Manipuler des données en provenance de bases relationnelles sans recourir à un excès d'architecture

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
53
Mois de parution
mars 2011
Domaines


Résumé
De la même manière que nous avons manipulé des données en provenance de CSV ou LDAP en utilisant conjointement et uniquement les listes et les dictionnaires, nous allons gérer des données en provenance de bases relationnelles en utilisant l'ORM SQLAlchemy présenté dans l'article précédent.Nous allons chercher à répondre à des cas d'utilisation concrets et à apercevoir quelques voies qui pourront permettre d'industrialiser du code efficace, simple et performant.

1. Création d'une classe générique

1.1 Code

Voici une classe conçue pour prendre en compte un certain nombre de cas d'utilisation d'une base de données. Il s'agira ici de simplement lire une table.

Le principe premier de l'utilisation d'une classe telle que celle-ci est de lui déléguer tout le travail de gestion de la connexion, de la session, du mapping et d'avoir à sa disposition diverses méthodes. Ici, une méthode permet de trouver tous les enregistrements d'une table, et un enregistrement dont on connaît l'identifiant.

# -*- coding: utf-8 -*-

from sqlalchemy import MetaData, create_engine

from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker, mapper

from sqlalchemy.schema import Table

class SQL_Handler( object ):

 """This object is an SQL Handler. [...]"""

 def __init__( self, **datas ):

  url = self.url( **datas )

  self.metadata = MetaData( url )

  self.table = Table( datas["table"], self.metadata , autoload=True)

  self.columns = [str(column).split(".")[1] for column in...

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