Cuando entres en el mundo de Python, oirás que a muchos desarrolladores les encanta Django ORM, y a otros SQLAlchemy. Cada uno de esos grupos te dirá a la cara por qué tienes que elegir su querida biblioteca, y si añadimos la parte asíncrona de la programación, presumirán de la capacidad de su biblioteca para hacerlo mejor. Uno es el Jedi, y el otro es el Sith.
Lo normal es que les guste una u otra porque han tenido una buena experiencia con un proyecto que utiliza esa biblioteca en concreto, y han tenido una mala experiencia con un proyecto que utiliza la otra. Es totalmente subjetivo porque un proyecto bueno o malo depende de muchos factores.
Aquí hay un secreto entre tú y yo: No me gusta ninguno de los dos. Por lo tanto, intentaré ser justo con ambas bibliotecas. Aunque para este artículo utilizaré los métodos asíncronos de la biblioteca, todas las razones para utilizar uno u otro en la conclusión son válidas también para los síncronos.
En primer lugar, te daré una pequeña introducción a cada biblioteca y sus diferencias asíncronas.
Django ORM Async
Django ORM, una herramienta de mapeo objeto-relacional ampliamente utilizada, introdujo el soporte asíncrono en Django 3.1. Con la llegada de las palabras clave async y await de Python, Django permite a los desarrolladores escribir consultas asíncronas a bases de datos.
- Sintaxis: El soporte async de Django ORM está integrado en la API existente. Puedes usar `await` para ejecutar consultas asíncronas, haciéndolo relativamente sencillo para desarrolladores familiarizados con Django.
- Bases de datos: Django ORM proporciona soporte asíncrono para varios backends de bases de datos, incluyendo PostgreSQL, MySQL y SQLite.
- Peticiones concurrentes: El soporte asíncrono en Django ORM está orientado a manejar peticiones concurrentes de manera eficiente, por lo que es una opción valiosa para aplicaciones de alto tráfico.
- Compatibilidad: Aunque el soporte asíncrono está disponible, no todas las partes de Django son completamente asíncronas. Algunas funciones, como la interfaz de administración de Django, pueden seguir siendo síncronas.
SQLAlchemy Async
SQLAlchemy, un potente conjunto de herramientas SQL y biblioteca de mapeo objeto-relacional, introdujo el soporte asíncrono en SQLAlchemy 1.4. Esto permite a los desarrolladores escribir consultas asíncronas aprovechando al máximo el completo conjunto de funciones de SQLAlchemy.
- Sintaxis: La aproximación de SQLAlchemy a las consultas asíncronas implica el uso de un gestor de contexto `async with`. Aunque puede parecer más verboso que la sintaxis de Django, ofrece un control detallado sobre las transacciones y las conexiones.
- Bases de datos: El soporte async de SQLAlchemy es extenso, trabajando con varios backends de bases de datos, similar al ORM de Django.
- Peticiones concurrentes: SQLAlchemy proporciona a los desarrolladores un control detallado sobre la agrupación de conexiones y los niveles de aislamiento de transacciones, lo que lo hace adecuado tanto para casos de uso sencillos como complejos.
- Flexibilidad: El soporte asíncrono de SQLAlchemy permite flexibilidad en la estructuración y optimización de las consultas a la base de datos. Esto puede resultar ventajoso cuando se trabaja con modelos de datos y requisitos de consulta complejos.
Conclusión
En última instancia, ambos le permiten gestionar peticiones y ejecutar consultas de forma asíncrona, mejorando el rendimiento y la escalabilidad de su aplicación. Ambas bibliotecas pueden gestionar operaciones asíncronas de bases de datos con eficacia, pero las características únicas de su proyecto influirán en la mejor opción. La elección entre una y otra depende de sus necesidades específicas y de su familiaridad con las bibliotecas respectivas.
Aunque la elección es tuya, te daré algunos consejos:
- Utiliza Django ORM si:
- Usted ya está utilizando Django para su aplicación web, y su proyecto principalmente no se basa en consultas complejas.
- Quieres una transición relativamente suave a la programación síncrona/asíncrona dentro del Framework Django.
- Usted valora la conveniencia de las características incorporadas de Django como la autenticación, panel de administración, y otras abstracciones de alto nivel.
- Utilice SQLAlchemy si:
- Deberá trabajar con diversos backends de bases de datos.
- Desea un control granular sobre las interacciones de la base de datos en su proyecto.
- Tiene experiencia trabajando con SQLAlchemy o está dispuesto a invertir tiempo en aprenderlo.
- Desea aprovechar el completo conjunto de herramientas de SQLAlchemy para tareas complejas de bases de datos.