Cómo Usar SQL en Python con SQLite y SQLAlchemy

El manejo de bases de datos es una habilidad esencial para cualquier desarrollador o analista de datos. En este artículo, exploraremos cómo utilizar SQL en Python, centrándonos en SQLite, una base de datos ligera y fácil de usar, y SQLAlchemy, una poderosa biblioteca ORM (Object-Relational Mapper). Aprenderás a interactuar con bases de datos de manera eficiente, realizar consultas complejas y gestionar datos relacionales de forma efectiva.

Este tutorial está diseñado para principiantes y desarrolladores experimentados que buscan integrar SQL en sus proyectos de Python. Cubriremos desde los conceptos básicos de SQL hasta técnicas avanzadas de manipulación de datos, proporcionando ejemplos prácticos y explicaciones detalladas.

Introducción a Bases de Datos SQL

SQL (Structured Query Language) es el lenguaje estándar para interactuar con bases de datos relacionales. Permite realizar operaciones como la creación de tablas, la inserción, actualización y eliminación de datos, así como la consulta y recuperación de información.

Una base de datos relacional organiza los datos en tablas, donde cada tabla consiste en filas (registros) y columnas (campos). Las relaciones entre las tablas se establecen mediante claves primarias y foráneas, lo que permite mantener la integridad y consistencia de los datos.

Algunos conceptos clave de SQL incluyen:

SELECT: Recupera datos de una o varias tablas.
INSERT: Inserta nuevos registros en una tabla.
UPDATE: Modifica registros existentes en una tabla.
DELETE: Elimina registros de una tabla.
CREATE TABLE: Crea una nueva tabla en la base de datos.
JOIN: Combina filas de dos o más tablas basándose en una columna relacionada.

Ejemplo de consulta SQL:

SELECT nombre, edad FROM usuarios WHERE ciudad = 'Madrid';

Esta consulta selecciona los nombres y edades de todos los usuarios que viven en Madrid.

Uso de SQLite en Python

SQLite es una base de datos SQL ligera y autónoma que no requiere un servidor separado. Es ideal para aplicaciones pequeñas y medianas, proyectos de desarrollo y entornos donde la simplicidad y la portabilidad son importantes.

Para usar SQLite en Python, primero necesitas importar el módulo sqlite3:

import sqlite3

A continuación, puedes conectar a una base de datos SQLite (o crear una si no existe):

conn = sqlite3.connect('mi_base_de_datos.db')

Luego, crea un cursor para ejecutar comandos SQL:

cursor = conn.cursor()

Ahora puedes ejecutar consultas SQL:

cursor.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS usuarios (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    nombre TEXT NOT NULL,
    edad INTEGER
)""")

cursor.execute("INSERT INTO usuarios (nombre, edad) VALUES ('Juan', 30)")

conn.commit()

cursor.execute("SELECT * FROM usuarios")

resultados = cursor.fetchall()

print(resultados) # Imprime: [(1, 'Juan', 30)]

Finalmente, cierra la conexión:

conn.close()

Este ejemplo muestra cómo crear una tabla, insertar un registro y consultar los datos en SQLite usando Python.

ORM con SQLAlchemy

SQLAlchemy es una biblioteca ORM (Object-Relational Mapper) para Python que proporciona una abstracción de alto nivel para interactuar con bases de datos SQL. Permite trabajar con bases de datos utilizando objetos Python en lugar de escribir consultas SQL directamente, lo que facilita el desarrollo y mejora la mantenibilidad del código.

Para usar SQLAlchemy, primero necesitas instalarlo:

pip install sqlalchemy

Luego, puedes definir un modelo de datos:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class Usuario(Base):
    __tablename__ = 'usuarios'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    nombre = Column(String)
    edad = Column(Integer)

    def __repr__(self):
       return f"&ltUsuario(nombre='{self.nombre}', edad={self.edad})&gt"

A continuación, crea un motor de base de datos y crea las tablas:

engine = create_engine('sqlite:///mi_base_de_datos_sqlalchemy.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Crea una sesión para interactuar con la base de datos:

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

Ahora puedes realizar operaciones como la inserción, consulta y actualización de datos:

nuevo_usuario = Usuario(nombre='Maria', edad=25)
session.add(nuevo_usuario)
session.commit()

usuarios = session.query(Usuario).all()

print(usuarios) # Imprime: [&ltUsuario(nombre='Maria', edad=25)>]

session.close()

SQLAlchemy ofrece una forma más orientada a objetos de interactuar con bases de datos, lo que puede simplificar el desarrollo de aplicaciones complejas.

Ejemplo de Manejo de Datos Relacionales

En esta sección, demostraremos un ejemplo más completo de cómo manejar datos relacionales utilizando SQLite y SQLAlchemy. Crearemos dos tablas: usuarios y direcciones, donde cada usuario puede tener una o varias direcciones.

Primero, definimos los modelos en SQLAlchemy:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

Base = declarative_base()

class Usuario(Base):
    __tablename__ = 'usuarios'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    nombre = Column(String)
    edad = Column(Integer)

    direcciones = relationship("Direccion", back_populates="usuario")

    def __repr__(self):
       return f"&ltUsuario(nombre='{self.nombre}', edad={self.edad})>"

class Direccion(Base):
    __tablename__ = 'direcciones'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    calle = Column(String)
    ciudad = Column(String)
    usuario_id = Column(Integer, ForeignKey('usuarios.id'))

    usuario = relationship("Usuario", back_populates="direcciones")

    def __repr__(self):
       return f"&ltDireccion(calle='{self.calle}', ciudad={self.ciudad})>"

Creamos el motor y las tablas:

engine = create_engine('sqlite:///datos_relacionales.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Creamos una sesión y agregamos algunos datos:

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

usuario1 = Usuario(nombre='Carlos', edad=40)
usuario2 = Usuario(nombre='Ana', edad=35)

direccion1 = Direccion(calle='Calle Principal 123', ciudad='Barcelona', usuario=usuario1)
direccion2 = Direccion(calle='Avenida Central 456', ciudad='Madrid', usuario=usuario1)
direccion3 = Direccion(calle='Calle Secundaria 789', ciudad='Valencia', usuario=usuario2)

session.add_all([usuario1, usuario2, direccion1, direccion2, direccion3])
session.commit()

Consultamos los datos:

usuarios_con_direcciones = session.query(Usuario).all()

for usuario in usuarios_con_direcciones:
    print(f"Usuario: {usuario.nombre}, Edad: {usuario.edad}")
    for direccion in usuario.direcciones:
        print(f"  Dirección: {direccion.calle}, {direccion.ciudad}")

session.close()

Este ejemplo ilustra cómo usar SQLAlchemy para definir relaciones entre tablas y realizar consultas que involucran múltiples tablas de manera eficiente.

En este artículo, hemos explorado cómo utilizar SQL en Python con SQLite y SQLAlchemy. Hemos cubierto los conceptos básicos de SQL, cómo interactuar con bases de datos SQLite directamente y cómo utilizar SQLAlchemy para una gestión de bases de datos más orientada a objetos. Hemos demostrado ejemplos prácticos de cómo crear tablas, insertar, consultar y actualizar datos, así como cómo manejar relaciones entre tablas.

Dominar estas habilidades te permitirá desarrollar aplicaciones más robustas y eficientes que manejen datos relacionales de manera efectiva. Tanto SQLite como SQLAlchemy son herramientas poderosas que pueden facilitar el desarrollo de tus proyectos de Python.

Continúa explorando y experimentando con estas tecnologías para profundizar tu conocimiento y aplicarlo a tus propios proyectos.