摘要：默認對此沒有很好的支持數據庫結構是由另一個工具管理的，并沒有直接修改數據庫結構的權限。第二個思路是利用的多數據庫支持。由于使用后臺的用戶基本上只有公司內部的業務人員，數據量不會大，用服務器級的數據庫有牛刀之嫌。

在多數項目中，總有一些幾乎一成不變的 CRUD 操作，編寫這些代碼很無聊，但又是整個系統必不可少的功能之一。我們在上一個項目中也面臨類似的問題，雖然已經實現了一個功能相對完整的管理后臺，也盡量做到了代碼復用，但隨著項目規模的增長，需要編寫的樣本代碼也不斷膨脹，占用了大量開發時間。

面對這種局面，我自然想到了 Django。要知道， Django Admin 幾乎就是為這種需求量身定制的。但對于我們的項目而言，還有幾個問題要解決：

我們的數據庫使用 SQL Server。Django 默認對此沒有很好的支持；

數據庫結構是由另一個工具管理的，Django 并沒有直接修改數據庫結構的權限。因*

此，我們不能使用 Django migrate；

出于同樣的理由，我們無法在數據庫中創建 Django Admin 內置要求的數據表（包括 auth/session 等）。
下面我們來解決這些問題。如果你碰到類似情況的話，可以參考本文的做法。

遺憾的是，針對 Django 開發的 SQL Server 適配器雖然有幾種，但都比較古老了，對新版的 Django 支持存在問題。經過嘗試，我們選擇了?Django-Mssql，雖然功能是可用的，但該庫只支持到 Django 1.8，經測試，對 Django 1.11 不兼容，Django 2.x 就更不行了。好在我們并不需要很新的功能，因此就用 virtualenv 鎖定版本了：

Django==1.8
django-mssql==1.8
pywin32==223

??在這里還是要推薦下我自己建的Python開發學習群：725479218，群里都是學Python開發的，如果你正在學習Python ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享干貨（只有Python軟件開發相關的），包括我自己整理的一份2018最新的Python進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入Python的小伙伴
django-mssql 是 Windows 版的庫，幕后使用了 ADO 為驅動，因此同時還要安裝 pywin32。

針對第二和第三個問題基本上有兩個思路。第一個是通過實現自定義的 Backend 來跳過 Django 內置的、基于數據庫的實現。從原理上來講是行得通的，但簡單嘗試了一下，發現要自定義的部分相當多，工作量太大。總之，這條路不是很可取。

第二個思路是利用 Django 的多數據庫支持。既然業務數據庫不可由 Django 來管理，那么就再用一個數據庫來支持 Django 的基本功能，而 Django 對業務數據庫只作查詢和更新，不執行 migrate。當然，為了使用多個數據庫，我們需要在配置上多做一些工作。由于使用后臺的用戶基本上只有公司內部的業務人員，數據量不會大，用服務器級的數據庫有牛刀之嫌。處于簡便考慮，這里使用默認的 SQLite 作為內置數據庫：

DATABASES = {
    "default": {
        "ENGINE": "django.db.backends.sqlite3",
        "NAME": os.path.join(BASE_DIR, "db.sqlite3"),
    },
    "mydb": {
        "ENGINE": "sqlserver_ado",
        "HOST": "127.0.0.1",
        "NAME": "",
        "USER": "",
        "PASSWORD": "",
        "OPTIONS": {
            "provider": "SQLOLEDB",
        }
    }
}

需要說明，Django-mssql 為 provider 選項提供的默認值（按照官方文檔應為 SQLCLI10）實測會導致出現“找不到提供程序” 的錯誤。由于 provider 的設置取決于 ADO 的注冊信息，不一定在所有機器上都相同，所以你可能需要自己測試決定哪個選項可用。

現在我們配置了兩個數據源，但還需要告訴 Django 它們和模型的對照關系。實現這一點可以在語句/實體/全局等多種級別定義。對于我們的需求而言，對應關系是固定的，逐個模型定義并無必要，通過全局定義是最簡單的。實現這一定義的對象在 Django 的術語中稱為數據庫路由（Database Router）。首先在 settings.py 中定義類名：

DATABASE_ROUTERS = ["project.db.MyAppRouter"]

然后完成類的實現：

class MyAppRouter:
    def db_for_read(self, model, **hints):
        if model._meta.app_label == "myapp":
            return "myapp"
        return None

    def db_for_write(self, model, **hints):
        if model._meta.app_label == "myapp":
            return "myapp"
        return None

    def allow_relation(self, obj1, obj2, **hints):
        return None

    def allow_migrate(self, db, app_label, model_name=None, **hints):
        return False

數據路由需要按照 Django 的要求實現四個方法。其中主要是讀寫兩個方法，我們需要根據傳來的模型決定匹配到哪個數據源。 其他兩個方法目前意義不大，按照默認的實現即可。

配置到此完成，接下來需要創建模型。對于已經存在的數據表，可以用管理命令 inspectdb 反向生成代碼，減少一些手工輸入的負擔。但生成的代碼未必完全符合你的要求，所以還是應該自己檢查一下。對于 SQL Server，如果主鍵名不是默認的 id，那么 inspectdb 似乎不會自動識別到它們，所以我們需要檢查一下主鍵字段有無 primary_key，如果沒有的話就加上。

python manage.py inspectdb --database=myapp > myappmodels.py

為了方便調試和辨別記錄，一般來說我們還要為模型類加上 verbose_name 并重載內置的字符串方法。

class XXModel(models.Model):
    XXId = models.BigIntegerField(primary_key=True)
    ...

    class Meta:
        managed = False
        db_table = "XXModel"
        verbose_name = "模型名稱"
        verbose_name_plural = "模型名稱"

    def __str__(self):
        return self.XXField

把模型添加到 admin，對應的后臺管理信息就完成了。

admin.site.register(XXModel, XXAdmin)

最后，為內置數據庫生成必要的表，創建管理員賬戶，即可運行程序。以下命令就無需說明了：

$ python manage.py migrate
$ python manage.py createsuperuser
$ python manage.py runserver

我們第一個版本的后臺程序是自己手工編碼完成的，用了大概兩周的時間。問題在于，每增加一個模型都要手工添加大量樣本代碼。而改寫成 Django 只用了一天時間，包括熟悉相關資料和使用方法，增加一個模型只需花幾分鐘。這也是為什么很多了解 Django 的開發者轉移到其他平臺以后，會尋找類似的項目。就我了解的范圍，Spring Boo 和 Django 在概念上比較類似，但 Boo 主要走的是代碼生成的路線，復雜度更高，理論上靈活性也應該更好一些（我沒有深度研究過）。Nodejs 社區有 Keystone.js 和 Sails.js，不過前者專門針對 MongoDB，后者支持多種數據庫后端，但風聞最近有停止開發的跡象。.Net 社區以前有一個 DynamicData，現在似乎也沒了下文。發展多年的 Django 也應該算是同類產品中最成熟、生態也最為完整的產品了。

Django 潛在的問題在于不夠現代化的界面，以及深度定制較為困難。不過對于我們的后臺應用來說，這些都是可以接受的代價。