FastAPI SQLModel 入門 - Qiita
SQLModel はPythonコードから SQL databases と会話するためのライブラリです。ここでは FastAPI での使われ方を見ていきますが、FastAPIとは独立したものとして設計されています。 SQLModelはFastAPI の作者が自ら作成しており、SQLAlchemy と Pydantic の両方との互換性を保っています。Pydantic はデータ検証のためのPythonライブラリです。Pythonのtype hintが使われます。ですからPydanticクラスはAPIの入り口であるパスオペレーション関数で使われることが一般的です。 過去記事「FastAPI と SQL Databases(SQLAlchemy)」でFastAPIで SQLAlchemy を使ってSQL Databaseを扱う方法を述べましたが、SQLAlchemy と Pydantic の2重
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
【SQLAlchemy】sessionの作成はどの方法がいいのか？考えてみた - とりあえずの独り言
概要 sessionクラスを使う session_markerクラスを使う scoped_sessionクラスを使う（オススメ) session のクローズについて 補足(auto_flush, auto_commit設定について) 補足(トランザクションについて) 概要 SQLAlchemyでは、sessionの作成方法が複数あって結局どれがいいの？っていうのをいろいろ考えてみた。 ちなみに、Flaskなどのフレームワークを利用している場合はSQLAlchemyをラップしたFlask-SQLAlchemyなどがあるのでここら辺を利用するとsession周りは良しなにやってくれます。 フレームワークを使わないような、ツールやバッチ系などではSQLAlchemy単体で使うことも多いと思うのでそういう人向けです。 参考： SQLAlchemyのSession生成方法 - Qiita 【Pyth
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。
SQLAlchemy の Session や scoped_session、トランザクションに関して理解していきます。 用語おさらい セッション（Session） SQLAlchemy の Session オブジェクトは、ORM マッピングされたオブジェクトの永続化に関する操作を管理するオブジェクトです。 sqlalchemy.orm.Session を直接インスタンス化しても良いですが、実環境では sessionmaker を使うことが一般的です。sessionmaker は Session オブジェクトを作るためのファクトリで、任意の設定をした Session オブジェクトを生成することができます。 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_e
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
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SQLAlchemyでテーブル設計とORMの操作
SQLAlchemyのセッション・トランザクションを理解する - Sogo.dev
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた