セッションなしでSQLAlchemy ResultProxyをマッピングクラスにマッピングする方法

SQLAlchemy: ResultProxyをマッピングされたクラスにセッションなしでマッピングする方法

SQLAlchemyは、Pythonでオブジェクト関係マッピング（ORM）を行うためのライブラリです。ResultProxyは、SQLクエリの実行結果を保持するオブジェクトです。このオブジェクトは、マッピングされたクラスに直接マッピングすることはできません。

このチュートリアルでは、セッションなしでResultProxyをマッピングされたクラスにマッピングする方法を説明します。

方法

1. ResultProxyをlistに変換する
2. RowProxyオブジェクトをマッピングされたクラスのインスタンスに変換する

ResultProxyをlistに変換するには、fetchall()メソッドを使用します。fetchall()メソッドは、ResultProxy内のすべての行をRowProxyオブジェクトのリストとして返します。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

engine = create_engine("sqlite:///example.db")

metadata = MetaData()

users_table = Table("users", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("name", String),
                    Column("email", String))

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(users_table.select())

    # ResultProxyをlistに変換
    rows = result.fetchall()

    for row in rows:
        print(row)

このコードは、usersテーブルからすべての行を取得し、RowProxyオブジェクトのリストとして出力します。

RowProxyオブジェクトをマッピングされたクラスのインスタンスに変換するには、_asdict()メソッドを使用します。_asdict()メソッドは、RowProxyオブジェクトの属性を辞書として返します。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)


for row in rows:
    # RowProxyオブジェクトを辞書に変換
    user_dict = row._asdict()

    # 辞書を使用してUserインスタンスを作成
    user = User(**user_dict)

    print(user)

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)


engine = create_engine("sqlite:///example.db")

metadata = MetaData()

users_table = Table("users", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("name", String),
                    Column("email", String))

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(users_table.select())

    # ResultProxyをlistに変換
    rows = result.fetchall()

    for row in rows:
        # RowProxyオブジェクトを辞書に変換
        user_dict = row._asdict()

        # 辞書を使用してUserインスタンスを作成
        user = User(**user_dict)

        print(user)

実行結果

User(id=1, name='John Doe', email='[email protected]')
User(id=2, name='Jane Doe', email='[email protected]')

説明

1. create_engine()を使用して、SQLiteデータベースへの接続を作成します。
2. MetaData()を使用して、メタデータオブジェクトを作成します。
3. Table()を使用して、usersテーブルを表すオブジェクトを作成します。
4. connection.execute()を使用して、usersテーブルからすべての行を取得します。
5. fetchall()を使用して、ResultProxyをRowProxyオブジェクトのリストに変換します。
6. _asdict()を使用して、RowProxyオブジェクトを辞書に変換します。
7. User(**user_dict)を使用して、辞書を使用してUserクラスのインスタンスを作成します。
8. print(user)を使用して、Userインスタンスを出力します。

sqlalchemy.orm.class_mapper()を使用して、マッピングされたクラスのメタデータを取得できます。このメタデータを使用して、RowProxyオブジェクトをマッピングされたクラスのインスタンスに変換することができます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import class_mapper

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)


engine = create_engine("sqlite:///example.db")

metadata = MetaData()

users_table = Table("users", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("name", String),
                    Column("email", String))

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(users_table.select())

    # ResultProxyをlistに変換
    rows = result.fetchall()

    for row in rows:
        # class_mapperを使用してマッピングされたクラスのメタデータを取得
        mapper = class_mapper(User)

        # メタデータを使用してRowProxyオブジェクトをUserインスタンスに変換
        user = mapper.instance_creator(row)

        print(user)

sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base.as_declarative()を使用する

sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base.as_declarative()を使用して、RowProxyオブジェクトをマッピングされたクラスのインスタンスに変換することができます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)


engine = create_engine("sqlite:///example.db")

metadata = MetaData()

users_table = Table("users", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("name", String),
                    Column("email", String))

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(users_table.select())

    # ResultProxyをlistに変換
    rows = result.fetchall()

    for row in rows:
        # as_declarativeを使用してRowProxyオブジェクトをUserインスタンスに変換
        user = Base.as_declarative(row)

        print(user)

sqlalchemy.orm.attributes.InstrumentedAttribute.load_scalar()を使用する

sqlalchemy.orm.attributes.InstrumentedAttribute.load_scalar()を使用して、RowProxyオブジェクトの属性値を取得することができます。

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import attributes

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)


engine = create_engine("sqlite:///example.db")

metadata = MetaData()

users_table = Table("users", metadata,
                    Column("id", Integer, primary_key=True),
                    Column("name", String),
                    Column("email", String))

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(users_table.select())

    # ResultProxyをlistに変換
    rows = result.fetchall()

    for row in rows:
        # load_scalarを使用してRowProxyオブジェクトの属性値を取得
        user_id = attributes.InstrumentedAttribute.load_scalar(row, User.id)
        user_name = attributes.InstrumentedAttribute.load_scalar(row, User.name)
        user_email = attributes.InstrumentedAttribute.load_scalar(row, User.email)

        # 属性値を使用してUserインスタンスを作成
        user = User(id=user_id, name=user_name, email=user_email)

        print