SQLALchemyでフィールドをアンピクルする

2024-07-27

SQLAlchemyでフィールドをアンピクルする

このチュートリアルでは、SQLAlchemyを使ってフィールドをアンピクルする方法について説明します。

必要なもの

SQLAlchemy
Python 3.x

手順

必要なモジュールをインポートする

from sqlalchemy import Column, String, PickleType
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

ベースクラスを作成する

Base = declarative_base()

class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_models'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(PickleType)

モデルをデータベースに作成する

engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')
Base.metadata.create_all(engine)

データを保存する

from my_model import MyModel

session = Session(bind=engine)

data = {'name': 'John Doe', 'age': 30}

model = MyModel(data=data)
session.add(model)
session.commit()

from my_model import MyModel

session = Session(bind=engine)

model = session.query(MyModel).first()

data = model.data
print(data)

出力

{'name': 'John Doe', 'age': 30}

`my_model.py`

from sqlalchemy import Column, Integer, String, PickleType
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()


class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_models'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(PickleType)

`main.py`

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import Session

from my_model import MyModel

engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')

session = Session(bind=engine)

# データを保存
data = {'name': 'John Doe', 'age': 30}

model = MyModel(data=data)
session.add(model)
session.commit()

# データを復元
model = session.query(MyModel).first()

data = model.data
print(data)

my_model.pyファイルで、MyModelというモデルクラスを定義します。このクラスには、idフィールドとdataフィールドがあります。dataフィールドは、PickleTypeを使用してピクル化されます。
main.pyファイルで、sqlite:///mydatabase.dbという名前のSQLiteデータベースに接続します。
MyModelモデルクラスを使用して、新しいモデルインスタンスを作成します。
モデルインスタンスにdataフィールドを割り当てます。
モデルインスタンスをデータベースに追加します。
変更をコミットします。
データベースからモデルインスタンスを取得します。
dataフィールドの内容を出力します。

このコードは、SQLAlchemyを使ってフィールドをアンピクルする方法を理解するための基本的な例です。実際のアプリケーションでは、より複雑なモデルとデータを使用する必要があります。

コードを変更して、独自のモデルとデータを使用することができます。
コードを実行する前に、mydatabase.dbという名前のSQLiteデータベースを作成する必要があります。
このコードは、Python 3.xとSQLAlchemyが必要です。

JSON

JSONは、人間と機械が読みやすいデータ形式です。SQLAlchemyには、JSONデータを保存するためのJSONTypeデータ型が用意されています。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, JSON
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()


class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_models'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(JSON)

この例では、dataフィールドはJSONデータとして保存されます。

カスタムシリアライザー

独自のシリアライザーを作成して、フィールドをアンピクルすることもできます。これを行うには、PickleTypeまたはJSONTypeを継承した新しいデータ型を作成する必要があります。

from sqlalchemy import Column, Integer, String, PickleType
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.types import TypeDecorator

Base = declarative_base()


class MyPickleType(PickleType):
    def process_bind(self, dialect):
        if dialect.name == 'sqlite':
            return 'BINARY'
        else:
            return super().process_bind(dialect)


class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_models'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(MyPickleType)