Alors que je pleurais la disparition de sqlsoup et ré-écrivais pour la 5é fois le code minimal pour le remplacer je me suis dit ; tu pourrais offrir un module équivalent.
SQLRamen, un peu comme SQLSoup
SQLRamen offre une interface minimaliste au dessus de sqlalchemy pour avoir une console introspective sur une base de données… Ce qui est avec une API différente ce que faisait SQLSoup qui a disparu avec sqlalchemy 2.
Le code est minimal et est basé sur automap.
Installation
python -m pip install sqlramen
Exemple :
from sqlramen import SQLRamen
db = SQLRamen("sqlite:///../pdca/aide")
user = db.query(db.table.user).filter_by(email="j@j.com").one()
[ l.message for l in user.comment_collection ]
# ['SCAM Manual\r\n\r\nA complete guide to create a guide with scam',
# ...
# 'future plan',
# 'further down']
db.query(db.table.comment.message).join(db.table.comment.user
).filter(db.table.user.email=="j@j.com").all()
# same
print([l for l in db.table.user.__table__.c])
# [Column('id', INTEGER(), table=<user>, primary_key=True, nullable=False),
# Column('pic_file', TEXT(), table=<user>),
# Column('name', TEXT(), table=<user>, nullable=False),
# Column('email', TEXT(), table=<user>, nullable=False),
# Column('secret_token', TEXT(), table=<user>),
# Column('secret_password', TEXT(), table=<user>, nullable=False)]
db.raw("select * from comment limit 5").all()
#[('2025-01-12 12:52:09', 1, 1, None, 'SCAM Manual\r\n\r\nA complete guide to create a guide with scam', None, 'story'),
# ('2025-01-12 13:28:14', 2, 1, 1, 'Synopsis\r\n\r\nA frontend to a pandoc toolchain to build a book in a supposedly new way.', None, 'story_item'),
# ('2025-01-12 13:28:47', 3, 1, 1, 'How to install and start it\r\n', None, 'story_item'),
# ('2025-01-12 13:29:48', 4, 1, 1, 'walkthrough to create this manual with the tool\r\n\r\nFirst post//landing page', None, 'story_item'),
# ('2025-01-12 13:30:23', 5, 1, 3, 'Quickstart', None, 'comment')]
db_introspect
Le module est livré avec un grapheur de base de données dont voici un exemple :
db_introspect sqlite:///../pdca/aide && xdot out.dot
Ce qui donne le résultat suivant


# typo ?
Posté par steph1978 . Évalué à 3 (+1/-0).
[^] # Re: typo ?
Posté par David Delassus (site web personnel) . Évalué à 3 (+1/-0).
remplace
uparuserhttps://link-society.com - https://kubirds.com - https://github.com/link-society/flowg
[^] # Re: typo ?
Posté par Jul (site web personnel) . Évalué à 1 (+0/-0).
Yep typo. Merci de la remonter.
Pour info une DB utilisable pour tester est celle ci (sqlite). C'est même celle que j'ai utilisée.
https://github.com/jul/scam/raw/refs/heads/main/aide
[^] # Re: typo ?
Posté par gUI (Mastodon) . Évalué à 4 (+1/-0).
corrigé, merci
En théorie, la théorie et la pratique c'est pareil. En pratique c'est pas vrai.
# Génial ! J'en prends 3 ! (c'est pour offrir)
Posté par gUI (Mastodon) . Évalué à 5 (+2/-0). Dernière modification le 03 octobre 2025 à 07:58.
Je peux récupérer toutes mes consos et production électrique depuis HomeAssistant sous la forme d'un bordel sur 4 ou 5 tables SQLite. Mon but est de faire des calculs plus évolués sur ma conso réelle, comme l'apport d'une batterie tampon par exemple.
J'ai essayé un code naïf en Python, ça marche, mais il me faut 1 ou 2 minutes pour me balader dans 3 ans d'historique.
Du coup je vais tenter la formule Ramen, je te dirai ce que ça donne :)
En théorie, la théorie et la pratique c'est pareil. En pratique c'est pas vrai.
[^] # Re: Génial ! J'en prends 3 ! (c'est pour offrir)
Posté par Jul (site web personnel) . Évalué à 2 (+1/-0).
tiens je te convertis cet exemple à l'utilisation de sqlramen
https://yahi.readthedocs.io/en/latest/misusing.html#graphing-data-from-a-database
Ça permet de faire un histogramme (top40), une série chronologique, et une heatmap.
Le lien vers la doc indique comment obtenir les graphs.
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