メタデータの反映
SQLAlchemy はORM として動作することも可能で、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。以下の例は、SQLAlchemy 1.4 での使用に準拠しています。
マッピングクラスを使用したデータのモデル化
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。これは"sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base" を使って行います。データモデル内の既知のテーブルは、以下の例のように、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 `sakila`.Orders(Base): __tablename__ = "`sakila`.Orders" Id = Column(String, primary_key=True) ShipName = Column(String) ShipCity = 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。automap_base によって、データモデル全体でメタデータの発見を実現します。
from sqlalchemy import MetaData from sqlalchemy.ext.automap import automap_base meta = MetaData() abase = automap_base(metadata=meta) abase.prepare(autoload_with=engine) `sakila`.Orders = abase.classes.`sakila`.Orders
その他に、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) `sakila`.Orders_table = Table("`sakila`.Orders", meta) insp.reflect_table(`sakila`.Orders_table, ["Id","ShipCity"])