SQLSoupで既存のデータベースを参照する - 偏った言語信者の垂れ流し
既存のデータベースのテーブルを参照するのにSQLAlchemyを使おうと思っていたら、 @aodag からSQLSoupというモジュールがあるよと教えてもらったので試してました。 SQLSoupはSQLAlchemyに依存していて(元々はSQLAlchemyの拡張で、最近分離された)、SQLAlchemyのテーブルやマッパー定義をしなくても、簡単にデータベースのテーブルを参照できます。 http://pypi.python.org/pypi/sqlsoup Welcome to SQLSoup’s documentation! — SQLSoup 0.9.0 documentation インストール インストールはpipなどで sqlsoup という名前を指定する。 $ pip install sqlsoup依存でSQLAlchemyもインストールされる。データベースドライバは別途必要なも
SQLAlchemyでカラムの値を遅延ロードする方法 - ぷろぐらまはっくす MkⅡ
どんなO/Rマッパでもそうだと思うけど、モデルを取得すると基本的に全てのカラムから値を取り出そうとする。 1レコードのサイズが少なければ問題にならないが、BLOBのようにサイズの大きなカラムを追加するととたんにパフォーマンスが悪くなってしまう。 SQLAlchemyもそのあたりは同じ。 でもどのカラムが必要で不要なのか細かく指示できるので、うまく調節すれば取り出す値を最小限にとどめることができる。 適用例 userテーブルはBLOB型のiconカラムを持っている。 # テーブル定義 user_table = sqlalchemy.Table( 'user', meta_data, sqlalchemy.Column('id', sqlalchemy.Integer, sqlalchemy.Sequence('user_id_seq'), primary_key = True), sqlal
Sql alchemy bpstyle_4
The document discusses SQLAlchemy, an object-relational mapper (ORM) for Python. It covers active records and data mappers, declarative mapping, relationships, inheritance, sessions, and more. SQLAlchemy allows mapping Python classes to database tables, provides flexibility in schema design and relationships, and handles data processing through its unit of work pattern.
手っ取り早く知りたい人のためのSQLAlchemy 0.4 - Pylons 日本語 - PythonWeb
※この文書は、 [SQLAlchemy 0.4 for people in a hurry] の v.29 を翻訳したものです。 これは、 Pylons >= 0.9.6 と SQLAlchemy >= 0.4 のための SQLAlchemy 0.4 バージョンの記事です。もしまだ SQLAlchemy 0.3 を使用しているなら、[SQLAlchemy 0.3 for people in a hurry] を見てください。このバージョンは、 SAContext や pylons.database を使用しません。その両方とも廃止されました。 これは、他のコンポーネントを使い始めるための Pylons のクイックガイドのひとつです。それは Pylons 0.9.6rc2 (2007年8月) 現在、 PylonsとSQLAlchemy を使用するお勧めの方法を述べます。これは Pylons
既存のSQLiteデータにSQLAlchemyでアクセスする
多数の化合物のファイルはSMILES形式でsqliteのデータベースにしておくと、あつかいやすいのだけど、たまにさくっとアクセスしてゴニョりたいときにsqliteでSQL文発行してとかめんどくさかったりする。 で、SQLAlchemy使うとpythonの対話環境で使えてそのままpybelとかに持っていけるので便利なんだけど、いちいちマッピングしなくても良いらしい。 create_engineでsqliteのファイルを指定して、reflectをTrueにすればよい。 from sqlalchemy import * db = create_engine('sqlite:///test.db') metadata = MetaData(bind=db, reflect=True) table = metadata.tables['table_name']
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