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SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)のデータベース言語です。大きく分けて、データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ制御言語(DCL)の3つで構成されており、プログラム上でSQL文を生成して、RDBMSに命令を出し、RDBに必要なデータを格納できます。また、格納したデータを引き出すことも可能です。

SQLAlchemy

SQLAlchemyとはPython 用のORMライブラリです。MIT Licenceのオープンソースとして提供されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/10/05 09:33

Pythonを使ってRedshiftのデータを加工、分析、表示するコードを書いています。
DBから取得したデータをpandasのDataFrameに入れていろいろと触る方針です。
PythonからRedshiftに接続する方法を調べていて、psycopg2を使って接続、SQLを実行する方法は確立したのですが、SQLAlchemyをかませてcreate_engineしてから接続する方法を紹介しているところが非常に多く、混乱しています。
psycopg2を使って直接接続すれば

python

import pandas as pd import psycopg2 as pg2 con= pg2.connect(host=server,database=db,port=dbport,user=username,password=userpass) as con: df=pd.read_sql(query,con) con.close()

のようなコードで済むところを、

python

from sqlalchemy create_engine import pandas as pd import numpy as np import psycopg2 as pg2 db_conf='postgresql+psycopg2://{user}:{passwd}@{host}:{port}/{dbname}'.format( user=username,passwd=userpass,host=server,port=dbport,dbname=db) engine=create_engine(db_conf) con=engine.connect() data=pd.read_sql(q,engine) con.close() engine.dispose()

上記のように一度SQLAlchemyでエンジンを作ってデータを取る方法を紹介しているのですが、変数も増えるしコードも長くなるしいいことがないように思えてなりません。

わざわざコードを冗長にしているからには相応の理由があると思うのですが、pythonスクリプトからSQLAlchemyを一度はさんでSQLに接続するメリット、使わなかった場合のデメリットとはなんでしょうか?

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