网上找到的FLASK-RESTFUL的demo都没有dao层

HelloFlask Flask Web 开发实战
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在网上学习了一些FLASK-RESTFUL风格的代码，没有发现有封装DAO层的相关demo。是什么原因呢？我个人在开发的过程中发现了直接在接口中调用db去数据库查找数据时的一些缺点，想找一些dao层封装的demo学习一下，没有找到相关内容。
请教大家有过类似的经验可以分享一下吗？

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建议买一本李大的书看看，个人理解：model就是Dao。

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model层是数据库表的映射模型啊，之前用ssm开发的时候会有一层数据处理层(dao层)。我现在比较疑惑的是，难道REST风格的设计就是不需要dao层吗？但是我找不到这么做的理由，比如我有一个用户表，在好几个接口中都需要用到这张表的信息，有些是根据名称查询，有些是根据日期查询，如果没有dao层，我就需要在接口中使用orm进行条件拼接然后检索。如果有了dao层我就可以让dao层去做这件事，在接口中不需要关注数据是怎么搜索出来的，只要把参数传给dao层就行了。

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不知道该怎么表达，因为Dao是Java的而现在是python。概念这个很难表达（我表达能力不太好）
而你说的在接口用orm，在Java中就和servlet用JDBC差不多，控制反转、切面这些是spring的，而不是Java的。 model是一个类里面可以有方法，当然这是个比较简陋的解决。
如果你想要实现和spring完全一样的开发，这个我是超纲了，要等大佬来回答。

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有dao层抽象是因为直接操作下层太繁琐，但在Python这门动态语言中并非如此，试看：

# get a book by name
models.Book.query.filter(name=name).first()
# Dao?
dao.BookDao.get_by_name(name)

直接用上面这个，也就还好吧？抽象一层出来反而增加代码复杂度。当然，遇到复杂查询封装一个方法出来完全可以：

class Book(db.Model):
    # column definitions
    
    @classmethod
    def get_by_name(cls, name):
        return cls.query.filter(name=name).first()

# use it
book = models.Book.get_by_name(name)

所以2楼说model(ORM)兼顾dao的职责，在用Python的时候，多是灵活机变，而不像Java一样死板的一定要有model和dao的区分

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现在确实对python的orm有了更深的理解，如您所说封装一层DAO层确实会增加代码复杂度，提升维护成本，在涉及到复杂查询的地方特殊处理是更好的解决方式，感谢回复。