PyCharm のデータベースツールが最強。ER図も簡単に書き出せるよ - akiyoko blog
はじめに Django アプリを開発するのに、Mac 版 PyCharm を使っています。 PyCharm のデータベースツールを使うと、レコードの内容をテーブル表示、コンソールからSQL実行など、Sequel Pro で出来ることはほぼ代替できるし、ER図も書き出せてすごく便利です。 ちなみに、データベースはいつも MySQL を使っているのですが、それ以外にも PostgreSQL やその他のほとんどのデータベースでも利用可能です。 バージョン Mac OS X 10.10.5 PyCharm (Professional Edition) 5.0.4 なお、PyCharm のデータベースツールは、Professional 版でしか使えません。 PyCharm :: Editions Comparison MySQL の接続設定 Database ペインを表示します。 [+] アイコン
【Django/VSCode】データベースのテーブルの中身を表示する
このページでは、特に VSCode ＆ Django ＆ SQLite3 を利用されている方に向け、データベースのテーブルの中身（レコード）を簡単に表示する方法を紹介していきます。 一応 Django 利用者向けとしていますが、Django や Python に限らずとも、VSCode と SQLite3 を利用されている方であれば問題なくテーブルの中身の表示を行うことができると思います（未確認ですが…）。 VSCode でデータベースの中身を表示する際には「拡張機能」を利用します。これにより、簡単に、かつ、SQL 文の知識なしにデータベースのテーブルの中身を表示することができます。 今回紹介するのは下記の２つの拡張機能になります。どちらか一方をお好みでインストールしておけば良いと思います。 SQLite Viewer SQLite どちらも簡単にデータベースのテーブルの中身の表示を行うこ
Python Pandasの使い方を徹底解説！(インストールからデータ分析まで) - ビジPy
Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、Numpyを使いやすく拡張したライブラリになります。 このライブラリも、データ分析、機械学習、ディープラーニングには必要不可欠なものになります。 NumPyがベクトルや行列などの数値計算に特化している一方で、Pandasは数値だけではなく、文字列などの様々なデータ型を扱うことができます。 NumPyとの使い分けとしては、機械学習やディープラーニングなどの大量の数値データを高速に扱う処理はNumpyを利用し、データの取り込みや加工、集計処理、数値以外のデータの処理などはPandasで実施します。 Pandasでは、次のような処理をすることができます。 CSVやExcelファイルなどの様々な形式のファイルからのデータ取り込み、書き込みインデックスの設定とインデックスを指定してのデータ検索Exce
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
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【Python】SQLite3の使用方法 - Qiita