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レコード: SQL for Humans™

Records は、ほとんどのリレーショナルデータベースに対して生の SQL クエリを作成するための、非常にシンプルですが強力なライブラリです。

SQLを書くだけです。ベルもホイッスルもありません。この一般的なタスクは、利用可能な標準ツールでは驚くほど難しい場合があります。このライブラリは、クエリ結果を操作するためのエレガントなインターフェイスを提供しながら、このワークフローを可能な限りシンプルにするよう努めています。

データベースのサポートには、RedShift、Postgres、MySQL、SQLite、Oracle、MS-SQL が含まれます (ドライバーは含まれません)。

☤ 基本

SQL の書き方はわかったので、データベースに SQL を送信しましょう。

 import records

db = records . Database ( 'postgres://...' )
rows = db . query ( 'select * from active_users' )    # or db.query_file('sqls/active-users.sql')

一度に 1 行を取得します。

 > >> rows [ 0 ]
< Record { "username" : "model-t" , "active" : true , "name" : "Henry Ford" , "user_email" : "[email protected]" , "timezone" : "2016-02-06 22:28:23.894202" } >

または、それらを反復処理します。

 for r in rows :
    print ( r . name , r . user_email )

値にはさまざまな方法でアクセスできます: row.user_email 、 row['user_email'] 、またはrow[3] 。

英数字以外の文字 (スペースなど) を含むフィールドも完全にサポートされます。

または、後で参照できるようにレコードコレクションのコピーを保存します。

 > >> rows . all ()
[ < Record { "username" : ...} > , < Record { "username" : ...} > , < Record { "username" : ...} > , ...]

1 つの結果のみを期待する場合:

 > >> rows . first ()
< Record { "username" : ...} >

その他のオプションには、 rows.as_dict()およびrows.as_dict(ordered=True)があります。

☤ 特徴

反復された行は、将来の参照のためにキャッシュされます。
$DATABASE_URL環境変数のサポート。
便利なDatabase.get_table_namesメソッド。
クエリをエクスポートするためのコマンドラインレコードツール。
安全なパラメータ化: Database.query('life=:everything', everything=42) 。
クエリは文字列またはファイル名として渡すことができ、パラメータもサポートされています。
トランザクション: t = Database.transaction(); t.commit() 。
一括アクション: Database.bulk_query()およびDatabase.bulk_query_file() 。

Records は SQLAlchemy と Tablib を誇りを持って提供しています。

☤ データエクスポート機能

Records には完全な Tablib 統合も備えており、1 行のコードで結果を CSV、XLS、JSON、HTML テーブル、YAML、または Pandas DataFrames にエクスポートできます。友人とデータを共有したり、レポートを作成したりするのに最適です。

>>> print (rows.dataset)
username|active|name      |user_email       |timezone
--------|------|----------|-----------------|--------------------------
model-t |True  |Henry Ford|[email protected]|2016-02-06 22:28:23.894202
...

カンマ区切り値 (CSV)

>>> print (rows.export( ' csv ' ))
username,active,name,user_email,timezone
model-t,True,Henry Ford,[email protected],2016-02-06 22:28:23.894202
...

YAML はマークアップ言語ではありません (YAML)

 > >> print ( rows . export ( 'yaml' ))
- { active : true , name : Henry Ford , timezone : '2016-02-06 22:28:23.894202' , user_email : model - t @ gmail . com , username : model - t }
...

JavaScript オブジェクト表記法 (JSON)

 > >> print ( rows . export ( 'json' ))
[{ "username" : "model-t" , "active" : true , "name" : "Henry Ford" , "user_email" : "[email protected]" , "timezone" : "2016-02-06 22:28:23.894202" }, ...]

Microsoft Excel (xls、xlsx)

 with open ( 'report.xls' , 'wb' ) as f :
    f . write ( rows . export ( 'xls' ))

パンダのデータフレーム

 > >> rows . export ( 'df' )
    username  active       name        user_email                   timezone
0    model - t    True Henry Ford model - t @ gmail . com 2016 - 02 - 06 22 : 28 : 23.894202