我正在评估并考虑将CherryPy用于一个项目，该项目基本上是一个从客户端(浏览器)到后端与Python web服务对话的JavaScript前端。所以，我真的需要一些快速和轻量级的在后端，我可以使用Python实现，然后通过ORM (JSON到浏览器)与PostgreSQL DB对话。
我也在看Django，我喜欢它，因为它的ORM是内置的。然而，我认为Django可能比我真正需要的多一点(即比我真正需要的功能多==更慢?)
谁有使用不同的Python ORM解决方案的经验，可以比较和对比它们的特性和功能、速度、效率等?
当前回答
如果你正在寻找轻量级的，并且已经熟悉django风格的声明式模型，请查看pewee: https://github.com/coleifer/peewee
例子:
import datetime
from peewee import *
class Blog(Model):
name = CharField()
class Entry(Model):
blog = ForeignKeyField(Blog)
title = CharField()
body = TextField()
pub_date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now)
# query it like django
Entry.filter(blog__name='Some great blog')
# or programmatically for finer-grained control
Entry.select().join(Blog).where(Blog.name == 'Some awesome blog')
查看文档以获得更多示例。
其他回答
到目前为止，我们将Elixir与SQLAlchemy一起使用。Elixir在SQLAlchemy上添加了一个层，使其看起来更像“ActiveRecord模式”的计数器部分。
Storm拥有最简单的API:
from storm.locals import *
class Foo:
__storm_table__ = 'foos'
id = Int(primary=True)
class Thing:
__storm_table__ = 'things'
id = Int(primary=True)
name = Unicode()
description = Unicode()
foo_id = Int()
foo = Reference(foo_id, Foo.id)
db = create_database('sqlite:')
store = Store(db)
foo = Foo()
store.add(foo)
thing = Thing()
thing.foo = foo
store.add(thing)
store.commit()
当你需要时，它可以轻松地进入原始SQL:
store.execute('UPDATE bars SET bar_name=? WHERE bar_id like ?', [])
store.commit()
我会检查SQLAlchemy
它真的很容易使用，你所使用的模型一点也不差。Django使用SQLAlchemy作为ORM，但是单独使用它可以让你充分利用它的功能。
下面是一个关于创建和选择orm对象的小例子
>>> ed_user = User('ed', 'Ed Jones', 'edspassword')
>>> session.add(ed_user)
>>> our_user = session.query(User).filter_by(name='ed').first()
>>> our_user
<User('ed','Ed Jones', 'edspassword')>
我通常使用SQLAlchemy。它非常强大，可能是最成熟的python ORM。
如果你打算使用CherryPy，你也可以看看Robert Brewer(目前的CherryPy项目负责人)的dejavu。我个人没有用过，但我知道有些人喜欢它。
SQLObject比SQLAlchemy更容易使用ORM，但它没有SQLAlchemy那么强大。
就我个人而言，我不会使用Django ORM，除非我打算用Django编写整个项目，但那只是我。
我想你可以看看:
秋天
风暴
