PythonでJSONデータを扱うならSQLModel！JSON列の定義から読み書きまで徹底解説
SQLModel で JSON 列を使用する方法
SQLModel は、Python で SQL データベースとやり取りするためのシンプルな ORM (Object Relational Mapper) です。JSON 列を含む複雑なデータ構造を扱う場合にも、SQLModel を使用することができます。
JSON 列の定義
SQLModel で JSON 列を定義するには、Field フィールドに sa_column 引数を使用して Column(JSON) を指定します。
from sqlmodel import Field, SQLModel, create_engine
class User(SQLModel, table=True):
id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
name: str = Field()
email: str = Field()
metadata: Dict = Field(default_factory=dict, sa_column=Column(JSON))
engine = create_engine("sqlite:///database.db")
SQLModel.metadata.create_all(engine)
上記の例では、metadata フィールドは JSON データ構造を格納するために使用されます。default_factory=dict 引数は、フィールドが初期化されていない場合に空の辞書を作成するように設定します。
JSON データの読み取りと書き込み
JSON 列の値を読み取るには、Field オブジェクトから直接アクセスできます。
user = User.get(1)
print(user.metadata["address"])
user.metadata["address"] = {"city": "Tokyo", "country": "Japan"}
user.update()
その他の考慮事項
arbitrary_types_allowedフラグをTrueに設定する必要があります。これは、SQLModel がJSON型を含む任意の型を許可するように指示します。
class Config:
arbitrary_types_allowed = True
- JSON 列は、データベースによってはサポートされていない場合があります。詳細については、データベースのドキュメントを参照してください。
SQLModel を使用して、JSON 列を含む複雑なデータ構造を簡単に処理することができます。Field フィールドの sa_column 引数を使用して Column(JSON) を指定することで、JSON 列を定義することができます。JSON データの読み取りと書き込みは、Field オブジェクトから直接行うことができます。
例 1: ユーザーと住所
この例では、ユーザーと住所のデータを格納するモデルを作成します。ユーザーには名前、電子メール、住所が含まれます。住所には市区町村と国が含まれます。
from sqlmodel import Field, SQLModel, create_engine
class Config:
arbitrary_types_allowed = True
class Address(SQLModel, table=True):
city: str = Field()
country: str = Field()
class User(SQLModel, table=True):
id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
name: str = Field()
email: str = Field()
address: Address = Field(relationship_backref="user")
engine = create_engine("sqlite:///database.db")
SQLModel.metadata.create_all(engine)
このコードでは、以下のクラスを作成します。
Address: 市区町村と国を含む住所を格納するモデルUser: 名前、電子メール、住所を含むユーザーを格納するモデル
User モデルの address フィールドは、Address モデルとの関係を定義する relationship_backref 引数を使用して、Address モデルへの参照を格納します。
この例では、User モデルの metadata フィールドに JSON データを読み書きする方法を示します。
from sqlmodel import Session, create_engine
engine = create_engine("sqlite:///database.db")
session = Session(engine)
user = User.get(1)
# JSON データを読み取る
address = user.metadata["address"]
print(f"City: {address['city']}")
print(f"Country: {address['country']}")
# JSON データを書き込む
user.metadata["address"] = {
"city": "Kyoto",
"country": "Japan"
}
user.update()
session.commit()
# 更新後の JSON データを読み取る
updated_user = User.get(1)
updated_address = updated_user.metadata["address"]
print(f"Updated city: {updated_address['city']}")
print(f"Updated country: {updated_address['country']}")
- 1 番のユーザーを取得する
metadataフィールドから JSON データを読み取る- JSON データを更新する
- ユーザーを更新する
- 更新後の JSON データを読み取る
これらの例は、SQLModel で JSON 列を使用する基本的な方法を示しています。詳細については、SQLModel のドキュメントを参照してください。
SQLModel で JSON 列を使用するその他の方法
サードパーティのライブラリを使用する
いくつかのサードパーティのライブラリは、SQLModel と組み合わせて JSON 列を処理することができます。
これらのライブラリは、独自の機能や利点を提供する場合があります。
カスタム データ型を使用する
独自のデータ型を作成して、JSON データを格納することができます。
from sqlalchemy import Column, JSON
class JSONType(JSON):
pass
class Address(Base):
city = Column(String)
country = Column(String)
class User(Base):
name = Column(String)
email = Column(String)
address = Column(JSONType, nullable=True)
この例では、JSONType というカスタム データ型を作成しています。このデータ型は、JSON 型と互換性があり、SQLAlchemy で使用することができます。
JSON データを文字列として格納することもできます。ただし、この方法では、データの構造を保持することができず、パフォーマンスが低下する可能性があります。
class User(SQLModel, table=True):
id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
name: str = Field()
email: str = Field()
metadata_json: str = Field(default=None)
# JSON データを読み取る
metadata_json = user.metadata_json
metadata = json.loads(metadata_json)
# JSON データを書き込む
metadata_json = json.dumps(metadata)
user.metadata_json = metadata_json
user.update()
最適な方法の選択
使用する方法は、データの構造、パフォーマンス要件、および個人的な好みによって異なります。
これらの資料は、SQLModel で JSON 列を使用する際に役立ちます。
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