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#SQLAlchemy

Posts tagged #SQLAlchemy on Bluesky

@postgresql.activitypub.awakari.com.ap.brid.gy

11 hours ago

Как я за выходные собрала сервис озвучки книг на FastAPI + Edge TTS + Telegram Mini App Привет, Хабр! Я люблю слушать книги, но...

#python #fastapi #telegram #bot #aiogram #edge #tts #sqlalchemy #postgresql #архитектура #pet-проект

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@postgresql.activitypub.awakari.com.ap.brid.gy

1 week ago

Векторный поиск в PostgreSQL: PGVector, SQLAlchemy и FastAPI Реализуем сервис семантического поиска на базе PostgreSQL с расширени...

#PGVector #SQLAlchemy #FastAPI

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神経質やせ男

@wwphilosophy.bsky.social

1 month ago

ついにデータベースの部分について学習を開始しました。

しかし、図書館の本の返却期限がきてしまったので、続きは今度借りられる時期になります。

やはりちゃんとした紙なので、読みやすいし進めやすい。

話しを戻してSQLAlchemyとSQLiteについて学習中。

単純にPythonの中でプログラムを打てば、SQLという言語を新たに覚える必要はなさそう。

ただ概念はデータベースそのものなので、CRUDは覚えておきたい。

#Python
#データベース
 #プログラム初心者
 #非エンジニア
 #SQLAlchemy

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@jcasman.bsky.social

3 months ago

New dev.to article: “Versioning your database with SQLAlchemy and Alembic.”

Big ah-ha for me: changing your models doesn’t touch the DB until you generate and run a migration, so you can review changes before they hit prod.

dev.to/jcasman/vers...

#python #sqlalchemy #alembic #fastapi

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@postgresql.activitypub.awakari.com.ap.brid.gy

4 months ago

FastAPI Template - prodSens.live I’m excited to share my new open-source project: Fastapi-Template It’s designed to give you a solid starting point…

FastAPI Template I’m excited to share my new open-source project: Fastapi-Template It’s designed to give you a solid starting point… The post FastAPI Template appeared first on prodSens.live ...

#Software #fastapi #prodsens #live #python #sqlalchemy

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Mark T. Tomczak

@mark.mastodon.fixermark.com.ap.brid.gy

4 months ago

Original post on mastodon.fixermark.com

@dashdsrdash Oh yeah, I'm not a fan of directly emitting SQL (hi, injection vectors!). Totally willing to wrap the creation of the SQL in a language-specific well-typed abstract syntax tree.

What's biting me in the ORM I'm using is that the ORM has a lot of implicit behavior around class […]

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Mark T. Tomczak

@mark.mastodon.fixermark.com.ap.brid.gy

5 months ago

Original post on mastodon.fixermark.com

I'm starting to think the real problem I see with most ORM architectures is that SQL is, honestly, a _really_ terse but expressive language in a way.

So when you go trying to wrap it in language-specific helpers, you end up with something remarkably more complex than SQL that your developers […]

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Mark T. Tomczak

@mark.mastodon.fixermark.com.ap.brid.gy

5 months ago

Original post on mastodon.fixermark.com

The problem with magic is that it both requires deep reading to comprehend it and it fails you when you least expect it to.

We have reflection logic to reflect fields in sqlalchemy models into GraphQL types.

This reflects individual fields but not backfilled relations. Why? Because fuck you is […]

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Mark T. Tomczak

@mark.mastodon.fixermark.com.ap.brid.gy

5 months ago

(... this is a sub-toot of sqlalchemy. 😉 )

#sqlalchemy

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Mark T. Tomczak

@mark.mastodon.fixermark.com.ap.brid.gy

5 months ago

Original post on mastodon.fixermark.com

Gripe:

Shit like this.

It really feels like I average about one "Oh, that's a weird corner case regarding your specific combination of database and feature that we don't auto-support" _per change._

My compatriots in code: if the abstraction is this leaky, maybe it's bad actually?

#sqlalchemy […]

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Mark T. Tomczak

@mark.mastodon.fixermark.com.ap.brid.gy

5 months ago

Original post on mastodon.fixermark.com

Here I will document my sqlalchemy gripes so I can blog about them later.

Gripe:

Because `MappedAsDataclass` turns your model into a dataclass, you have to care about whether individual entries in the model do or do not have default values because Python doesn't allow a dataclass to have […]

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@esandler.bsky.social

5 months ago

GitHub - erans/pgsqlite: A PostgreSQL protocol adapter for SQLite databases. This project allows PostgreSQL clients to connect to and query SQLite databases using the PostgreSQL wire protocol. A PostgreSQL protocol adapter for SQLite databases. This project allows PostgreSQL clients to connect to and query SQLite databases using the PostgreSQL wire protocol. - erans/pgsqlite

5/ Try pgsqlite v0.0.17 today and make your dev life simpler!

🔗 github.com/erans/pgsqlite

#SQLite #PostgreSQL #OpenSource #ORM #Django #Rails #SQLAlchemy #Ecto

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Hacker News Companion

@hncompanion.com

7 months ago

ORM choices are crucial. While Django's ORM offers ease, many prefer SQLAlchemy's power and flexibility. Litestar's Advanced Alchemy leverages SQLAlchemy well, offering robust database interaction for demanding projects. #SQLAlchemy 5/6

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Heval Hazal Kurt

@hevalhazalkurt.bsky.social

8 months ago

Putting Your Backend on Autopilot with SQLAlchemy Events Learn how to use SQLAlchemy ORM Events to automate tasks like password hashing, sending emails, and updating timestamps. This guide covers Mapper, Session, and Attribute events with practical examples...

Learn how to use SQLAlchemy ORM Events to automate tasks like password hashing, sending emails, and updating timestamps.

#python #learntocode #techcode #sqlalchemy #database #programming #developers

hevalhazalkurt.com/blog/putting...

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@xavierdatatech.bsky.social

8 months ago

🧵 Writing DataFrames to SQL

🗄️ Store ingested data in SQL using SQLAlchemy.

Works with PostgreSQL, MySQL, Azure SQL, etc.

#SQLAlchemy #PythonSQL #DataPipelines #ETLTools

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Heval Hazal Kurt

@hevalhazalkurt.bsky.social

8 months ago

The Art of Not Losing Your Data (or Your Mind) with Isolation Levels This article explains the transaction isolation levels in databases, focusing on how they affect data consistency and concurrency. Using a ticket booking system as an example, we’ll explore different ...

This article explains the transaction isolation levels in databases, focusing on how they affect data consistency and concurrency. Check it out!

#python #database #SQLAlchemy #LearnToCode #programming #techblog

hevalhazalkurt.com/blog/the-art...

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Heval Hazal Kurt

@hevalhazalkurt.bsky.social

8 months ago

Explicit vs Implicit Transaction Management in ORMs A deep dive into the hidden complexities of transaction management in SQLAlchemy. Learn how implicit transaction handling can silently break your app, and master advanced patterns like nested transact...

A deep dive into the hidden complexities of transaction management in SQLAlchemy.

#python #orm #SQLAlchemy #LearnToCode #programming #techblog

hevalhazalkurt.com/blog/explici...

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@map-andrew.bsky.social

9 months ago

Getting tracks from Garmin Connect to PostGIS – acgeospatial

New blog. This time Getting tracks from #Garmin connect to #PostGIS. I present two options with code. www.acgeospatial.co.uk/getting-trac...

Using #geopandas, #sqlalchemy

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@bbovard.bsky.social

9 months ago

my brain is leaking... I love a good #database & I'm also doing the #python thing so I thought "let's put them together a bit more, shall we..." After a bit of exploring #sqlalchemy & other python/sql tools, I'm now mostlyin the brain-bleeding "what was I thinking?!?!?" stage of the process. 😱🫣🤕

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Bruno P. Kinoshita “kinow”

@kinow.bsky.social

9 months ago

Add Postgres support to Autosubmit by LuiggiTenorioK · Pull Request #2187 · BSC-ES/autosubmit Closes #1285 Supersedes #1914 PR to enable Postgres support in Autosubmit Tasks Enable CI job to test using a Postgres instance Migrate db_structure Check if there are any columns or tables mis...

Postgres support coming to Autosubmit soon 🚀 code & unit tests finished, we are now starting the manual testing & final adjustments to test it on EDITO Model Lab 🤓 github.com/BSC-ES/autos... #autosubmit #SciWorkflows #workflows #postgres #sqlalchemy #python #OpenSource #BSC #EDITO

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@opensource.activitypub.awakari.com.ap.brid.gy

10 months ago

FastAPI + Keycloak: Простая и безопасная авторизация в веб-пр...

habr.com/ru/companies/amvera/arti...

#keycloak #fastapi #авторизация #базы #данных #python #keycloak #fastapi #веб-разработка #sqlalchemy #2.0

Result Details

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@chris.withers.org

10 months ago

Just released pytest-sqlalchemy 0.3.0 - a small collection of @pytest.org fixtures for working with #sqlalchemy:

pypi.org/project/pyte...

This is a bit of a reboot release targeting current versions of python, pytest and sqlalchemy and adding Github Actions, ruff formatting and full test coverage

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Travis Bumgarner

@travisbumgarner.dev

10 months ago

Photo Palettes Closed Alpha Signup Join us on the Discord!

🎨 #photopalettes #buildinpublic update! 📸

✅ #Linting- #prettier @eslint.org
✅ #Database- @heroku.com #sqlalchemy #alembic
✅ #Logging- @sentry.io

Shout out to Sentry for taking all of 10 minutes to setup backend and frontend!

Palettes: @photopalettes.bsky.social
Alpha: forms.gle/g9bgge628Ed1km5p6

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François-Michel L'Heureux

@fmlheureux.bsky.social

11 months ago

True sqlalchemy unit testing tl;dr; Let’s mock the sqlalchemy calls and look at the generated SQL statements. I’ve read a couple of articles about testing when sqlalchemy is involved. None of them really did unit t…

Here is my most recent article: True sqlalchemy unit testing.
#python #pytest #sqlalchemy 🐍

It does work, but is it actually a good technique? Do you have a better one?

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洪民憙 (Hong Minhee)

@hongminhee.hackers.pub.ap.brid.gy

11 months ago

애플리케이션 개발 측면에서 본 Drizzle ORM 대 Kysely 비교 TypeScript로 백엔드 서버를 개발하면서 적절한 ORM 선택은 항상 중요한 결정 중 하나입니다. 최근 제 프로젝트에서 Drizzle ORM과 Kysely를 모두 사용해 볼 기회가 있었는데, 개인적으로는 Drizzle ORM이 더 편리하고 생산성이 높았던 경험을 공유하고자 합니다. ## 두 ORM에 대한 간략한 소개 Drizzle ORM은 TypeScript용 ORM으로, 타입 안전성과 직관적인 API를 강점으로 내세우고 있습니다. 스키마 정의부터 마이그레이션, 쿼리 빌더까지 풀스택 개발 경험을 제공합니다. Kysely는 '타입 안전한 SQL 쿼리 빌더'로 자신을 소개하며, 타입스크립트의 타입 시스템을 활용해 쿼리 작성 시 타입 안전성을 보장합니다. 두 도구 모두 훌륭하지만, 제 개발 경험에 비추어 볼 때 Drizzle ORM이 몇 가지 측면에서 더 편리했습니다. ## Drizzle ORM을 선호하게 된 이유 ### 스키마 정의의 직관성 Drizzle ORM의 스키마 정의 방식은 매우 직관적이고 선언적입니다: import { pgTable, serial, text, integer } from 'drizzle-orm/pg-core'; export const users = pgTable('users', { id: serial('id').primaryKey(), name: text('name').notNull(), email: text('email').unique().notNull(), age: integer('age') }); Drizzle ORM은 이 스키마 정의로부터 자동으로 `CREATE TABLE` SQL을 생성할 수 있어, 스키마와 코드가 항상 동기화되어 있습니다. 반면 Kysely는 타입 정의에 더 중점을 두고 있어 스키마와 타입 정의가 분리되는 경향이 있습니다: interface Database { users: { id: Generated<number>; name: string; email: string; age: number | null; }; } 이 타입 정의는 TypeScript 코드에서 타입 안전성을 제공하지만, **이 타입 정의만으로는`CREATE TABLE` SQL을 생성할 수 없다는 것이 결정적인 단점**입니다. 실제로 테이블을 생성하려면 별도의 SQL 스크립트나 마이그레이션 코드를 작성해야 합니다. 이는 타입과 실제 데이터베이스 스키마 간의 불일치 가능성을 높입니다. Drizzle의 접근 방식이 데이터베이스 스키마와 TypeScript 타입을 더 긴밀하게 연결해주어 개발 과정에서 혼란을 줄여주었습니다. ### 마이그레이션 경험 Drizzle ORM의 마이그레이션 도구(`drizzle-kit`)는 정말 인상적이었습니다. 스키마 변경사항을 자동으로 감지하고 SQL 마이그레이션 파일을 생성해주는 기능이 개발 워크플로우를 크게 개선했습니다: npx drizzle-kit generate:pg 이 명령어 하나로 스키마 변경사항에 대한 마이그레이션 파일이 생성되며, 이를 검토하고 적용하는 과정이 매우 간단했습니다. 반면 Kysely의 마이그레이션은 본질적으로 수동적입니다. 개발자가 직접 마이그레이션 파일을 작성해야 하며, 스키마 변경사항을 자동으로 감지하거나 SQL을 생성해주는 기능이 없습니다: // Kysely의 마이그레이션 예시 async function up(db: Kysely<any>): Promise<void> { await db.schema .createTable('users') .addColumn('id', 'serial', (col) => col.primaryKey()) .addColumn('name', 'text', (col) => col.notNull()) .addColumn('email', 'text', (col) => col.unique().notNull()) .addColumn('age', 'integer') .execute(); } async function down(db: Kysely<any>): Promise<void> { await db.schema.dropTable('users').execute(); } 이러한 수동 방식은 복잡한 스키마 변경에서 실수할 가능성이 높아지고, 특히 큰 프로젝트에서는 작업량이 상당히 증가할 수 있었습니다. 하지만 Kysely의 마이그레이션에도 두 가지 중요한 장점이 있습니다: 1. **TypeScript 기반 마이그레이션** : Kysely의 마이그레이션 스크립트는 TypeScript로 작성되기 때문에, 마이그레이션 로직에 애플리케이션 로직을 통합할 수 있습니다. 예를 들어, S3와 같은 오브젝트 스토리지의 데이터도 함께 마이그레이트하는 복잡한 시나리오를 구현할 수 있습니다. 반면 Drizzle ORM은 SQL 기반 마이그레이션이므로 이러한 통합이 불가능합니다. 2. **양방향 마이그레이션** : Kysely는 `up`과 `down` 함수를 모두 정의하여 업그레이드와 다운그레이드를 모두 지원합니다. 이는 특히 팀 협업 환경에서 중요한데, 다른 개발자의 변경사항과 충돌이 발생할 경우 롤백이 필요할 수 있기 때문입니다. Drizzle ORM은 현재 업그레이드만 지원하며, 다운그레이드 기능이 없어 협업 시 불편할 수 있습니다. 참고로, Python 생태계의 SQLAlchemy 마이그레이션 도구인 Alembic은 훨씬 더 발전된 형태의 마이그레이션을 제공합니다. Alembic은 비선형적인 마이그레이션 경로(브랜치포인트 생성 가능)를 지원하여 복잡한 팀 개발 환경에서도 유연하게 대응할 수 있습니다. 이상적으로는 JavaScript/TypeScript 생태계의 ORM도 이러한 수준의 마이그레이션 도구를 제공하는 것이 바람직합니다. ### 관계 설정의 용이성 Drizzle ORM에서 테이블 간 관계 설정이 매우 직관적이었습니다: import { relations } from 'drizzle-orm'; export const usersRelations = relations(users, ({ one, many }) => ({ profile: one(profiles, { fields: [users.id], references: [profiles.userId], }), posts: many(posts) })); 이 방식은 데이터베이스 설계의 본질적인, 관계적인 측면을 명확하게 표현해주었습니다. ### 쿼리 작성의 편의성과 동일 이름 칼럼 문제 처리 두 ORM 모두 쿼리 작성을 위한 API를 제공하지만, Drizzle의 접근 방식이 더 직관적이고 관계형 모델을 활용하기 쉬웠습니다: // Drizzle ORM - db.query 방식으로 관계 활용 const result = await db.query.posts.findMany({ where: eq(posts.published, true), with: { user: true // 게시물 작성자 정보를 함께 조회 } }); // 결과 접근이 직관적이고 타입 안전함 console.log(result[0].title); // 게시물 제목 console.log(result[0].user.name); // 작성자 이름 - 객체 구조로 명확하게 구분됨 console.log(result[0].user.id); // 작성자 ID - 게시물 ID와 이름이 같아도 문제 없음 // Kysely const result = await db .selectFrom('posts') .where('posts.published', '=', true) .leftJoin('users', 'posts.userId', 'users.id') .selectAll(); // 결과 접근 시 칼럼 이름 충돌 문제 console.log(result[0].id) // 오류: posts.id와 users.id 중 어떤 것인지 모호함 console.log(result[0].name) // 오류: 둘 다 name 칼럼이 있다면 모호함 Drizzle의 접근 방식이 테이블과 컬럼을 참조할 때 타입 안전성을 더 강력하게 보장하고, 관계를 활용한 쿼리 작성이 더 직관적이었습니다. 특히 **여러 테이블 조인 시 동일한 이름의 칼럼 처리** 부분에서 Drizzle ORM이 훨씬 더 편리했습니다. 이는 제 개발 경험에서 가장 중요한 차이점 중 하나였습니다. // Drizzle ORM - 동일 이름 칼럼 처리 const result = await db.query.posts.findMany({ with: { user: true // posts.id와 users.id가 모두 있지만 자동으로 구분됨 } }); // 결과에 자연스럽게 접근 가능 console.log(result[0].id); // 게시물 ID console.log(result[0].user.id); // 사용자 ID - 명확하게 구분됨 console.log(result[0].user.name); // 사용자 이름 // Kysely - 동일 이름 칼럼 처리를 위해 별칭 필요 const result = await db .selectFrom('posts') .leftJoin('users', 'posts.userId', 'users.id') .select([ 'posts.id as postId', // 별칭 필수 'posts.title', 'posts.content', 'users.id as userId', // 별칭 필수 'users.name as userName', // 칼럼 이름이 같을 수 있으므로 별칭 필수 'users.email as userEmail' // 일관성을 위해 모든 사용자 관련 칼럼에 접두어 필요 ]); // 별칭을 통한 접근 console.log(result[0].postId); // 게시물 ID console.log(result[0].userId); // 사용자 ID console.log(result[0].userName); // 사용자 이름 Drizzle ORM은 테이블과 칼럼을 객체로 참조하기 때문에, 동일한 이름의 칼럼이 있어도 자연스럽게 계층 구조로 처리되며 타입 추론도 정확하게 작동합니다. 반면 Kysely에서는 문자열 기반 접근 방식 때문에 별칭을 수동으로 지정해야 하는 경우가 많았고, 복잡한 조인에서 이런 작업이 번거로워졌습니다. 특히 여러 테이블에 같은 이름의 칼럼이 많을수록 모든 칼럼에 명시적인 별칭을 지정해야 하는 불편함이 있었습니다. 또한 Drizzle ORM은 결과 타입을 자동으로 정확하게 추론해주어 별도의 타입 지정 없이도 안전하게 결과를 사용할 수 있었습니다. ## Kysely의 장점 물론 Kysely도 여러 강점이 있습니다: 1. **더 가벼운 구조** : 필요한 기능만 포함할 수 있는 모듈화된 구조 2. **SQL에 더 가까운 접근** : SQL 구문에 매우 충실한 API 설계 3. **유연성** : 복잡한 쿼리에서 때로 더 유연한 작성이 가능 또한 앞서 언급했듯이, Kysely의 TypeScript 기반 마이그레이션과 양방향(up/down) 마이그레이션 지원은 특정 상황에서 Drizzle ORM보다 우위에 있는 기능입니다. ## SQLAlchemy와의 비교 및 앞으로의 기대 JavaScript/TypeScript 생태계의 ORM을 이야기하기 전에, 여러 언어 중에서도 Python의 SQLAlchemy는 특별한 위치를 차지합니다. 개인적으로 여태 사용해본 다양한 언어의 ORM 중에서 SQLAlchemy가 가장 기능이 풍부하고 강력하다고 느꼈습니다. 복잡한 쿼리 구성, 고급 관계 매핑, 트랜잭션 관리, 이벤트 시스템 등 SQLAlchemy의 기능은 정말 방대합니다. Drizzle ORM은 JavaScript 생태계에서 매우 인상적인 발전을 이루었지만, 아직 SQLAlchemy의 경지에는 이르지 못했다고 생각합니다. 특히 다음과 같은 부분에서 SQLAlchemy의 성숙도와 기능 풍부함이 돋보입니다: * 복잡한 서브쿼리와 윈도우 함수 지원 * 다양한 이벤트 리스너와 훅 * 다양한 상속 전략 * 복잡한 트랜잭션 관리와 세션 관리 * 대규모 프로젝트에서 검증된 안정성 * Alembic을 통한 비선형적 마이그레이션 지원 * 놀라울 정도로 방대하고 상세한 문서화 ## 결론 두 ORM 모두 훌륭한 도구이지만, 제 개발 스타일과 프로젝트 요구사항에는 Drizzle ORM이 더 잘 맞았습니다. 특히 스키마 정의의 직관성, 강력한 마이그레이션 도구, 그리고 전반적인 개발자 경험 측면에서 Drizzle ORM이 더 생산적인 개발을 가능하게 해주었습니다. 동일 이름 칼럼 처리와 같은 실질적인 문제에서 Drizzle ORM의 객체 기반 접근 방식이 가져다주는 편리함은 실제 프로젝트에서 큰 차이를 만들었습니다. ORM 선택은 결국 프로젝트 특성과 개인 선호도에 크게 좌우됩니다. 새로운 프로젝트를 시작한다면 두 도구 모두 간단히 테스트해보고 자신의 워크플로우에 더 적합한 것을 선택하는 것이 좋겠지만, 제 경우에는 Drizzle ORM이 명확한 승자였습니다. 앞으로 Drizzle ORM이 더욱 발전하여 SQLAlchemy 수준의 풍부한 기능과 유연성을 제공하게 되길 바랍니다. JavaScript/TypeScript 생태계에도 그런 수준의 강력한 ORM이 있으면 좋겠습니다. 다행히도 Drizzle ORM은 계속해서 발전하고 있으며, 그 발전 속도를 보면 기대가 큽니다. 여러분의 경험은 어떤가요? 다른 ORM 도구나 언어를 사용해보셨다면 의견을 공유해주세요!

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