Pythonにて関数の引数としてデータベースのカラム名を指定し、その引数を使いデータベース内のデータを受け取りたい

私はオブジェクト指向でのアプリケーション作成をPythonを用いて行っている者です。

現在、引数にてデータベースのカラムを選択し、そのカラムのデータを用いた計算をしたいと考えております。

例えば、

データベース
Data

カラム名	型	キー
id	int	主キー
size	float
created_at	date

Python
# コード
def calc_sum(model, column_name):
    x = []
    x.append(model.column_name)
    print(sum(x))

calc_sum(Data, size)

上記のコードを実行した際に、Dataモデル内のsizeカラムの全データの総和が得られるように質と考えています。

ですが、上記のコードをそのまま実行した場合、
NameError: name 'estimate_proxy_size' is not defined
ga
表示されます。
そこで、

Python
# コード
def calc_sum(model, column_name):
    x = []
    x.append(model.column_name)
    print(sum(x))

calc_sum(Data, "size") # 修正箇所

上記のように修正した場合は、
AttributeError: 'Data' object has no attribute 'column_name'
が表示されます。

データベースはSQLiteを用いております。

どのようにコードを変更すれば自分のやりたいことが実現できるのでしょうか？
また、自分のやりたい引数にカラム名を指定するということはできないのでしょうか？
ご回答よろしくお願いします。

追記
実際に実行したいコードを添付しておきます。

views.py
from flask import (
    Blueprint,
    render_template,
    request,
    redirect,
    url_for,
    send_from_directory,
    current_app,
    make_response,
    jsonify
)
from math import sqrt
import uuid
from apps.calc.forms import InputDataForm, CalcDataForm, DeleteDataForm
from pathlib import Path
from apps.calc.models import Data
from apps.app import db
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from apps.calc.classes.input import Input
from apps.calc.classes.control_database import ControlDatabase
from apps.calc.classes.calculate2 import Calclate


calc = Blueprint(
    "calc",
    __name__,
    template_folder="templates",
    static_folder="static",
)

avg_esp, avg_dh = 0, 0
sd_esp, sd_dh = 0, 0
sd_2 = 0
r, csd = 0, 0


control_database = ControlDatabase(Data)

@calc.route('/result', methods=["GET", "POST"])
def calc_result():
    global sum_result, avg_eps, avg_dh, sd_eps, sd_dh, r

    database_datas = control_database.get_alldata()
    calculate_eps = Calclate(database_datas, estimate_proxy_size)
    calculate_dh = Calclate(database_datas, development_hours)

    # 平均の計算
    avg_eps = calculate_eps.calc_avg()
    avg_dh = calculate_dh.calc_avg()

    # 標準偏差の計算
    sd_eps = calculate_eps.calc_sd()
    sd_dh = calculate_dh.calc_sd()


    return render_template("calc/result.html", avg1=avg_eps,  avg2=avg_dh, sd1=sd_eps, sd2=sd_dh)

caluclate.py
from flask import (
    Blueprint,
    render_template,
    request,
    redirect,
    url_for,
    send_from_directory,
    current_app,
    make_response,
    jsonify
)
from math import sqrt
import uuid
from apps.calc.forms import InputDataForm, CalcDataForm, DeleteDataForm
from pathlib import Path
from apps.calc.models import Data
from apps.app import db
import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from apps.calc.classes.input import Input
from apps.calc.classes.control_database import ControlDatabase


class Calclate:

    def __init__(self, datas, column_name):

        self.datas = datas
        self.column_name = column_name

    def retrun_datalist(self):
        data_list = []
        column_name = self.column_name
        for data in self.datas:
            data_list.append(data.column_name)

        return data_list

    def select_data_column(self):
        pass

    # 総和の計算
    def calc_sum(self):
        data_list = self.retrun_datalist()
        sum_result = sum(data_list)

        return sum_result

    # 平均の計算
    def calc_avg(self):
        data_list = self.retrun_datalist()
        try:
            avg = self.calc_sum() / len(data_list)

        except ZeroDivisionError:
            avg = None

        return avg
    # 標準偏差の計算
    def calc_sd(self):
        source_sd = []
        data_list = self.retrun_datalist()
        avg = self.calc_avg()
        if avg == None:
            try:
                for i in range(len(data_list)):
                    source_sd.append((data_list[i] - avg) ** 2)

                sd_2 = sum(source_sd) / len(source_sd)
                sd = round(sqrt(sd_2), 2)

            except ZeroDivisionError:
                sd = None

        return sd

models.py
from datetime import datetime

from apps.app import db
from werkzeug.security import generate_password_hash


class Data(db.Model):
    __tablename__ = "datas"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    estimate_proxy_size = db.Column(db.Float)
    development_hours = db.Column(db.Float)
    created_at = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now)

このコードで、Dataモデルのestimate_proxy_sizeやdevelopment_hoursの値の計算をしたいと考えています。