SQLAlchemy はオブジェクト関係マッピング（ORM）として動作させることができます。これにより、データベーステーブルのレコードをインスタンス化可能なレコードとして扱うことができます。 この機能を使用するには、次の方法の1つを使って参照先のメタデータを反映する必要があります。

Note： 以下の例ではSQLAlchemy 1.4 を使用しています。

マッピングクラスを使用したデータのモデル化

"sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base" を使用して、ORM でモデル化するテーブルのマッピングクラスを宣言します。 データモデル内の既知のテーブルは、以下の例に示すように、部分的または完全にモデル化されます。

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Dataset_Opportunity(Base):
	__tablename__ = "Dataset_Opportunity"
	Id = Column(String, primary_key=True)
	Name = Column(String)
	CloseDate = Column(String)

自動でのメタデータの反映

手動でテーブルをマッピングする他に、SQLAlchemy は1つ以上のテーブルのメタデータを自動で見つけることができます。 データモデル全体でこれを行うには、automap_base を使用します。

from sqlalchemy import MetaData
from sqlalchemy.ext.automap import automap_base
meta = MetaData()
abase = automap_base(metadata=meta)
abase.prepare(autoload_with=engine)
Dataset_Opportunity = abase.classes.Dataset_Opportunity

また、1つのテーブルの情報であればインスペクターを使用して反映することもできます。この方法で反映させる場合には、マップする特定のカラムのリストはオプションです。

from sqlalchemy import MetaData, Table
from sqlalchemy import inspect
meta = MetaData()
insp = inspect(engine)
Dataset_Opportunity_table = Table("Dataset_Opportunity", meta)
insp.reflect_table(Dataset_Opportunity_table, ["Id","CloseDate"])