Pythonでデータベースを扱う際、直接SQLを記述するのは煩雑でエラーの元となりがちです。
異なるデータベースを使用していた場合、記述方法も異なってしまい、コード管理が煩雑になります。
そういった課題を解決するために、SQLAlchemyを使用することで、SQL文を書かずに、Pythonのコードで直感的にデータベースを操作できます。
今回は、SQLAlchemyを用いたデータベースへの接続方法、テーブルの定義、データの操作（CRUD）などを順に確認していきます。
SQLAlchemyの特徴と利点
SQLAlchemyは、Pythonでデータベース操作を簡潔かつ効率的に行うためのライブラリです。
SQLAlchemyを使用することで、以下のような特徴と利点があります。
データベースの抽象化
SQLAlchemyは、異なるデータベース（例：SQLite、MySQL、PostgreSQLなど）間の違いを吸収し、統一的なインターフェースを提供しています。
そのため、データベースの種類に依存しないコードを書くことができます。
ORM（Object Relational Mapper）機能
SQLAlchemyのORM機能を使用すると、データベースのテーブルとPythonのクラスを対応付けることができます。
これにより、直接SQL文を書くことなく、Pythonのオブジェクトとしてデータベースを操作できます。
SQLインジェクション対策が標準でサポートされており、セキュリティー面でも堅牢なコードを作成することができます。
高い柔軟性とパフォーマンス
SQLAlchemyは、シンプルなクエリから複雑なクエリまで、幅広いデータベース操作を効率的に行うことができます。
また、必要に応じて生のSQL文を作成し、実行することも可能です。
基本的な使い方
では早速、SQLAlchemyを使用してデータベースと接続し、基本的な操作を行う手順を見ていきます。
データベースへの接続とエンジンの作成
まずは、データベースに接続するために「エンジン」と呼ばれるオブジェクトを作成します。
エンジンは、データベースへの接続情報を管理し、SQLAlchemyがデータベースとやり取りする際の基盤となります。
以下に、PostgreSQLデータベースに接続する例を示します。
from sqlalchemy import create_engine
DATABASE_URL = "postgresql://ユーザ名:パスワード@localhost:5432/DB名"
# データベースエンジンの作成
engine = create_engine(DATABASE_URL)create_engine関数の引数には、データベースの種類や接続先を示す文字列（データベースURL）を指定します。
テーブルの定義とメタデータの操作
次に、データベース内のテーブルをPythonのクラスとして定義します。
これにより、テーブルとPythonオブジェクトを対応付け、ORMの機能を活用できます。
以下は、ユーザー情報を管理するUserテーブルを定義する例。
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
# ベースクラスの作成
Base = declarative_base()
# ユーザーテーブルの定義
class User(Base):
__tablename__ = "users"
id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(255), nullable=False)
email = Column(String(255), unique=True, nullable=False)
age = Column(Integer, nullable=False)
# テーブルの作成
Base.metadata.create_all(engine)declarative_base関数でベースクラスを作成し、それを継承して各テーブルに対応するクラスを定義します。
クラス内では、__tablename__でテーブル名を指定し、各カラムをColumnオブジェクトとして定義します。
ここでは、テーブル名：users、カラム名：id, name, e-mail, ageとしています。
Base.metadata.create_allメソッドは、ベースクラスに紐づく全てのテーブルをデータベース上に作成します。
セッションの作成と管理
データベースとのやり取りを行うには、「セッション」と呼ばれるオブジェクトを使用します。
セッションは、データベースへのクエリの発行やトランザクションの管理を担当します。
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# セッションメーカーの作成
Session = sessionmaker(bind=engine)
# セッションのインスタンスを生成
session = Session()データ操作（CRUD）
SQLAlchemyで、CRUD操作をどのように行うか順に確認していきます。
データの挿入（Create）
# データの追加
new_user = User(name="Yamada", email="yamada@example.com", age=20)
session.add(new_user)
session.commit()上記では、Userクラスの新しいインスタンスnew_userを作成し、session.add()でセッションに追加しています。
session.commit()でデータベースに変更を反映しています。
データの取得（Read）
# データの取得
users = session.query(User).all() # 全てのユーザーを取得
user = session.query(User).first() # userテーブルの最初のレコードをクラスで返す
user = session.query(User).filter(User.name == "Yamada").first() # userテーブルのnameがYamadaのレコードをクラスで返すsession.query(User)でUserテーブルからデータを取得し、all()メソッドで全てのレコードをリストとして返します。
first()メソッドを使用することで最初のレコードを返すことができます。
また、filterメソッドを使用することで、特定の条件に合致するデータを抽出できます。
データの更新（Update）
# データの更新
user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()
user.age = 25
session.commit()session.query(User).filter(User.id == 1)でIDが1のユーザーを取得し、user.ageを新しい値に設定しています。
その後、session.commit()で変更をデータベースに反映します。
データの削除（Delete）
session.query(User).filter(User.id == 1).delete()
session.commit()session.query(User).filter(User.id == 1).delete()でIDが1のユーザーのデータをセッションから削除しています。
その後、session.commit()でデータベースに反映します。
SQLAlchemyを使用した基本的なデータ操作（CRUD）の方法を確認しました。
まとめ
本記事では、Pythonのデータベース操作を効率化するライブラリ、SQLAlchemyの基本操作について解説しました。
SQLAlchemyを活用することで、データベースとのやり取りがより直感的かつ安全に行えます。
pythonでデータベース操作をする際は、SQLAlchemyを使用して、データベース操作をより効果的行っていきましょう！！
