作为函数名 。我也考虑过加个下划线比如 out_.in_ 这种形式，但看起来也有点怪异，权衡之后还是使用了稍微啰嗦一点的名称 。
现在我们可以开始定义查询接口了 。在前面已经说过，我们计划分别实现两种查询，包括主动查询（ Eager Query ）以及延迟查询（ Lazy Query ） 。
它们的内在查询逻辑是相通的，看起来似乎可以使用继承 。不过遵循YAGNI 原则，目前先不这样做，而是只定义两个新类 ， 在满足测试的基础上不断扩展 。以后我们会看到，与继承相比，把共同的逻辑放到数据库本身其实是更为合理的 。
接下来实现访问节点的方法 。由于EagerQuery 调用查询方法会立即返回结果 ， 我们把结果记录在 _result 内部字段中 。虽然 node 方法只返回单个结果，但考虑到其他查询方法几乎都是返回集合 ， 为统一起见，让它也返回集合 ， 这样可以避免同时支持集合与单结果的分支处理，让代码更加简洁、不容易出错 。此外，如果查询对象不存在的话，我们只返回空集合，并不视为一个错误 。
查询输入/输出节点的方法实现类似这样：
查找节点的核心逻辑在数据库本身定义：
以上使用了内部定义的一些辅助查询方法 。用类似的逻辑再定义income  ， 它们的实现都很简单 ， 读者可以直接参考源码，此处不再赘述 。

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