Mapper クラス、configure_mappers 関数、XML マッピングの比較
SQLAlchemy: Base がクラスのマッピングを認識する方法
Base
は SQLAlchemy の ORM の基底クラスです。Base
は、マッピングされたクラスを認識するために、いくつかの仕組みを組み合わせています。
仕組み:
-
__tablename__
属性: -
metadata
属性: -
declarative
デコレータ: -
_decl_class_registry
:
例:
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Base
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
Base.metadata.create_all()
上記の例では、User
クラスは Base
クラスから継承しています。User
クラスは、__tablename__
属性と 2 つのカラム (id
と name
) を持っています。Base.metadata.create_all()
メソッドは、データベースに users
テーブルを作成します。
Base
は、__tablename__
属性、metadata
属性、declarative
デコレータ、_decl_class_registry
変数を使用して、User
クラスと users
テーブルのマッピングを認識します。
- SQLAlchemy は、高度な ORM 機能を提供します。詳細については、ドキュメントを参照してください。
Base
クラスは、単なる基底クラスです。必要に応じて、独自の基底クラスを作成して、独自の機能を追加することができます。
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Base, create_engine
# エンジンを作成
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# Base クラスを定義
class Base(object):
__tablename__ = None
def __init__(self, **kwargs):
for key, value in kwargs.items():
setattr(self, key, value)
# declarative デコレータを使用して User クラスを定義
@declarative.on_load(Base)
def on_load_base(cls, metadata, engine):
# テーブルを作成
cls.__table__.create(bind=engine, checkfirst=True)
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
# ユーザーを追加
user = User(name='John Doe')
# セッションを作成
session = Session(engine)
# ユーザーを保存
session.add(user)
# セッションをコミット
session.commit()
# ユーザーを取得
user = session.query(User).filter(User.name == 'John Doe').one()
# ユーザーを削除
session.delete(user)
# セッションをコミット
session.commit()
# セッションを閉じる
session.close()
説明:
User
クラスは、id
とname
という 2 つのカラムを持つテーブルを定義します。on_load_base
イベントハンドラは、User
クラスのテーブルを作成します。declarative
デコレータは、Base
クラスにon_load_base
イベントハンドラを追加します。Base
クラスは、__tablename__
属性と__init__
メソッドを定義しています。
実行方法:
- 上記のコードを Python ファイルに保存します。
- Python ファイルを実行します。
- SQLite データベースファイル (
mydb.db
) が作成されます。
SQLAlchemy でマッピングを定義する他の方法
方法:
-
Mapper
クラス: -
configure_mappers
関数: -
XML マッピング:
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Mapper, Table
# テーブルを定義
users_table = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String)
)
# Mapper クラスを使用して User クラスを定義
class User(object):
pass
mapper = Mapper(User, users_table)
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Base, create_engine
# エンジンを作成
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')
# configure_mappers 関数を使用してマッピング設定を定義
def configure_mappers():
Base.metadata.create_all(bind=engine)
# Base クラスを定義
class Base(object):
__tablename__ = None
def __init__(self, **kwargs):
for key, value in kwargs.items():
setattr(self, key, value)
# declarative デコレータを使用して User クラスを定義
@declarative.on_load(Base)
def on_load_base(cls, metadata, engine):
configure_mappers()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
# ユーザーを追加
user = User(name='John Doe')
# セッションを作成
session = Session(engine)
# ユーザーを保存
session.add(user)
# セッションをコミット
session.commit()
# ユーザーを取得
user = session.query(User).filter(User.name == 'John Doe').one()
# ユーザーを削除
session.delete(user)
# セッションをコミット
session.commit()
# セッションを閉じる
session.close()
<sqlalchemy>
<class name="User">
<table name="users">
<column name="id" primary_key="true" />
<column name="name" />
</table>
</class>
</sqlalchemy>
各方法の利点と欠点:
Base
クラスと declarative
デコレータ:
- 欠点: 複雑なマッピングには不向き
- 利点: シンプルで使いやすい
- 欠点: 冗長でコード量が多くなる
- 利点: 複雑なマッピングを定義できる
- 欠点: コードが複雑になる
- 利点: マッピング設定をプログラム的に定義できる
- 欠点: コードと分離されるため、メンテナンスが難しくなる
- 利点: XML ファイルを使用してマッピングを定義できる
sqlalchemy