SQLAlchemy におけるメタデータのその他の使用方法
2024-07-27
SQLAlchemy におけるメタデータとは？
メタデータは、データベースとの接続を確立する前に、または後で作成することができます。メタデータを作成するには、sqlalchemy.MetaData() オブジェクトを作成します。
メタデータの使用方法
メタデータは、以下のような様々な目的に使用することができます。
- データベーススキーマの生成: メタデータを使用して、データベーススキーマを自動的に生成することができます。
- マッピング: メタデータを使用して、Python のクラスとデータベースのテーブルをマッピングすることができます。
- クエリ: メタデータを使用して、データベースに対してクエリを実行することができます。
- リフレクション: メタデータを使用して、既存のデータベーススキーマを取得することができます。
メタデータの例
以下は、メタデータの例です。
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
metadata = MetaData()
# テーブルの作成
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
# メタデータの表示
print(metadata)
このコードは、users という名前のテーブルを持つメタデータを作成します。このテーブルには、id、name、email という名前の3つのカラムがあります。
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
metadata = MetaData()
# テーブルの作成
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
# エンジンの作成
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# メタデータの反映
metadata.create_all(engine)
このコードは、mydb.db という名前のSQLite データベースに users という名前のテーブルを作成します。
例2: マッピング
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper
metadata = MetaData()
# テーブルの作成
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
# クラスの作成
class User(object):
def __init__(self, name, email):
self.name = name
self.email = email
# マッピング
mapper(User, users)
# エンジンの作成
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# セッションの作成
session = Session(engine)
# ユーザーの作成
user = User('John Doe', '[email protected]')
# ユーザーの追加
session.add(user)
# セッションのコミット
session.commit()
このコードは、User という名前のクラスと users という名前のテーブルをマッピングします。
例3: クエリ
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import mapper
metadata = MetaData()
# テーブルの作成
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
# クラスの作成
class User(object):
def __init__(self, name, email):
self.name = name
self.email = email
# マッピング
mapper(User, users)
# エンジンの作成
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# セッションの作成
session = Session(engine)
# ユーザーの取得
user = session.query(User).filter(User.name == 'John Doe').first()
# ユーザーの削除
session.delete(user)
# セッションのコミット
session.commit()
このコードは、users テーブルから John Doe という名前のユーザーを取得して削除します。
例4: リフレクション
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
metadata = MetaData()
# エンジンの作成
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# メタデータのリフレクション
metadata.reflect(engine)
# テーブルの表示
for table in metadata.tables:
print(table)
- DDL の生成: メタデータを使用して、データベーススキーマを変更するための Data Definition Language (DDL) ステートメントを生成することができます。
- ドキュメントの生成: メタデータを使用して、データベーススキーマのドキュメントを生成することができます。
例5: DDL の生成
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
metadata = MetaData()
# テーブルの作成
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
# DDL の生成
print(metadata.create_all())
このコードは、users テーブルを作成するための DDL ステートメントを生成します。
例6: スキーマの比較
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
metadata1 = MetaData()
# テーブルの作成
users1 = Table('users', metadata1,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
metadata2 = MetaData()
# テーブルの作成
users2 = Table('users', metadata2,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
Column('age', Integer),
)
# スキーマの比較
print(metadata1.compare(metadata2))
このコードは、metadata1 と metadata2 のスキーマの違いを表示します。
例7: ドキュメントの生成
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Integer, String
metadata = MetaData()
# テーブルの作成
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255)),
)
# ドキュメントの生成
print(metadata.to_html())
sqlalchemy
