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ここ数ヶ月 SQLAlchemy を使って開発をしている。 開発当初は特に問題もなく調子よく行っていたが、自分のローカル環境の MySQL の設定を本番に近づけたため、SQLAlchemy がエラーをはいた - Memo が出た。 pool_recycle の値を短くすれば解決と思ったが、解決しなかった。 前提として FW は Flask を利用。SQLAlchemy は素で scoped_session を使っている。 Flask-SQLAlchey や Flask-Alchemy-Session は使ってない。 autocommit, autoflush は False の設定。 でたエラーが sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (2013, 'Lost connection to MySQL
Overview of Python ORMs As a wonderful language, Python has lots of ORM libraries besides SQLAlchemy. In this article, we are going to take a look at several popular alternative ORM libraries to better understand the big picture of the Python ORM landscape. By writing a script that reads and writes to a simple database with two tables, person and address, we will gain a better understanding about
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime from flaski.database import Base from datetime import datetime class WikiContent(Base): __tablename__ = 'wikicontents' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(128), unique=True) body = Column(Text) date = Column(DateTime, default=datetime.now()) def __init__(self, title=None, body=None, date=None): self.title = tit
Motivation¶ Django’s ORM is wonderful and easy to use. When the standard ORM operations are insufficient for an application, Django provides multiple methods for more directly interacting with the database, including django.db.models.Manager.raw() and django.db.connection.cursor(). However, using these methods can easily lead to vendor lock-in. Additionally, programmatically building SQL is a diff
Like Pinterest and others I want to make great apps in Django. Many of them are talking about limitations of Django ORM - Pinterest are using only one table in Django ORM. I think it can be User table or django_session. It is because they had started with Django ORM. So, if I am going develop and promote my site for a long time, what solution should I choose? I am going to stay with django, and no
とりあえず導入部分だけざっくりと。 データベースへの接続 SQLAlchemy from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///:memory:', echo=True) peewee from peewee import SqliteDatabase engine = SqliteDatabase('db.sqlite') engine.connect() peeweeでsqlite:///:memory:する方法はめんどくさくて調べてません... ※2012.1.15 追記 peewee.SqliteDatabase(":memory:")でいけた モデルの定義 SQLAlchemy from sqlalchemy import Column, Integer, String, BOOLEAN
つーことで、PyCon APAC2013のCFP没ネタの２つ目。 インストール 特にめんどうなことなくpipでインストールできます。 $ pip install sqlalchemy モデル定義 テーブル定義とクラス定義をして、それらをマッピングするのが、データマッパーの本来の方法ですが、sqlalchemy.ext.declarative を使うのが圧倒的に楽です。 これを使うとテーブル定義をクラス内で行い、自動でマッピングまで行ってくれます。 declarative_baseでベースクラスを定義して、それを継承してモデルを定義します。: from sqlalchemy import ( Column, Integer, ForeignKey, ) from sqlalchemy.orm import ( relationship, scoped_session, sessionmake
SQLAlchemy というPythonのORMライブラリがあります。 こいつでテーブルを定義するには二通りの方法があって、1つは従来の「テーブル定義とそれを表現するオブジェクト(のクラス)を定義した後、2つをマッピングする」もの、もう1つは「declarativeという機能を使って、1つのクラス定義だけでテーブル定義とマッピングができる」ものがあります。 後者(declarative)の方が楽なので好きなんですが、あんまり日本語情報がないのでメモも兼ねてdeclarativeのモデルの継承についてちょっと書いてみたいと思います。 今回使ったSQLAlchemyのバージョンは0.7.5です declarative_base() で生成したクラスオブジェクトについて 結論から言うと、モデルを書くときはテーブル名・主キーを書かないとSQLAlchemyに怒られます。 以下のコードは必要なものが
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.schema import Column, ForeignKey from sqlalchemy.types import Integer, String from sqlalchemy.orm import relation from sqlalchemy.engine import create_engine from sqlalchemy.orm.session import sessionmaker Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(S
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