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peewee import Model, CharField, ForeignKeyField
class Category (Model) : name = CharField()    parent = ForeignKeyField( 'self' ,
related_name= 'children' ,
null= True )

每个Filed都有一些参数可以设置：

• null = False，当前这个Field是否可以为null值

• unique = False， 当前这个Field中的值是否唯一，比如id

• default = None，指定一个默认值

更多

关于Sqlite多说几句（其他数据库可不可以这样用，不清楚，没试过）

一下是关于commit的问题，默认Sqlite是自动commit的，问题就是巨慢，因此连接数据库时可以指定autocommit为False，但是就需要用一下三种方式手动进行commit，后边还有一个atomic()功能与transaction()一致

# Define a database with autocommit turned off.
db = SqliteDatabase('my_app.db', autocommit=False)

# You must call begin()
db.begin()
User.create(username='charlie')
db.commit()

# If using a transaction, then no changes are necessary.

with db.transaction():
    User.create(username='huey')

# If using a function decorated by transaction,
# no changes are necessary.
@db.transaction()
def create_user(username):
    User.create(username=username)

言归正传，开始举例

基本使用方法

我使用Sqlite数据库来做展示，Sqlite可以直接导入导出CSV文件，官方也给出了解决方法 【详情】
然而，我还是决定自己处理，毕竟有很多数据需要修饰什么的
第一次接触这个模块是从《Python高效开发实战Django Tornado Flask Twisted》（刘长龙著），对它的第一印象就是貌似很简单（？），因此，就直接沿着这个模块用下来了。
以Human protein atlas下载到的细胞系表达量数据为例，简单说明一些用法

下载到一个CSV文件，总大小51.3M

一共包含五列数据，分别是ensembl_id，gene_name, tissue, value，value_type

1. 连接数据库

第一步，先指定一个数据库，新建各种所需的model

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from peewee import Model
from peewee import SqliteDatabase
from peewee import CharField, FloatField

# autocommint顾名思义
# 就是每进行一个操作数据库是否自己commit一次，默认True
# 如果要进行大量的insert或者update操作的话，特别耗时，
# 不过不要紧，peewee提供了解决方法

db = SqliteDatabase(os.path.join(
                    os.path.dirname(__file__),
                    'expression_value.db'),
                                          autocommit=True)
# 一个基础Model，没别的作用
# 如果一个数据库中有多个不同的表，
# 其中很多内容有一样，就可以通过基础类全部指定好

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