In Python zijn er verschillende bibliotheken en raamwerken die vaak worden gebruikt voor het manipuleren van een Relationele Gegevensbank (RAG). Hier zijn enkele van de meest prominente:
1. SQLAlchemy: SQLAlchemy is een SQL-toolkit en Object Relational Mapper (ORM) voor Python. Het biedt een volledige suite van well-documented API’s voor het maken, manipuleren, en queryen van data in een relationele database. SQLAlchemy ondersteunt een breed scala aan databases zoals PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle en MS SQL Server.
Voorbeeld: \`\`\`python from sqlalchemy import create\_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative\_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create\_engine(‘sqlite:///example.db’) Base = declarative\_base() # Definieer een klasse die een database tabel weerspiegelt from sqlalchemy import Column, Integer, String class User(Base): tablename = ‘users‘ id = Column(Integer, primary\_key=True) name = Column(String) age = Column(Integer) Base.metadata.create\_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # Voeg een nieuwe gebruiker toe new\_user = User(name=‘John Doe’, age=28) session.add(new\_user) session.commit() \`\`\` Bron: [SQLAlchemy Documentatie](https://www.sqlalchemy.org/)1. Django ORM: Django is een krachtig en populair webframework voor Python dat een ingebouwde ORM bevat. Het is bijzonder nuttig voor het snel ontwikkelen van webapplicaties met een relationele database. De ORM van Django maakt het gemakkelijk om database-operaties uit te voeren zonder direct SQL te schrijven.
Voorbeeld: \`\`\`python from django.db import models class User(models.Model): name = models.CharField(max\_length=100) age = models.IntegerField() # Interacties vanuit de shell of views # from myapp.models import User user = User(name=‘Jane Doe’, age=25) user.save() \`\`\` Bron: [Django Documentatie](https://docs.djangoproject.com/en/stable/)1. Peewee: Peewee is een kleine, maar krachtige ORM die eenvoud en flexibiliteit biedt. Het is geschikt voor kleinere projecten of applicaties waar de overhead van grotere raamwerken zoals Django niet gerechtvaardigd is.
Voorbeeld: \`\`\`python from peewee import Model, CharField, IntegerField, SqliteDatabase db = SqliteDatabase(‘example.db’) class User(Model): name = CharField() age = IntegerField() class Meta: database = db db.connect() db.create\_tables([User]) user = User(name=‘Alice’, age=30) user.save() \`\`\` Bron: [Peewee Documentatie](http://docs.peewee-orm.com/)1. Pandas: Hoewel voornamelijk bekend voor data-analyse, biedt Pandas ook uitgebreide mogelijkheden voor interactie met SQL-databases. Het biedt functies om data uit databases te lezen en te schrijven via de SQLAlchemy-engine of door rechtstreeks met SQLExpress-statements te werken.
Voorbeeld: \`\`\`python import pandas as pd from sqlalchemy import create\_engine engine = create\_engine(‘sqlite:///example.db’) # Lees data van de database in een DataFrame df = pd.read\_sql(‘SELECT \* FROM users’, engine) # Voeg data van een DataFrame in de database in df.to_sql(‘users’, engine, if_exists=‘append’, index=False) \`\`\` Bron: [Pandas Documentatie](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_sql.html)Deze bibliotheken en raamwerken bieden een krachtige en flexibele manier om relationele databases te manipuleren in Python, waarbij elk zijn unieke voordelen en toepassingsgebieden heeft. Afhankelijk van de specificaties van het project en je voorkeuren, kan de keuze voor een specifieke bibliotheek of raamwerk varieeren.
