Python SQLAlchemy-获取表格列表

我在文档中找不到关于这方面的任何信息，但如何获得在SQLAlchemy中创建的表列表

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我使用class方法创建了表。

所有表都收集在SQLAlchemy元数据对象的

tables

属性中。要获取这些表的名称列表，请执行以下操作：

>>> metadata.tables.keys()
['posts', 'comments', 'users']

如果您使用的是声明性扩展，那么您可能没有亲自管理元数据。幸运的是，元数据仍然存在于基类上

>>> Base = sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base()
>>> Base.metadata
MetaData(None)

如果您试图找出数据库中存在哪些表，即使是那些您还没有告诉SQLAlchemy的表，那么您可以使用表反射。SQLAlchemy随后将检查数据库并使用所有缺少的表更新元数据

>>> metadata.reflect(engine)

对于Postgres，如果有多个模式，则需要循环遍历引擎中的所有模式：

from sqlalchemy import inspect
inspector = inspect(engine)
schemas = inspector.get_schema_names()

for schema in schemas:
    print("schema: %s" % schema)
    for table_name in inspector.get_table_names(schema=schema):
        for column in inspector.get_columns(table_name, schema=schema):
            print("Column: %s" % column)

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创建表时使用的元数据对象在字典中包含该对象

metadata.tables.keys()

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engine

对象中有一个方法可以获取表名列表

engine.table_names（）

我一直在寻找这样的东西：

from sqlalchemy import create_engine
eng = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306', pool_recycle=3600)
q = eng.execute('SHOW TABLES')

available_tables = q.fetchall()

它执行execute并返回所有表

更新：

博士后：

eng = create_engine('postgresql+psycopg2://root:password@localhost/
q = eng.execute('SELECT * FROM pg_catalog.pg_tables')

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一次反射所有表也可以检索隐藏的表名。我创建了一些临时表，它们显示为

meta = MetaData()
meta.reflect(bind=myengine)
for table in reversed(meta.sorted_tables):
    print table

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参考

我正在解决同样的问题，找到了这篇文章。在一些试运行之后，我建议使用下面列出所有表：（由zerocog提到）

这对于直接处理桌子很有用，我觉得这是推荐的

并使用以下代码获取表名：

for table_name in engine.table_names():
    print(table_name)

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“metadata.tables”提供表名和表对象的Dict。这对于快速查询也很有用。

在python解释器中使用db.engine.table_names（）

就这么简单：

engine.table_names（）

此外，要测试表是否存在，请执行以下操作：

engine.has\u表（表名称）
最好的方法是使用
检查
：

创建检查器并将其连接到引擎
收集数据库中表的名称
收集表列名称

要获取数据库中所有现有表的列表，请执行以下操作：

从SQLAlchemy 1.4开始：

从sqlalchemy导入创建引擎
从sqlalchemy导入检查
引擎=创建引擎（“…”）
检验=检查（发动机）
打印（检查获取表格名称（）

较旧的方法（
engine.table_names（）
）产生：

SADeprecationWarning:Inspector上的from_engine（）方法已弃用，将在将来的版本中删除。请在引擎或连接上使用sqlalchemy.inspect（）函数以获取检查器。（从1.4起已弃用）


要获取已声明表的列表，请使用接受的答案：
metadata.tables.keys（）
显示所有列信息的完整示例。假设变量
df
包含要写入SQL数据库的数据帧

from sqlalchemy import create_engine, inspect
from sqlalchemy_utils.functions import database_exists, create_database

engine = create_engine('sqlite:///mydb.sqlite', echo=True)

if not database_exists(engine.url):
    create_database(engine.url)
else:
    engine.connect()

df.to_sql('MyTable', con=engine, if_exists='replace', index=False) # index=False avoids auto-creation of level_0 (name tiebreaker)

inspector = inspect(engine)
table_names = inspector.get_table_names()
for table_name in table_names:
    print(f"Table:{table_name}")
    column_items = inspector.get_columns(table_name)
    print('\t'.join(n for n in column_items[0]))
    for c in column_items:
        assert len(c) == len(column_items[0])
        print('\t'.join(str(c[n]) for n in c))

自版本0.8以来已弃用：请使用sqlalchemy.schema.MetaData.reflect（）方法。请注意，使用
engine=sqlalchemy.create\u engine（'mysql://user:password@主机/db_name'）
而不是
“mysql://user:password@主机“
和
引擎.execute（“使用db\U名称”）
@XuJiawan:我不确定这里不推荐哪种方法，如果不是
sqlalchemy.MetaData.reflect（）
？@IfLoop:我是从中找到的。@XuJiawan:链接建议使用
元数据的
reflect
参数。\uuuuu init\uuuuu
，一个布尔标志，不赞成使用
元数据。reflect（）
，正如我在回答中所示。@IfLoop:非常抱歉我的英语不好。你的答案完全正确，我把它加了上去。我添加这个评论只是为了让人们注意到，如果他们使用版本，这不是跨平台的。它只适用于mysql，不适用于其他数据库引擎。@EdwardBetts你是对的，你想知道什么数据库引擎？OP要求postgres不是sqli get
Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“dedup_jobs.py”，第31行，在print（engine.table_names（））文件中“/Users/darshanchoudhary/.virtualenvs/services/lib/python3.6/site packages/sqlalchemy/engine/base.py”，第2128行，表名返回self.dialogue.get_表名（conn，schema）value=value.replace（self.escape，self.escape）AttributeError:“非类型”对象没有属性“replace”
（堆栈截断）这也适用于Flask SQLAlchemy，因为有via，例如，
DB.engine.table_names（）
或任何数据库变量的名称。这是自2018年11月起生效的正确答案。如果它不起作用，则很可能是因为引擎无法正确连接（因此第2行出现问题）但是在运行
引擎之前，您不会收到错误消息。table_names（）
使用此回答people.this！如果没有
反射
，
元数据，则排序的_tables
将不起作用注意：这不适用于SQLAlchemy 2.0
for table_name in engine.table_names():
    print(table_name)

$ python
>>> from myapp import db
>>> db.engine.table_names()

from sqlalchemy import create_engine, inspect

engine = create_engine("sqlite:///../Resources/dow.sqlite")
conn = engine.connect()
inspector = inspect(conn)
inspector.get_table_names() #returns "dow"

columns = inspector.get_columns('dow')

for column in columns:
    print(column["name"], column["type"])

from sqlalchemy import create_engine, inspect
from sqlalchemy_utils.functions import database_exists, create_database

engine = create_engine('sqlite:///mydb.sqlite', echo=True)

if not database_exists(engine.url):
    create_database(engine.url)
else:
    engine.connect()

df.to_sql('MyTable', con=engine, if_exists='replace', index=False) # index=False avoids auto-creation of level_0 (name tiebreaker)

inspector = inspect(engine)
table_names = inspector.get_table_names()
for table_name in table_names:
    print(f"Table:{table_name}")
    column_items = inspector.get_columns(table_name)
    print('\t'.join(n for n in column_items[0]))
    for c in column_items:
        assert len(c) == len(column_items[0])
        print('\t'.join(str(c[n]) for n in c))