Flask ログイン機能 CRUDとセットで実装してみた - Qiita
CRUDの記事では、pipを使用していますが flask関連は基本的にAnacondaでインストールできます！ PythonにおけるDBの準備 from flask import Flask, redirect,render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy + from flask_login import LoginManager, UserMixin + import os app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db' + app.config['SECRET_KEY'] = os.urandom(24) db = SQLAlchemy(app) + login_manager = Lo
【Python】SQLAlchemyの基本的な使い方｜Python Tech
以降ではエンジンレイヤ、SQL表現言語、ORMのそれぞれのレベルでのプログラミング例について紹介していきます。 説明に使用するデータベースとしてはSQLiteを用いて説明します。接続表現を変更すれば他の種類のデータベースでも同様です。SQLiteの使い方については「SQLiteの基本的な使い方」でまとめていますので興味があれば参考にしてください。 エンジンレイヤとしての使用 エンジンレイヤとしてSQLAlchemyを使用する方法のプログラム例を紹介していきます。 エンジンレイヤとしての使用では、具体的なSQL文で最も低レベルでデータベースへのアクセスを行います。 実装例 CREATE TABLE, INSERT, SELECT, UPDATE, DELETEを一通り実行する実装例を紹介します。詳細の説明は以降で行います。 import sqlalchemy as sa from sqlal
SQLAlchemy を使って Pandas のデータをDBに保存する - Qiita
概要 Python の O/R マッパー SQLAlchemy に関するメモ。 前提 Python 3 SQLAlchemy + MySQL を使ってみる（その１） import pandas as pd import sqlalchemy as sa df = pd.DataFrame({'point': [100]}) print(df) url = 'mysql+pymysql://root:@localhost/test_db?charset=utf8' engine = sa.create_engine(url, echo=True) df.to_sql('test1', engine, index=False, if_exists='append') これで MySQL の test_db データベース上で test1 テーブルの point カラムに 100 という数値が挿入
Pythonを利用してcsvファイルをDBにインポートする - Qiita
始めに Pythonを利用して、csvファイルをそのままpostgresqlにインポートするスクリプトを作成した。sqlaclchemyとpandasを利用することで、テーブルの作成の手間がなくなったり、DBの違いも吸収できるようになった。 postgresqlの準備 実験用のpsotgresqlは、docker-composeを利用して立ち上げる。 version: '3' services: postgres: image: postgres:10 container_name: postgresql ports: - "5432:5432" environment: POSTGRES_USER: postgresql_user POSTGRES_PASSWORD: postgresql_password volumes: - ./db:/var/lib/postgresql/data
SQLAlchemyでテーブル設計とORMの操作
SQLAlchemyとは SQLAlchemyは、PythonのORMの1つで、Pythonでは一番有名なORMでもあります。ORMとしては、SQLインジェクション対策が標準でサポートされています。ただのORMとしてではなく、テーブル設計を行うのにも非常に便利です。 ここではSQLAlchemyの使い方について紹介します。DBはPostgresqlやMySQLではなく、簡易的なはSQLiteを使用します。 ORMとは Object-Relational Mappingの略です。 オブジェクト志向言語のクラスとRDBとのマッピングを行ってくれるのがORMです。SQLをオブジェクト指向で書けるようになります。 ORMの利点をまとめると主に以下の2つの点があります。 異なるDBの違いを吸収する MySQLやPostgresqlといったデータベースの種類によらず、同じソースコードで操作できます。
【PythonのORM】SQLAlchemyで基本的なSQLクエリまとめ - Qiita
SQLAlchemy1.2の基本的なクエリをまとめました！ python初心者以上向けの記事です。 改めて読み返してみると、直した方が良さそうな箇所や、この機能書かないんかいってのがあるので修正予定です。 記述内容 ORMについて、動かしてみるところまで、select, limit, orderby, distinct, join, leftjoin, in, insert, update, delete, union, unionAll, sql吐き出し, sqlを直接実行について また、flask-sqlalchemyでは実行を試していません。 SQLAlchemyとは pythonのORMモジュール。 session.query(User).all() このようにSQL操作ができる。 SQLをクラスとして扱えるようにしたもの。 使用する理由は、 ・SQLインジェクション対策がサポート
【Python Flask入門】データベースと連携したWebアプリケーション作成｜エンジニアライフスタイルブログ
エンジニアライフスタイルブログを運営しているミウラ(@miumiu06171)です。 普段はフリーランスでシステムエンジニアをしております。 今回は、こちらの記事に続いてPythonのFlask入門者向けにデータベースと連携したWebアプリケーションを作る流れを紹介していきます。 Webアプリケーションの例として、こちらのFlask公式ページのチュートリアルのようなブログ記事作成アプリを取り扱います。 FlaskでWebアプリを作成するためにVisual Studio Code (VS Code) を使用しているため、同様に確認したい方は、こちらの記事でVS CodeでPythonの開発環境を構築してみてください。 PythonのFlaskでDB(データベース)と連携しないWebアプリケーションを作成 ここでは、PythonのFlaskでDBと連携しないシンプルなWebアプリケーションの作
SQLAlchemyの基本的な使い方 - Qiita
SQLAlchemyとは SQLAlchemyとは，Pythonの中でよく利用されているORMの1つ． ORMとは，Object Relational Mapperのことで，簡単に説明すると，テーブルとクラスを1対1に対応させて，そのクラスのメソッド経由でデータを取得したり，変更したりできるようにする存在． ORMの利点とは 1. 異なるDBの違いを吸収してくれる DBの種類によらず，同じソースコードで操作できるので，複数のDBを併用する場合や，DBを変更する場合にも，コードの書き換えの必要がない． 2. SQLを書かなくてもよい MySQLや，SQLite，PostgreSQLなどのDBを操作するにはSQLを使うが，SQLAlchemyを使うと，SQLを直接記述することなしに，DBを"Pythonic"に操作できる． SQLAlchemyの使い方 簡単な流れとしては，どのDBにどうやって
とりあえず使えそうな SQLAlchemy 入門（※ ORM機能は使いません） - エムスリーテックブログ
物資難の時代、化学者はカップ酒をビーカー代わりに使った・・・らしい（本文とは関係ありません） こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 SQLAlchemyはPythonのSQLライブラリのデファクトスタンダードで、エムスリーでも使っていますが、意外と導入の障壁が高い。そこで、とりあえずSQLAlchemyを使い始めるのに必要な情報を調べました。 具体的には生の（文字列の）SELECT文を組み立て、クエリする方法を説明します。 なぜこの記事を書いたか SQLAlchemy の入門記事をググると、 SQLAlchemy は ORM です DBに接続しメタデータを取得します ベースモデルを継承し、モデルを定義し、テーブルと関連づけます といった、 「重い」使い方の記事ばかりがヒットします。そのせいか、 「SQLAlchemyは難しい」 「SQLAlchemyはORM
SQLAlchemy入門 接続とSQL実行 | Python学習講座
engine apiと接続 SQLAlchemyが提供するengineとは、接続を始めとしたSQLAlchemyの機能を使用するための起点となるオブジェクトです。 engineだけでも最低限のDB操作、つまりデータベースへの接続の作成、SQLステートメントの送信、および結果の取得を行うことができます。 engineオブジェクトは、create_engine関数を呼び出してデータソース名を渡すことによって作成されます。 engineを使用した簡単なサンプルを見てみましょう。sqlite3のオンメモリのDBに接続し、SQLを実行してみます。 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///:memory:') # 接続する with engine.connect() as con: # テーブルの作成
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【Python】SQLAlchemyでMySQLに接続する - Qiita
flask_SQLAlchemyを使ってCRUDを作成する - Qiita