Hoje veremos como utilizar a linguagem de programação Python e o SQLAlchemy com o banco de dados SQLite3.
SQLAlchemy
O SQLAlchemy é uma biblioteca em Python que fornece uma maneira de interagir com bancos de dados relacionais de forma flexível e poderosa.
Ele permite que você trabalhe com bancos de dados SQL de uma maneira orientada a objetos, mapeando tabelas de banco de dados para classes em Python e consultando essas tabelas usando uma sintaxe semelhante ao SQL.
Em resumo, o SQLAlchemy simplifica o acesso e a manipulação de bancos de dados SQL em aplicativos Python.
O SQLAlchemy pode ser instalado usando o pip, que é o gerenciador de pacotes padrão do Python:
pip install pip SQLAlchemySQLite3
O SQLite é um banco de dados leve, autônomo e de código aberto que não requer um servidor para funcionar.
Ele é amplamente utilizado em aplicativos móveis, navegadores da web e outros sistemas de software devido à sua simplicidade, portabilidade e facilidade de uso.
Neste artigo, vamos explorar os conceitos fundamentais do SQLite de uma maneira acessível para quem está começando.
O que é o SQLite?
O SQLite é um banco de dados relacional que armazena dados em um arquivo de banco de dados, em vez de em um servidor de banco de dados separado.
Isso o torna uma escolha popular para aplicativos que precisam de um banco de dados embutido, como aplicativos móveis, navegadores da web e software de desktop.
Principais Conceitos do SQLite
1. Arquivo de Banco de Dados: No SQLite, os dados são armazenados em um único arquivo de banco de dados. Esse arquivo contém todas as tabelas, índices, visões e outros objetos de banco de dados.
2. Tabelas As tabelas são estruturas fundamentais do SQLite que armazenam dados de forma organizada. Cada tabela é composta por colunas (campos) e linhas (registros). As colunas representam os diferentes tipos de informações que serão armazenadas, enquanto as linhas representam os registros individuais.
3. Consultas SQL: O SQLite suporta a linguagem SQL (Structured Query Language) para realizar operações de consulta e manipulação de dados. Com SQL, você pode realizar consultas para recuperar dados de uma tabela, inserir novos dados, atualizar registros existentes e excluir dados.
4. Transações: O SQLite suporta transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento, Durabilidade), o que significa que as operações de banco de dados são executadas de forma segura e confiável, mesmo em casos de falha.
5. Índices: Os índices no SQLite são estruturas de dados usadas para acelerar a recuperação de dados de uma tabela. Eles são criados em colunas específicas e ajudam o SQLite a encontrar registros com base em critérios de pesquisa de maneira mais eficiente.
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Exemplo de CRUD
# -*- coding: utf-8 -*-
'''CRUD - Python - SQLAlchemy - SQLite3.'''
import pathlib
from sqlalchemy import (SmallInteger, String,
create_engine, insert, select, delete, update)
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, Mapped, sessionmaker, mapped_column
BASE_DIR = pathlib.Path(__file__).resolve().parent
# In-Memory Database.
# engine = sa.create_engine(url='sqlite://')
engine = create_engine(url='sqlite:///:memory:')
# Local file.
# engine = sa.create_engine(url=f'sqlite:///{BASE_DIR.joinpath('db.sqlite3')}')
Session = sessionmaker(bind=engine)
class Base(DeclarativeBase):
pass
class TableName(Base):
__tablename__ = 'table_name'
id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str] = mapped_column('name', String(32))
age: Mapped[int] = mapped_column('age', SmallInteger)
def __repr__(self) -> str:
return f'TableName(id={self.id}, name={self.name}, age={self.age})'
if __name__ == '__main__':
# Removing all tables from the database.
Base.metadata.drop_all(engine)
# Creating all tables.
Base.metadata.create_all(engine)
# Creating a session (add, commit, query, etc.).
session = Session()
# Create.
print('[!] Create [!]')
session.execute(
insert(TableName)
.values(
name='renato',
age=35,
),
)
# Returning the object that will be created.
result = session.scalar(
insert(TableName)
.values(
name='josé',
age=29,
)
.returning(TableName),
)
session.commit()
print(result)
# Bulk create.
session.execute(
insert(TableName),
[
{'name': 'maria', 'age': 25},
{'name': 'sandy', 'age': 19},
],
)
result = session.scalars(
insert(TableName)
.returning(TableName),
[
{'name': 'patrick', 'age': 33},
{'name': 'gisele', 'age': 21},
],
)
session.commit()
print(result.all())
# Read.
print('\n[!] Read [!]')
result = session.scalars(
select(TableName),
)
print(result.all())
# Get by id.
result = session.get(TableName, 1)
print(result)
# Limit.
result = session.scalars(
select(TableName)
.limit(3),
)
print(result.all())
# Where.
result = session.scalars(
select(TableName)
.where(TableName.age > 30),
)
print(result.all())
result = session.scalar(
select(TableName)
.where(TableName.id == 1),
)
print(result)
# Filter.
result = session.scalars(
select(TableName)
.filter_by(name='renato'),
)
print(result.all())
# Update.
print('\n[!] Update [!]')
print(session.get(TableName, 1))
session.execute(
update(TableName)
.where(TableName.id == 1)
.values(name='joão'),
)
print(session.get(TableName, 1))
print(session.get(TableName, 2))
result = session.scalar(
select(TableName)
.where(TableName.id == 2),
)
result.name = 'antônio'
session.commit()
print(session.get(TableName, 2))
# Delete.
print('\n[!] Delete [!]')
print(session.get(TableName, 1))
session.execute(
delete(TableName)
.where(TableName.id == 1),
)
print(session.get(TableName, 1))
print(session.get(TableName, 2))
result = session.scalar(
select(TableName)
.where(TableName.id == 2),
)
session.delete(result)
session.commit()
print(session.get(TableName, 2))
session.close()
Conclusão
O SQLite3 é uma excelente escolha para projetos que precisam de um banco de dados leve e embutido.
Compreender os conceitos básicos, como arquivo de banco de dados, tabelas, consultas SQL e transações, pode ajudá-lo a utilizar o SQLite3 de forma eficaz em seus projetos de desenvolvimento.