```python
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)
email = Column(String)
# Создаем сессию для работы с ORM
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Пример чтения данных через ORM
users = session.query(User).filter(User.age > 30).all()
for user in users:
print(f"Имя: {user.name}, Возраст: {user.age}, Email: {user.email}")
```
Этот подход особенно удобен, если вы предпочитаете объектно-ориентированный стиль работы с базой данных.
Пример: Анализ данных с SQLAlchemy и Pandas
Представьте, что у вас есть база данных с информацией о продажах, и вы хотите найти города, в которых средняя сумма покупок превышает 5000.
1. Создадим таблицу:
```python
sales = Table(
'sales', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('city', String),
Column('amount', Integer)
)
metadata.create_all(engine)
# Добавим данные
conn.execute(insert(sales).values([
{'city': 'New York', 'amount': 7000},
{'city': 'Los Angeles', 'amount': 3000},
{'city': 'New York', 'amount': 8000},
{'city': 'Los Angeles', 'amount': 2000},
{'city': 'Chicago', 'amount': 6000}
]))
```
2. Выгрузим данные и найдем среднюю сумму по городам:
```python
# Чтение данных из таблицы sales
query = "SELECT * FROM sales"
sales_df = pd.read_sql(query, engine)
# Вычисление средней суммы по городам
avg_sales = sales_df.groupby('city')['amount'].mean().reset_index()
# Фильтрация городов с средней суммой > 5000
filtered_sales = avg_sales[avg_sales['amount'] > 5000]
print(filtered_sales)
```
Результат:
```
city amount
0 Chicago 6000.0
1 New York 7500.0
```
3. Сохраним результат в таблицу:
```python
filtered_sales.to_sql('high_avg_sales', engine, if_exists='replace', index=False)
```
Теперь обработанные данные сохранены в базе, и вы можете использовать их в дальнейшем.
SQLAlchemy предоставляет мощные возможности для работы с базами данных, а интеграция с Pandas делает обработку данных ещё более удобной и гибкой. Вы можете быстро выгружать данные из базы, анализировать их с помощью Pandas и сохранять обратно, что упрощает создание аналитических решений и автоматизацию работы с данными.
Задача 1: Создание базы данных пользователей и извлечение данных
Описание:
Создайте базу данных `users.db` с таблицей `users`, содержащей следующие столбцы:
– `id` – уникальный идентификатор пользователя.
– `name` – имя пользователя.
– `age` – возраст пользователя.
– `email` – электронная почта.
Добавьте в таблицу данные о пяти пользователях и извлеките всех пользователей старше 30 лет.
Решение:
```python
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData
import pandas as pd
# Создаем подключение к базе данных SQLite
engine = create_engine('sqlite:///users.db', echo=False)
metadata = MetaData()
# Определяем таблицу users
users = Table(
'users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String),
Column('age', Integer),
Column('email', String)
)
# Создаем таблицу
metadata.create_all(engine)
# Добавляем данные
with engine.connect() as conn:
conn.execute(users.insert(), [
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'email': 'alice@example.com'},
{'name': 'Bob', 'age': 35, 'email': 'bob@example.com'},
{'name': 'Charlie', 'age': 32, 'email': 'charlie@example.com'},
{'name': 'Diana', 'age': 28, 'email': 'diana@example.com'},
{'name': 'Eve', 'age': 40, 'email': 'eve@example.com'}
])
# Извлечение пользователей старше 30 лет