SQLAlchemy 入門
for Kobe Python Meetup #13
2017/09/15 Kobe Japan

Yasushi Masuda PhD
( @whosaysni )
Tech team, Core IT grp. IT Dept.
MonotaRO Co., LTD.
Pythonista since 2001 (2.0～)
• elaphe (barcode library)
• oikami.py （老神.py）
• PyCon JP founder
翻訳もろもろ

アジェンダ
よくある誤解
SQLAlchemyを3行で
エンジンの基礎 (+hands-on)
SQL式を使う (+hands-on)
ORMの基礎 (+hands-on)

参考文献
オンラインドキュメント:
http://docs.sqlalchemy.org/en/
rel_1_1/
(古いけど)和訳:
http://omake.accense.com/
static/doc-ja/sqlalchemy/

準備
sakila DB SQLite版
https://github.com/jOOQ/jOOQ/jOOQ-examples/Sakila/sqlite-sakila-db/
Sakila
• MySQL エンジニア
作のサンプルDB
• レンタルビデオ屋
(...通じます？) のモ
デル
• BSD ライセンス
スキーマのドキュメントは下記
https://dev.mysql.com/doc/sakila/en/sakila-structure-tables.html
（上記のサイトのSQLiteデータベースバイナリは壊れているので、以下から取得してください）
https://github.com/wallymathieu/sakila-sample-database-ports/blob/master/sqlite-sakila-db/sqlite-sakila.sq

よくある誤解
[WRONG!] ORMライブラリですよね？
むしろ「DB操作フレームワーク」と考えましょう
[WRONG!] でもORMベースだよね？
SAのキモはコネクション管理とSQL式のフレームワークです。ORMがその上に乗ってます
[WRONG!] テーブル定義めんどそう。あと生SQL書いたりできないでしょ？
テーブル定義をしなくても使えます。生SQLの実行も問題ありません。
[WRONG!] SA 使うと値をエスケープしてくれるから安全ですね
値をエスケープしているのはDBAPIです。
[WRONG!] SAは高度すぎて初心者に向かない
SQLAlchemy は難しくないです。むしろ必要なのはSQLとDBの知識です。
[AGREE] ドキュメントよくわからん
そうですね

DB
プログラム
SQL
の生成
クエリの
実行
データ
型変換
パラメタ付き
クエリ
DBドライバ
セットアップ
接続管理
(cache, pool)
結果データ
へのアクセス
値の
エスケープ
スキーマ名の
管理
データ型変換
SQLの方言
クエリ構築
クエリの実行
クエリ結果
スキーマ構造の
定義
O/R マッピング
DB操作の抽象化・高水準化
DB操作
セッション
DB操作にまつわる関心事

SQLAlchemyを
3行で

エンジン： DB接続を管理して、DB間のSQLの
違いや操作方法の違いを吸収する
SQL式： カラムやテーブルをPythonのオブジェ
クトで表現して、SQL文をPythonの式の組み
合わせで書ける
ORM： テーブルをPythonクラスに対応付け
て、インスタンスの操作でレコードをいじれる

SQLAlchemy のドキュメント

SQLAlchemy のドキュメント
SQLAlchemy Core
エンジン
スキーマ定義
SQL 式
SQLAlchemy ORM
O/Rマッパー
宣言的O/Rマッピング
セッション
Dialect
DBバックエンドごとの定義

エンジン Engine
DB接続を管理する仕組み
SQL式 SQL Expression
SQLをPythonの式で表現する仕組み
マッパー mapper
DBレコードをPythonオブジェクトに対応付ける仕組み
ダイアレクト(方言) Dialect
DB バックエンドごとの違いを表現する仕組み

エンジン

使ってみましょう
• エンジンを生成してみましょう
• SQLite版のSakila databaseに接続して、簡単なクエリを
実行してみましょう

準備
sakila DB SQLite版 http://bit.ly/2fdeeft
https://github.com/jOOQ/jOOQ/jOOQ-examples/Sakila/sqlite-sakila-db/sqlite-sakila.sq
スキーマのドキュメントは下記
https://dev.mysql.com/doc/sakila/en/sakila-structure-tables.html
（上記のサイトのSQLiteデータベースバイナリは壊れているので、以下から取得してください）
https://github.com/wallymathieu/sakila-sample-database-ports/blob/master/sqlite-sakila-db/sqlite-sakila.sq

エンジンを生成してみよう
from sqlalchemy import create_engine
e = create_engine('sqlite:///sqlite-sakila.sq')
# str(e) してみましょう
# dir(e) してみましょう
# help(e) してみましょう

SQLite以外のDB
# インメモリ
create_engine('sqlite://')
# MySQL
create_engine(
'mysql://scott:tiger@dbserv/dbname')
# SQL Server
create_engine(
'mssql://bill:gates@dbserv/dbname')

ちなみにDB-APIでは
# sqlite3
>>> from sqlite3 import connect
>>> con = connect('sqlite-sakila.sq')
# mysql
>>> from MySQLdb import connect
>>> con = connect(db='sakila', user='...')

クエリを実行してみよう
>>> e = create_engine('sqlite:///sqlite-sakila.sq')
>>> q = 'select title from film limit 5'
>>> res = e.execute(q)
>>> res
<sqlalchemy....ResultProxy object at ...>
>>>
# dir(res) してみましょう
# list(res) してみましょう

ちなみにDB-APIでは
# DBAPIごとに挙動がまちまち
# sqlite3
>>> con.execute('select * from film')
<sqlite3.Cursor object at ...>
# mysql
>>> # con.execute がない。カーソルが必要
>>> cur = con.cursor()
>>> cur.execute('select * from film')
1000L

ResultProxyにアクセスしよう
>>> q = 'select title from film limit 5'
>>> res = e.execute(q)
>>> for row in res:
... print(row.title) # カラム名のアトリビュート
...
ACADEMY DINOSAUR
ACE GOLDFINGER
ADAPTATION HOLES
AFFAIR PREJUDICE
AFRICAN EGG

ResultProxyにアクセスしよう
>>> q = 'select title from film limit 5'
>>> res = e.execute(q)
>>> for row in res:
... print(row[0]) # n 番目のカラム
...
ACADEMY DINOSAUR
ACE GOLDFINGER
ADAPTATION HOLES
AFFAIR PREJUDICE
AFRICAN EGG

ResultProxyにアクセスしよう
>>> q = 'select title from film limit 5'
>>> res = e.execute(q)
>>> for row in res:
... print(row['title']) # 辞書アクセス
...
ACADEMY DINOSAUR
ACE GOLDFINGER
ADAPTATION HOLES
AFFAIR PREJUDICE
AFRICAN EGG

ResultProxyにアクセスしよう
>>> q = 'select title from film limit 5'
>>> res = e.execute(q)
>>> list(res) # 1レコード1タプルのリストになる
[(1, 'ACADEMY DINOSAUR', 'A Epic Drama of a Feminist
And a Mad Scientist ...]
# res.fetchall(), res.fetchone(), res.fetchmany(),
# res.keys() を実行してみましょう
# dir(res) してみましょう

update/insertを試そう
# 操作の前に、sqlite-sakila.sq をバックアップ
してください！
>>> res = e.execute('insert into film (film_id,
title, language_id, last_update) values (9990,
"HOGE", 1, CURRENT_TIME)')
>>> res.rowcount # 更新した行を返す
1
# "update set language_id=99 where
# language_id=1" も試してみましょう

パラメタクエリを使おう
# 非推奨（だけどよくある）書き方
param = 1
e.execute('select title from film where
film_id=%s' %(param)).fetchall()
[('ACADEMY DINOSAUR',)]

パラメタクエリを使おう
# 文字列挿入だとインジェクションできてしまう
>>> param = '0 union select password as title from staff'
>> e.execute('select title from film where film_id=%s' %
(param)).fetchall()
[('8cb2237d0679ca88db6464eac60da96345513964',), ('ACADEMY
DINOSAUR',)]
∵ SQLiteは最終的に以下のクエリを実行する
select title from film where film_id=0
union
select password as title from staff

パラメタクエリを使おう
e.execute('select title from film where
film_id=?', '0 union select password as title
from staff').fetchall()
[] # 何もヒットしない
∵ SQLiteは最終的に以下のクエリを実行する
select title from film where film_id='0 union
select ... staff
# パラメタクエリの値のエスケープは、
# SQLAlchemyでなくSQLiteの機能

トランザクションを使おう
>>> conn = e.connect()
>>> trans = conn.begin()
>>> trans
<sqlalchemy...RootTransaction object at ...>
# dir(trans) してみましょう
# begin() して update, insert したあとで
trans.rollback() してみましょう

トランザクションを使おう
>>> conn = e.connect()
>>> trans = conn.begin()
>>> conn.execute('select * from film where
film_id>9000').fetchall()
[(9990, 'HOGE HOGE', ...)]
>>> conn.execute('delete from film where
film_id>9000').rowcount # レコードを削除。2行消えた
2
>>> conn.execute('select * from film where
film_id>9000').fetchall() # 消えたので見当たらない
[]
>>> trans.rollback() # rollback でなかったことにする
>>> # ロールバックしたのでもとに戻っている
>>> list(conn.execute('select * from film where
film_id>9000'))
[(9990, 'HOGE HOGE', ..)]

トランザクションを使おう
# with を使うと、成功なら commit, 失敗なら
rollback をシンプルに書ける
>>> with e.begin() as conn:
... conn.execute('update ...')
... conn.execute

ハンズオン： エンジン基礎
sqlite-sakila.sq に
エンジンで接続
"DINOSAUR SECRETARY"
という作品の actor
を検索しましょう

ここまでのまとめ
• create_engine() でエンジンを作れる
• engine.execute(query, *parameters) でクエリを実行
• 実行結果はResultProxyオブジェクト
アトリビュート、配列、辞書でアクセスできる
result.fetchall() や list(result) で一括取得もできる
• engine.connect().begin() でトランザクションを作れる
begin() でトランザクション接続を開ける

SQL 式

エンジン： DB接続を管理して、DB間のSQLの
違いや操作方法の違いを吸収する
SQL式： カラムやテーブルをPythonのオブジェ
クトで表現して、SQL文をPythonの式の組み
合わせで書ける
ORM： テーブルをPythonクラスに対応付け
て、インスタンスの操作でレコードをいじれる

俺の考えたさいきょうの...
• SELECT foo, bar, baz ... が
select(foo, bar, baz ...)
みたいに書ければ便利じゃない？
• WHERE foo='blue' AND bar=42 が
where(foo='blue', bar=42) みたいに書けないかな？
• t = table('mytable', foo, bar, baz) みたいに書けば、
t.foo='blue', t.bar=42 みたいに表現できるよね。
• 作った式をクエリに変換して実行できると嬉しい

SQLAlchemyではこうなる
• select([col1, col2, ...], ...)
• column('foo')=='blue' ＆ column('bar')==42
• t = table('mytable', column('foo'), column('bar'), ...)
select([t]).where(t.c.foo=='blue', t.c.bar==42)
• query = select([t]).where(t.c.bar==42)
engine.execute(query).fetchall()

書いてみよう
• SELECT 文を書いてみましょう
• SQLite版のSakila databaseに接続して、簡単なクエリを
実行してみましょう

こんなモデルで
film (作品)
-------------------------
film_id PK
title タイトル
description 説明
release_year 年
language_id 言語
original_language_id
rental_rate 貸出料金
length 視聴時間
replacement_cost 原価
rating 対象年齢
last_update 最終更新

こんなクエリを書いてみましょう
• 料金 (rental_rate) 3ドル以下で借りられる
• 作品 (film) のタイトル(title) と料金を知りたい

SQLで表すと...
film (作品)
-------------------------
film_id PK
title タイトル
description 説明
release_year 年
language_id 言語
original_language_id
rental_rate 貸出料金
length 視聴時間
replacement_cost 原価
rating 対象年齢
last_update 最終更新
SELECT title, rental_rate
FROM film
WHERE rental_rate < 3.0

text() を使ってみましょう
text() は SQL 式の一部を生SQLで書きたい時に使える
>>> from sqlalchemy.sql import select, text
>>> q = select([text('title')])
>>> q
<sqlalchemy.....Select at ...; Select object>
>>> str(q)
'SELECT title'

from を指定して実行してみましょう
>>> from sqlalchemy.sql import select, text
>>> q = select([text('title')],
... from_obj=text('film'))
>>> str(q)
'SELECT title nFROM film'
>>> from sqlalchemy create_engine
>>> e = create_engine('sqlite://sqlite-sakila.sq')
>>> e.execute(q).fetchall()
[('ACADEMY DINOSAUR',), ('ACE GOLDFINGER',),
('ADAPTATION HOLES',)...]

テーブルやカラムを表す
オブジェクトを使いましょう
>>> from sqlalchemy.sql import column, table
>>> q = select([column('title')],
... from_obj=table('film'))
>>> str(q)
'SELECT title nFROM film'

カラムとテーブルを結びつけましょう
>>> film = table('film',
... column('film_id'),
... column('title'),
... column('rental_rate'))
>>> q = select([film.c.title, film.c.rental_rate])
>>> str(q)
'SELECT film.title, film.rental_rate nFROM film'

where rental_rate < 3.0 を表現しましょう
>>> column('rental_rate') < 3.0
<sqlalchemy...BinaryExpression object at ...>
>>> cond = column('rental_rate') < 3.0
>>> str(cond)
'rental_rate < :rental_rate_1'
>>> str(film.c.rental_rate < 3.0)
'film.rental_rate < :rental_rate_1'
>>> q = select([film.c.title],
... whereclause=(film.c.rental_rate<3.0))
...
>>> print(q)
SELECT film.title
FROM film
WHERE film.rental_rate < :rental_rate_1

generativeインタフェースを使いましょう
>>> q = film.select(film.c.rental_rate<3.0)
>>> print(q)
SELECT film.title, film.rental_rate
FROM film
WHERE film.rental_rate < :rental_rate_1
>>> q = film.select().where(film.c.rental_rate<3.0)
>>> print(q)
# どうなりましたか？
>>> q = film.select(film.c.rental_rate<3.0)
... .order_by(film.c.title)
...
>>> print(q)
# どうなりましたか？

テーブル結合を表現しましょう
>>> film_category = table('film_category',
... column('film_id'), column('category_id'))
...
>>> on = (film.c.film_id==film_category.c.film_id)
>>> j = film.join(film_category, onclause=on)
>>> str(j)
'film JOIN film_category ON film.film_id =
film_category.film_id'
>>> query = select([film.c.title], from_obj=j)
... .where(film_category.c.category_id==1)
>>> print(query)
# どうなりましたか？

ここまでのまとめ
• table() や column() を使ってテーブルやカラムを表せる
• カラム定義つきで tbl=table(...) を作ると、tbl.c.colname でカラムオブ
ジェクトにアクセスできる
• colname と何かを比較すると条件式オブジェクトになる
• select() にカラム(やテーブル)の列を指定するとSELECT文を表すオブ
ジェクトになる
• select() や テーブルのメソッドを呼び出して generative に式を作れる
• engine.execute(sql式) でクエリを実行できる

ハンズオン：こんなクエリを書いてみましょう
• ジャンル名 (category.name) が Animation で
• 料金 (rental_rate) 3ドル以下で借りられる
• 作品 (film) のタイトル(title) と料金を知りたい

こんなモデルで
film (作品)
-------------------------
film_id PK
title タイトル
description 説明
release_year 年
language_id 言語
original_language_id
rental_rate 貸出料金
length 視聴時間
replacement_cost 原価
rating 対象年齢
last_update 最終更新
category (ジャンル)
-------------------------
category_id PK
name ジャンル名
last_update 最終更新
film_category
-------------------------
film_id 作品ID
category_id カテゴリID
last_update 最終更新

実現例
（他にも書き方があります。試してみて！）
>>> category = table('category',
... column('category_id'),
... column('name'))
>>> f, fc, cat = film, film_category, category
>>> j = f.join(fc,
... onclause=(f.c.film_id==fc.c.film_id))
... .join(cat,
... onclause=(cat.c.category_id==
... fc.c.category_id))
...
>>> query = select([f.c.title, f.c.rental_rate], from_obj=j)
... .where(category.c.name=='Animation'))
...
>>> e..execute(query).fetchall()
[('ALTER VICTORY', 0.99), ('ANACONDA CONFESSIONS', 0.99), ...]

スキーマ定義

エンジンチョットデキル
スキーマ定義チョットデキル
ORMチョットデキル
現在の習熟状況
今ココ
SQL式チョットデキル

エンジンチョットデキル
スキーマ定義チョットデキル
ORMチョットデキル
SQL式チョットデキル
SA expertへの道
上級編
エンジンの
仕組み
上級編
上級編
上級編
SQL式の
仕組み
mapper/sessionの
仕組み
SQL式の
仕組み

エンジンチョットデキル
スキーマ定義チョットデキル
ORMチョットデキル
SQL式チョットデキル
SA expertへの道
上級編
エンジンの
仕組み
上級編
上級編
上級編
SQL式の
仕組み
mapper/sessionの
仕組み
SQL式の
仕組み
結構使える 誰得レベル
充分使えるちょっと便利！
←挫折する人のパターン

スキーマ定義

スキーマ定義って何
• table() や column() との違い：
テーブルやスキーマの属性を設定できる
カラムのデフォルト値とか、インデクスとか、制約とか
定義に基づいてCREATE TABLEできる
• クエリを書くだけならいらないですよね？
基本のSQL式だけより、書きやすくなります
• じゃ、知らなくてもいい？
本気のソフトウェア開発で使う時は必要です。
ORM使いたい人は覚えましょう

使ってみましょう
• テーブル定義を書いてみましょう
• テーブル定義からSQL式を作ってみましょう
• CREATE TABLEを生成してみましょう

location (商品棚)
---------------------------------
location_id INTEGER 棚番号
store_id INTEGER 店舗ID
last_update DATETIME 最終更新
こんなテーブルを作りましょう

from sqlalchemy import Column, MetaData, Table
from sqlalchemy import TIMESTAMP, INTEGER
location = Table(
'location',
MetaData(),
Column('location_id', INTEGER, primary_key=True),
Column('store_id', INTEGER, nullable=False),
Column('last_update', TIMESTAMP, nullable=False,
server_default='CURRENT_TIMESTAMP',
server_onupdate='CURRENT_TIMESTAMP'),
)
テーブルを定義する
location (商品棚)
---------------------------------
location_id INTEGER 棚番号
store_id INTEGER 店舗ID
last_update DATETIME 最終更新

# 基本は table() で作ったものと同じ
>>> str(location.select())
'SELECT location.location_id, location.store_id,
location.last_update nFROM location'
>>> location
Table('location', MetaData(bind=None), Column...)
>>> location.c.location_id
Column('location_id', INTEGER(), table=<location>,
primary_key=True, nullable=False)
>>> str(location.c.location_id==1)
'location.location_id = :location_id_1'
スキーマ定義を操作してみる

なぜまぎらわしい同じインタフェースなのか
Visitable (base type)
ClauseElement
Selectable
FromClause
[ table() ]
ColumnElement
ColumnClause
[ column() ]
Column Table
SchemaItem

なぜまぎらわしい同じインタフェースなのか
Visitable (base type)
ClauseElement
Selectable
FromClause
[ table() ]
ColumnElement
ColumnClause
[ column() ]
Column Table
SchemaItem
同じAPIを
継承している
CREATE/DROP
まわりを実装
SQL式の基本機能
◯◯節を出力
する機能
カラム・テーブル
関連の機能

>>> location.exists(bind=e) # テーブル存在チェック
False
>>> location.create(bind=e) # CREATE TABLE 実行
>>> location.exists(bind=e) # できてる
True
>>> location.drop(bind=e) # DROP TABLE 実行
>>> location.exists(bind=e)
False
【悲報】SQLAlchemy本体にはALTERのSQL式がありません
CREATE/DROP TABLEしてみる

>>> from sqlalchemy import Index
>>> f = Table('film', MetaData(), Column...)
>>> Index('k_title', f.c.title)
>>>
>>> from sqlalchemy import ForeignKeyContraint
>>> fc = Table('film_category', MetaData(),
... Column('film_id',
... ForeignKey(f.c.film_id)), ...)
>>> str(f.join(fc)) # onclause がなくても JOIN 可
'film_category JOIN film ON film.film_id = film_category.film_id'
>>> Index('k_title', f.c.title)
Index('k_title', Column('title', VARCHAR(length=255), table=<film>))
>>> f.indexes
{Index('k_title', Column('title', VARCHAR(length=255), table=<film>))}
インデクスと制約

location (商品棚)
---------------------------------
location_id INTEGER 棚番号
store_id INTEGER 店舗ID
last_update DATETIME 最終更新
ハンズオン: テーブル定義を書きましょう
• store_id にインデクスをはってみましょう
• store テーブルを定義して、location.store_id に
ForeignKey を追加し、テーブルを結合してみましょう

ここまでのまとめ
• Table() や Column() でテーブルを定義すると、DDL を
実行できる
カラムの制約やインデクスも貼れる
• Table() や Column() は、 table(), column() と同じよう
に扱える

さて、やっと
ORM basics

ORMって何だろう
• オブジェクトとリレーショナル(DB) のマップ (対応付け)
DBの内容をデータオブジェクトとして扱えるよう頑張る存在
• ActiveRecord パターンでの実現が華やか
• 1テーブルを1クラス、1レコードを1オブジェクトに対応付ける仕
組がよくある
• 外部キーを元に別テーブルのレコード（別クラスのインスタンス）
を参照できたりする
• カラムデータをプロパティやアトリビュートでアクセスできる
ことがある

SQLAlchemyのORMで覚えること
• ORMで頑張っているのはマッパー (mapper) とセッショ
ン (session)
• マッピングは古典的なのと近代的なのがある
裏側で使っている仕組みは同じ
• ORMでオブジェクトを操作するときはセッションを使う

マッピング
Tableオブジェクト
Column foo
Column bar
Column baz
...
エンティティクラス
魔改造されたエンティティ
仕掛けの付いた foo
仕掛けの付いた bar
仕掛けの付いた baz
...
method qux
method quux
method qux
method quux
...
その他有象無象
...
その他有象無象
得体の知れない
内部オブジェクト
とある
mapper
の魔法

classic mapping
古いやつ昔からあるやつ
新しいやつを支えている
古の魔法 = よくわからんから避けられる
declarative mapping
新しいやつ 書きやすい 流行の宣言的API
古の魔法ｘ現代の魔法＝よくわからないけど便利
SAでORMといえばだいたいこっちの話
mapping の種類

>>> from sqlalchemy.orm import mapper
>>> actor_tbl = Table(...)
>>> class Actor(object): pass
>>> mapper(Actor, actor_tbl)
>>> dir(Actor)
['__class__', ... '_sa_class_manager',
'actor_id', 'first_name', 'last_name']
>>> Actor.actor_id
<...InstrumentedAttribute object at ...>
classic mapping
またこんど

使ってみましょう
• 宣言的ORMの方法でテーブル定義を書いてみましょう
• セッションを作ってORMを操作しましょう

>>> from sqlalchemy.ext.declarative import
declarative_base
>>> from sqlalchmy import DateTime, Integer,
String
>>> Base = declarative_base()
宣言的マッピングにはモデルベースクラスが必要

# ベースクラスを拡張するとORMで扱えるモデルクラスになる
class Actor(Base):
__tablename__ = 'actor'
actor_id = Column(Integer,primary_key=True)
first_name = Column(String)
last_name = Column(String)
last_update = Column(DateTime)
def full_name(self):
return '{} {}'.format(
self.first_name, self.last_name)
モデルクラスを定義しましょう

# 見かけは普通のクラス
>>> Actor
<class '__main__.Actor'>
# 定義したフィールドと得体の知れない属性が追加される
>>> dir(Actor)
['__class__', ... '_decl_class_registry',
'_sa_class_manager', 'actor_id', 'first_name',
'last_name', 'last_update', 'metadata']
# actor_id が魔法のアトリビュートになっている
>>> Actor.actor_id
<sqlalchemy...InstrumentedAttribute object at ...>
モデルクラスを見てみましょう

>>> actor = Actor()
>>> actor
>>> vars(actor_obj)
{'_sa_instance_state':
<sqlalchemy...InstanceState object at ...>}
>>> actor_obj.first_name = 'foo'
>>> actor_obj.last_name = 'bar'
>>> actor_obj.full_name()
'foo bar'
>>>
# 興味がある人は、dir(_sa_instance_state)
# を手がかりに研究してみましょう
モデルインスタンスを生成しよう

セッションを理解しよう
• セッション＝トランザクションのようなもの
エンジンのDB接続一つが対応している
通常、セッションの持続中は、他のプログラムは
セッションが捕まえている接続にアクセスできない
• オブジェクトの読み出し：SELECT
新たなオブジェクトをセッションに追加：INSERT
オブジェクトのアトリビュートを更新：UPDATE
• 通常は、セッションを閉じたり明にcommit() しないと
DBを更新しない（「1000オブジェクト追加したのに何も起きない
これバグだろ」→セッション閉じてなかった は恥ずかしいFAQ）

session
Engine
Program
query A
select A
record Aobject A
start
tracking A...
(updates) flag A as
"dirty"
reflect new/dirty
changes
flush
start
tracking B
...
add
object B
update A
insert B
commit
begin

セッションを使ってみましょう
# セッションを作るクラスを sessionmaker で作る
# 使うエンジンが一定ならこのとき指定する
>>> from sqlalchemy.orm import sessionmaker
>>> SessionClass = sessionmaker(bind=e)
>>> session = SessionClass()
>>> session
<sqlalchemy.orm.session.Session object at ...>
# dir(session) してみましょう

クエリを生成してみましょう
>>> query = session.query(Actor)
>>> query
<sqlalchemy.orm.query.Query object at ...>
# str(query) してみましょう。どうなりますか？
# dir(query) してみましょう。

セッション中でオブジェクトを取り出そう
# first(), get(pk), スライスなどの操作で
# インスタンス (の列) を返す
>>> my_actor = query.first()
>>> my_actor
<...Actor Object at ...>
>>> my_actor.first_name
'PENELOPE'
>>> my_actor.full_name() # メソッドも呼べる
'PENELOPE GUINESS'

セッション中でオブジェクトを取り出そう
>>> q = session.query(Actor)
>>> q.first()
<...Actor object at ...>
>>> q.all() # WARNING: SELECTs all records
<...Actor object at ...>, <...Actor object at ...>, ...
>>> q[:3]
<...Actor object at ...>, <...Actor object at ...>, ...
>>> q.count()
200

フィルタでクエリを絞込みしよう
>>> q = session.query(Actor)
>>> q1 = q.filter(Actor.first_name=='PENELOPE')
>>> str(q1)
'SELECT ... nFROM actornWHERE actor.first_name = ?'
>>> q2 = q1.filter_by(last_name='GUINESS')
>>> str(q2)
'SELECT ... nFROM actornWHERE actor.first_name = ? AND
actor.last_name= ?'
>>> [result.full_name() for result in q2.all()]
['PENELOPE GUINESS']

オブジェクトを追加・更新しよう
# 新規オブジェクトを session に add() すると
# INSERT 対象になる
>>> session = Session()
>>> actor_a = Actor(first_name='KEN',
... last_name='WATANABE')
>>> session.add(actor_a)
>>> session.commit()
# セッションから取り出したオブジェクトを
# 変更すると UPDATE 対象になる
>>> actor_b = session.query(Actor).get(1)
>>> actor_b.last_name='GEORGE'
>>> session.commit()

ここまでのまとめ
• SAのORMは、宣言的 (declarative) にモデルを定義する
ことで使える
• ORM 下のオブジェクトを操作するにはセッションを使う
• DBレコードからオブジェクトを生成して取り出すには、
セッションでクエリを作って、 all() や first() で取り出す
• SQLの実行はセッションにコントロールされている

ハンズオン： ORM
• category テーブルをORMで定義
してみましょう
• セッションを作って、Category
のモデルのクエリを実行しましょ
う
• Nature というカテゴリを追加し
ましょう。
• NatureをGeographyに変更しま
しょう
• Geographyを削除しましょう

以上です。
おつかれさまでした！

おまけ：今日お話していないこと
• エンジン： コネクション管理・コネクションプールの話
SQLiteでマルチスキーマDBぽく使う話
• スキーマ定義： マイグレーションの話
inspection/reflection でDBからスキーマ定義を自動構築する話
• ORM： いにしえのORM APIの話
外部キーを設定してたどる話
• MonotaROでの開発でSAを導入しようとしている話
• Django ORM他のORMとSAとの比較の話
また、機会があれば。