Python Sqlalchemy Com Banco De Dados

Integração do Python com bancos de dados relacionais e NoSQL, focando na biblioteca SQLAlchemy:

Abordando a integração de SGBDs com Python usando SQLAlchemy e Pymongo para bancos de dados NoSQL.

1. Objetivo Geral: Integração do Python com SQLite usando SQLAlchemy.
2. Conhecendo a Biblioteca SQLAlchemy:

• Framework open source

1. Licença MIT de 2019
2. Mapeamento Objeto Relacional (ORM)
3. Recursos do SQLAlchemy:

• ORM e CORE

1. Suporte a dialetos
2. Manipulação do BD por meio de Transações
3. Suporte a Queries complexas via ORM.
4. Configuração de relações e relacionamentos
5. Sessões, eventos, etc
6. Extensões do SQLAlchemy:

• I/O assíncrono11.
• Associação com proxy12.
• Indexação.
• APIs especiais13.

1. Vantagens do ORM:

• Menos código14.
• Melhor manutenção.
• Utilização de conectores15.
• Indicado para CRUDs16.

1. Desvantagens do ORM:

• Complexidade em relação ao ORM.
• Dependência do ORM17.
• Retorno das consultas sem programação manual.
• Perda de performance18.

1. Por que usar ORM:

• Facilita a troca de SGBD1.
• Modelo MVC.
• Diminuição do DRY19.
• Evita problemas de segurança.

1. ORM & SQL: Encontrar o melhor dos dois mundos para o problema em questão.
2. Uso de views Python e SQLite: Links para documentação e tutoriais do SQLAlchemy.