生成接受python数据的sql ddl
ddlgenerator的Python项目详细描述
从表数据推断sql ddl（数据定义语言）。
在命令行使用：
$ ddlgenerator -i postgresql '[{"Name": "Alfred", "species": "wart hog", "kg": 22}]'
DROP TABLE generated_table;
CREATE TABLE generated_table (
name VARCHAR(6) NOT NULL,
kg INTEGER NOT NULL,
species VARCHAR(8) NOT NULL
)
;
INSERT INTO generated_table (kg, Name, species) VALUES (22, 'Alfred', 'wart hog');
从文件中读取数据：
$ ddlgenerator postgresql mydata.yaml > mytable.sql
使用表的数据启用单行创建表
$ ddlgenerator –inserts postgresql mydata.json | psql
在python中使用：
>>> from ddlgenerator.ddlgenerator import Table
>>> table = Table([{"Name": "Alfred", "species": "wart hog", "kg": 22}])
>>> sql = table.sql('postgresql', inserts=True)
支持的数据格式
- 纯Python
- 山药
- json
- CSV
- 泡菜
- HTML
功能
- 支持sqlalchemy支持的所有sql方言
- 将数据强制为对所有列的值都有效的最特定的数据类型
- 从文件名中获取表名
- 如果未按文件扩展名指定，则猜测输入数据的格式
- 使用-i/--inserts标志，添加insert语句
- 使用-u/--uniques标志，从数据中推测唯一约束
- 处理嵌套数据，根据需要创建子表
- 读取HTML表格，包括嵌入在嘈杂网站中的表格
选项
-h, --help show this help message and exit
-k KEY, --key KEY Field to use as primary key
-r, --reorder Reorder fields alphabetically, ``key`` first
-u, --uniques Include UNIQUE constraints where data is unique
-t, --text Use variable-length TEXT columns instead of VARCHAR
-d, --drops Include DROP TABLE statements
-i, --inserts Include INSERT statements
--no-creates Do not include CREATE TABLE statements
--save-metadata-to FILENAME
Save table definition in FILENAME for later --use-
saved-metadata run
--use-metadata-from FILENAME
Use metadata saved in FROM for table definition, do
not re-analyze table structure
-l LOG, --log LOG log level (CRITICAL, FATAL, ERROR, DEBUG, INFO, WARN)
生成sqlalchemy模型
使用sqlalchemy作为模型生成用于定义sqlalchemy的python 型号：
$ ddlgenerator sqlalchemy '[{"Name": "Alfred", "species": "wart hog", "kg": 22}]'
Table0 = Table('Table0', metadata,
Column('species', Unicode(length=8), nullable=False),
Column('kg', Integer(), nullable=False),
Column('name', Unicode(length=6), nullable=False),
schema=None)
生成django模型
如果django安装在路径上，那么使用django作为模型将运行 通过django的inspectdbmanagement命令生成ddl以生成模型 文件：
$ ddlgenerator django '[{"Name": "Alfred", "species": "wart hog", "kg": 22}]'
# This is an auto-generated Django model module.
# You'll have to do the following manually to clean this up:
# * Rearrange models' order
# * Make sure each model has one field with primary_key=True
# * Remove `managed = False` lines if you wish to allow Django to create and delete the table
# Feel free to rename the models, but don't rename db_table values or field names.
#
# Also note: You'll have to insert the output of 'django-admin.py sqlcustom [appname]'
# into your database.
from __future__ import unicode_literals
from django.db import models
class Table0(models.Model):
species = models.CharField(max_length=8)
kg = models.IntegerField()
name = models.CharField(max_length=6)
class Meta:
managed = False
db_table = 'Table0'
大桌子
到目前为止，ddlgenerator还没有为接近的表大小设计好 系统的可用内存。
为大型表节省时间和内存的一种方法是将输入数据分成多个 文件，然后用--save-metadata对一个 但有代表性的样本。然后使用--no-creates和^{tt12}运行$ 从其余文件生成插入而无需重新确定 每次都是列类型。
安装
需要Python3。
来自PYPI:
pip3 install ddlgenerator
来源：
git clone https://github.com/catherinedevlin/ddl-generator.git cd ddl-generator pip3 install .
备选方案
- csvkit.csvsql
- 熊猫。阅读方法
- prequel对于sqlite
学分
- 迈克拜尔的sqlalchemy
- coldfix和mark ransom的stackoverflow答案
- 奥黛丽·罗伊（Audrey Roy）主唱：Cookiecutter
- 用于Django模型生成的Brandon Lorenz
历史记录
0.1.0（2014-03-22）
- pypi上的第一个版本。
0.1.2（2014-07-15）
- data_dispenser移动到单独的模块
0.1.3（2014-07-16）
- 在短字符串之后发现长整数的错误修复
0.1.4（2014-07-25）
- 修正错误：外部data_dispenser未被0.1.3使用！
0.1.5（2014-07-25）
- sqlalchemy添加了伪方言
0.1.6（2014-07-25）
- 生成sqlalchemy插入
0.1.7（2014-09-14）
- 通过http阅读
- 支持HTML格式
- 生成django模型
0.1.7.1（2014-09-14）
- 需要数据分配器0.2.3
0.1.7.3（2014-10-19）
- 为了简单起见，需要以前推荐的所有依赖项
- 对复数类字段的几个错误修复
0.1.8（2015-02-01）
- 在sqlalchemy输出中正确处理的唯一contstraint
0.1.8.2（2015-02-05）
- 为设备生成更干净的sqlalchemy
0.1.9（2015-02-10）
- 来自Anatoly Technonik，Mikhail Podgurskiy的自述文件修复程序
- 解析传递给generate(args, namespace)的参数，用于非命令行使用
欢迎加入QQ群-->： 979659372
