SQLAlchemy を整える。

＝ SQL を書かずに Python のクラスでデータベースを操作する ORM を、裏側の SQL ごと確かめる

SQLAlchemy が初めての方は、先にそもそも SQLAlchemy とは・どんな場面で使うかをどうぞ。

サンプルコード（クリックでエディタに挿入）

PYTHON EDITOR sqlite:///:memory: + SQLAlchemy ORM

Ctrl/⌘ + Enter で実行

OUTPUT

Python コードを書いて「実行」を押すと、print と SQL ログがここに出ます。

そもそも SQLAlchemy とは

SQL を直接書かず、Python のクラスでデータベースを操作する道具。

SQLAlchemy は、Python からデータベースを扱うためのライブラリです。テーブルを Python のクラス、行をそのクラスのオブジェクトとして扱い、保存や検索を Python のコードで書けます。この考え方を ORM（オブジェクトと表の対応づけ）と呼びます。

ORM だけでなく、SQL を組み立てる低い階層の機能も持っています。Django のように Web フレームワークに組み込まれた ORM とは違い、Flask など他の道具と組み合わせて使えるのが特長です。裏でどんな SQL が実行されているかも確認できます。

どこで・どんな場面で使うか

Web アプリのデータ保存

Flask や FastAPI で作るサービスで、ユーザーや注文などのデータを保存・検索する部分に使われます。
データベースの種類を意識しない開発

PostgreSQL や SQLite など、複数のデータベースに対して同じ書き方で扱えます。
テーブル定義の管理

クラスでテーブルの構造を書いておき、変更の履歴を管理する仕組み（Alembic など）と組み合わせる使い方があります。
SQL インジェクション対策

値を自分で文字列に埋め込まず、渡し方を道具に任せることで、危険な書き方を避けやすくなります。
Python での業務データ処理

データベースの内容を Python で読み書きするスクリプトや、バッチ処理でも使われます。

向いている場面・向いていない場面

向いている：Python で作るアプリで、データの保存先を一貫した書き方で扱いたいとき。
向いている：裏の SQL の動きを理解しながら使いたいとき。echo で実際の SQL を確かめられます。
注意：複雑な集計は、素の SQL のほうが読みやすい場合もあります。SQL の基本を知ったうえで使うと、挙動を理解しやすくなります。

上の練習場で、クラスを定義して保存・検索を動かし、裏で実行される SQL も見てみてください。

使い方

4 ステップで ORM の骨格をつかむ。

1

モデル定義と作成 — クラスがそのままテーブルになる

class User(Base): と書くと、Base.metadata.create_all(engine) で実際に CREATE TABLE が実行される。
2

追加と問い合わせ — Session がやり取りの窓口

session.add() → session.commit() で確定。session.query(User).all() で取り出す。
3

リレーション（1対多） — 「持つ」関係をコードで表す

relationship() と ForeignKey で、1人のユーザーが複数の投稿を持つ関係を表現できる。
4

echo — 裏側の SQL を覗く

create_engine(..., echo=True) にすると、ORM が実際に発行している CREATE TABLE / INSERT / SELECT がそのまま出力される。

💡 初回は Pyodide（Python WASM）に加えて SQLAlchemy パッケージの読み込みで数秒〜十数秒かかります。2 回目以降はキャッシュから瞬時にロード。 書いたコードと実行結果は、どこにも送信されません（すべてブラウザ内で実行、DB もブラウザのメモリ上だけ）。

🌐 「実行」を押した最初の1回だけ、Python の実行環境（Pyodide 0.28.0）と SQLAlchemy パッケージを配信元の cdn.jsdelivr.net から取得します。これはプログラムを受け取るだけの通信で、あなたが書いたコードや実行結果が送られることはありません。