サンプルコード: SQLAlchemy を使用して Oracle に日付フィールドを保存する方法

2024-07-27

SQLAlchemy を使用して Oracle に日付フィールドを保存する方法

このガイドでは、SQLAlchemy を使用して Oracle データベースに日付フィールドを保存する方法について説明します。

前提条件

このガイドを完了するには、以下のものが必要です。

  • Python 3.x
  • SQLAlchemy
  • cx_Oracle

手順

  1. データベース接続の作成

最初に、Oracle データベースへの接続を作成する必要があります。これを行うには、次のコードを使用できます。

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("oracle://username:password@host:port/sid")

上記コードで、username は Oracle ユーザー名、password はパスワード、host はデータベースホスト名、port はデータベースポート番号、sid はサービスIDに置き換えます。

  1. テーブルの作成

次に、日付フィールドを含むテーブルを作成する必要があります。これを行うには、次のコードを使用できます。

from sqlalchemy import Column, Integer, Date
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyTable(Base):
    __tablename__ = "my_table"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date_field = Column(Date)

上記コードで、MyTable はテーブル名、id はプライマリキー列、date_field は日付フィールドに置き換えます。

  1. レコードの作成
from datetime import date

session = engine.session()

record = MyTable(date_field=date.today())
session.add(record)
session.commit()

上記コードで、date.today() は現在の日付を取得します。

  1. レコードのクエリ
from sqlalchemy.orm import query

session = engine.session()

records = session.query(MyTable).all()

for record in records:
    print(record.date_field)

上記コードで、records は日付フィールドを含むすべてのレコードのリストです。

  • Oracle データベースでは、日付フィールドは DATE データ型で保存されます。
  • SQLAlchemy は、日付フィールドを Python の datetime オブジェクトに変換します。
  • 日付フィールドを保存する前に、datetime オブジェクトを DATE データ型に変換する必要があります。

追加情報




from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("oracle://username:password@host:port/sid")
  • 上記コードは、Oracle データベースへの接続を作成します。
from sqlalchemy import Column, Integer, Date
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyTable(Base):
    __tablename__ = "my_table"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date_field = Column(Date)

説明:

  • 上記コードは、my_table という名前のテーブルを作成します。
  • id はプライマリキー列で、int 型です。
  • date_field は日付フィールドで、date 型です。
from datetime import date

session = engine.session()

record = MyTable(date_field=date.today())
session.add(record)
session.commit()
  • 上記コードは、date_field に現在の日付を設定したレコードを作成します。
  • session.add(record) は、レコードをセッションに追加します。
  • session.commit() は、変更をコミットします。
from sqlalchemy.orm import query

session = engine.session()

records = session.query(MyTable).all()

for record in records:
    print(record.date_field)
  • 上記コードは、my_table テーブル内のすべてのレコードをクエリします。
  • records は、クエリ結果を含むリストです。
  • for ループは、リスト内の各レコードを反復処理します。
  • print(record.date_field) は、各レコードの日付フィールドを出力します。
  • データベース接続情報、テーブル名、列名などは、必要に応じて変更してください。



from sqlalchemy import Column, Integer, Date, func
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyTable(Base):
    __tablename__ = "my_table"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date_field = Column(Date)

session = engine.session()

date_str = "2024-06-13"
record = MyTable(date_field=func.to_date(date_str))
session.add(record)
session.commit()

sqlalchemy.types.Date() 型を使用する

sqlalchemy.types.Date() 型を使用して、Python の datetime オブジェクトを Oracle の DATE データ型に変換することができます。

from sqlalchemy import Column, Integer, Date
from sqlalchemy.types import Date
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyTable(Base):
    __tablename__ = "my_table"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date_field = Column(Date)

session = engine.session()

from datetime import datetime

date_obj = datetime.strptime("2024-06-13", "%Y-%m-%d")
record = MyTable(date_field=Date(date_obj))
session.add(record)
session.commit()

INSERT ステートメントを使用する

INSERT ステートメントを使用して、日付フィールドを含むレコードを直接 Oracle データベースに挿入することができます。

from sqlalchemy import text

session = engine.session()

sql = text(
    "INSERT INTO my_table (id, date_field) VALUES (:id, :date_field)"
)

session.execute(sql, id=1, date_field=datetime.today())
session.commit()

cx_Oracle を使用する

cx_Oracle を使用して、Oracle データベースに直接クエリを実行し、日付フィールドを含むレコードを挿入することができます。

import cx_Oracle

connection = cx_Oracle.connect("username/password@host:port/sid")
cursor = connection.cursor()

cursor.execute(
    "INSERT INTO my_table (id, date_field) VALUES (:id, :date_field)",
    id=1,
    date_field=datetime.today(),
)

connection.commit()
connection.close()

注意事項

  • 使用する方法は、状況に応じて選択してください。

SQLAlchemy を使用して Oracle に日付フィールドを保存するには、さまざまな方法があります。状況に応じて適切な方法を選択してください。

  • 上記以外にも、日付フィールドを保存する方法はいくつかあります。

sqlalchemy



SQLAlchemy.sql と Declarative ORM を使って Python で SQL クエリを構築する方法

SQLAlchemy. sql は、SQLAlchemy ORM とは別に、SQL クエリを構築するための Pythonic なツールを提供します。Declarative ORM と組み合わせて使用することで、SQL クエリをより柔軟かつ動的に生成することができます。...


SQLAlchemyで`LargeBinary`、`Binary`、`BLOB`型を使用してバイナリデータを保存する方法

SQLAlchemyでバイナリデータを使用するには、いくつかの方法があります。LargeBinary 型を使用するLargeBinary 型は、データベースに保存できる最大サイズのバイナリデータを表します。この型を使用するには、以下のようにコードを書きます。...


SQLAlchemyでdeclarative_baseクラスとsessionmakerクラスを組み合わせる

engine. execute() メソッドを使うtext() 関数を使うengine. execute() メソッドは、SQLクエリを直接実行するのに最もシンプルな方法です。ファイルの内容を読み込み、execute() メソッドに渡すことで、ファイルの内容をSQLクエリとして実行できます。...


中間テーブルの謎を解き明かす!SQLAlchemyで多対多リレーションシップを自在に操る

方法1:オブジェクトの追加関連付けたいオブジェクトを作成します。一方のオブジェクトの属性として、もう一方のオブジェクトを追加します。変更内容をコミットします。この方法は、シンプルで分かりやすいのが特徴です。以下は、この方法の例です。方法2:中間テーブルへの直接挿入...


SQLAlchemy におけるメタデータのその他の使用方法

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。メタデータは、以下のような様々な目的に使用することができます。...



SQL SQL SQL SQL Amazon で見る



エンティティキャッシュでデータベースへのアクセスを減らす:SQLAlchemyのエンティティキャッシュ機能

クエリキャッシュSQLAlchemyは、発行されたSQLクエリとその結果を内部的にキャッシュできます。これは、同じクエリが繰り返し実行される場合に、データベースへのアクセスを減らすのに役立ちます。エンティティキャッシュSQLAlchemyは、エンティティオブジェクトとその関連オブジェクトをキャッシュできます。これは、エンティティが頻繁にアクセスされる場合に、データベースへのアクセスを減らすのに役立ちます。


SQLAlchemyチュートリアル:`query`と`query.all`を使ってデータを取得しよう

SQLAlchemyでは、データベース操作を行うための様々な機能が提供されています。その中でも、queryとquery. allは、データの取得に頻繁に使用されるメソッドです。この解説では、queryとquery. allの違いを明確にし、ループ処理におけるそれぞれの影響について説明します。


pg_transaction_status() 関数を使用した PostgreSQL トランザクションにおける保留中の操作の確認

PostgreSQL トランザクションにおいて、コミットされていない保留中の操作を確認することは、デバッグやトラブルシューティングを行う際に役立ちます。ここでは、SQLAlchemy を使用して PostgreSQL トランザクションにおける保留中の操作を確認する方法を、分かりやすく日本語で解説します。


Python でデータベースとやり取りする: SQLAlchemy 外部方言チュートリアル

外部方言は、SQLAlchemy に新しいデータベースバックエンドを追加するためのプラグインです。 外部方言は、SQLAlchemy コアとデータベースとの間の橋渡し役として機能します。外部方言を書くには、以下の手順が必要です。データベースとの接続


SQLAlchemyでBLOBデータを専用ストレージサービスに格納する

この例では、SQLAlchemyを使用して、データベースに画像ファイルを格納する方法を紹介します。Imageクラスは、データベースのimagesテーブルに対応するエンティティクラスです。id属性は、主キーです。name属性は、画像ファイルの名前です。