Pythonでpydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示を行ってみます。
今回はpydanticとdatasetを用います。この2つのライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。
■Python
今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows11）
■pydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示
では、早速pydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示させるスクリプトを書いていきます。
■コード
from pydantic import BaseModel
from dataset import Database
# ユーザーデータモデルの定義
class User(BaseModel):
id: int
name: str
email: str
# ユーザーデータの保存関数
def save_user(user: User, table):
data = user.dict() # ユーザーデータを辞書形式に変換
table.insert(data) # データの挿入
# ユーザーデータの表示関数
def display_users(table):
users = table.all() # テーブル内のすべてのデータを取得
for user in users:
print(user)
# ユーザーデータの作成と保存
def main():
db = Database('sqlite:///:memory:') # インメモリデータベースの作成
table = db.create_table('users') # テーブルの作成
user_data = {
'id': 1,
'name': '田中テスト太郎',
'email': 'tanaka_test@xx.xxx'
}
user = User(**user_data) # ユーザーデータの作成
save_user(user, table) # ユーザーデータの保存
display_users(table) # ユーザーデータの表示
if __name__ == '__main__':
main()まずはpydanticモジュールからBaseModelを、datasetモジュールからDatabaseをインポートします。インポート後、ユーザーデータモデルの定義します。User クラスは、pydantic モジュールの BaseModel クラスを継承しています。そしてUser クラスは、ユーザーデータの属性（id、name、email）を定義しています。このクラスは、データのバリデーションや型の変換を行うための便利な機能を提供。
次にユーザーデータの保存関数（save_user）を定義します。save_user 関数は、引数として User オブジェクトとデータベースのテーブルを受け取ります。関数内では、User オブジェクトを辞書形式に変換し、データベースのテーブルに挿入します。
次にユーザーデータの表示関数（display_users）を定義します。display_users 関数は、データベースのテーブルを引数として受け取ります。関数内では、テーブル内のすべてのデータを取得し、それぞれのデータを表示します。
次にユーザーデータの作成と保存（main 関数）を定義します。main 関数は、プログラムのエントリーポイントです。関数内ではDatabase クラスのインスタンスを作成し、インメモリデータベースを作成。そしてデータベースのテーブルを作成します。作成後、ユーザーデータを辞書形式で定義します。User オブジェクトを作成し、save_user 関数を呼び出してユーザーデータを保存します。display_users 関数を呼び出して、保存されたユーザーデータを表示するという処理が行われます。
なお、今回はインメモリデータベースが使用していますので、プログラムが終了するとデータも失われます。インメモリデータベースは一時的なデータの保存やテスト目的に適していますが、実際のアプリケーションでは永続的なデータストレージを考慮してください。
■検証・実行
今回書いたスクリプトを「p_m.py」という名前でPythonが実行されている作業ディレクトリ（カレントディレクトリ）に保存し、コマンドプロンプトから実行してみます。
実行してみるとpydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成し、ユーザーデータをインメモリデータベースに保存し、表示させることができました。
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