概要

peeweeはPython用のORMです。
以下のデータベースの操作が行えます。
・SQLite
・MySQL
・Postgres
・AWSP
・BerkeleyDatabase（未検証）

詳細は下記のドキュメントを参照してください。
https://peewee.readthedocs.org/en/latest/index.html

更新履歴

2019.08.03 サンプルコードを変更　Python2.7 → Python3.7 & Peewee 3.9.6

環境

Windows10
Python 3.7.4(32bit)
Peewee 3.9.6

インストール方法

pip install peewee

簡単な例

SQLiteによる簡単なサンプルを以下に示します。

from peewee import *
from datetime import date

db = SqliteDatabase(':memory:')

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db # This model uses the "people.db" database.

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db # this model uses the people database

try:
    db.create_tables([Person, Pet])
    with db.transaction():
        # オブジェクトを作ってSaveすることでINSERTする
        uncle_bob = Person(name='Bob', birthday=date(1960, 1, 15), is_relative=True)
        uncle_bob.save() # bob is now stored in the database

        # createでINSERTする
        grandma = Person.create(name='Grandma', birthday=date(1935, 3, 1), is_relative=True)
        herb = Person.create(name='Herb', birthday=date(1950, 5, 5), is_relative=False)

        bob_kitty = Pet.create(owner=uncle_bob, name='Kitty', animal_type='cat')
        herb_fido = Pet.create(owner=herb, name='Fido', animal_type='dog')
        herb_mittens = Pet.create(owner=herb, name='Mittens', animal_type='cat')
        herb_mittens_jr = Pet.create(owner=herb, name='Mittens Jr', animal_type='cat')

        print ("全部取得-----------------")
        for person in Person.select():
            print(person.name, person.is_relative)

        print("catのみ取得-----------------")
        query = Pet.select().where(Pet.animal_type == 'cat')
        for pet in query:
            print(pet.name, pet.owner.name)

        print("Joinの例-----------------")
        query = (Pet
                 .select(Pet, Person)
                 .join(Person)
                 .where(Pet.animal_type == 'cat'))
        for pet in query:
            print(pet.name, pet.owner.name)

        print("更新の例-----------------")
        update_pet = Pet.get(Pet.name=='Kitty')
        update_pet.name = 'Kitty(updated)'
        update_pet.save() 

        query = (Pet
                 .select(Pet, Person)
                 .join(Person)
                 .where(Pet.animal_type == 'cat'))
        for pet in query:
            print(pet.name, pet.owner.name)

        print("削除の例-----------------")
        del_pet = Pet.get(Pet.name=='Mittens Jr')
        del_pet.delete_instance() 

        query = (Pet
                 .select(Pet, Person)
                 .join(Person)
                 .where(Pet.animal_type == 'cat'))
        for pet in query:
            print(pet.name, pet.owner.name)

        db.commit()

except IntegrityError as ex:
    print (ex)
    db.rollback()

この例のようにpeeweeを用いればSQL文を記述することなく、データベースの操作が行えます。
その他、グループ化や、max,min関数を使用したクエリーについては下記を参考にしてください。

https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/querying.html

SUBSTRなどの関数を使う場合

SUBSTRなどの関数を使う場合は、SQL()を使用します。

        print ('SUBSTRの例')
        for r in Pet.select(SQL('SUBSTR(name,1,1)').alias('a1')):
            print (r.a1)

この例ではname列の1文字目をSUBSTR関数で取得して、それにa1という列名を与えています。

MAXを使って最大値を取得する場合

fn.MAXで関数を指定して,クエリーからscalar()を使用して値を取得する。

max = LiveChatMessage.select(
    fn.MAX(LiveChatMessage.offset_time_msec)
).where(LiveChatMessage.video_id  == video_id).scalar()
print(max)

大量データの作成

一度に大量のデータを作成する場合は、insert_manyを使用します。

from peewee import *
from datetime import date

db = SqliteDatabase(':memory:')

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db

data_source = [
    {'name' : 'test1' , 'birthday' : date(1960, 1, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test2' , 'birthday' : date(1960, 2, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test3' , 'birthday' : date(1960, 3, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test4' , 'birthday' : date(1960, 4, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test5' , 'birthday' : date(1960, 5, 15), 'is_relative' : True},
]

db.create_tables([Person])
try:
    with db.transaction():
        Person.insert_many(data_source).execute()

    print ("全部取得-----------------")
    for person in Person.select():
        print (person.name, person.birthday, person.is_relative)

except IntegrityError as ex:
    print (ex)
    db.rollback()

DISTINCTの使用方法

DISTINCTは下記のように利用します。

    q = Person.select(Person.name).distinct()
    print (q.sql())
    for person in q:
        print (person.name, person.birthday, person.is_relative)

作成されるSQLは下記のようになります。

'('SELECT DISTINCT "t1"."name" FROM "person" AS "t1"', [])

条件を動的に組み立てる

下記の例では、operation_companyとrailway_lineを条件にクエリを取得しています。

def get_dynamic_sql(name = None, is_relative = None):
    ret = []
    query = Person.select()
    cond = None
    if not name is None:
        cond = (Person.name == name)
    if not is_relative is None:
        if cond:
            cond = cond & (Person.is_relative == is_relative)
        else:
            cond = (Person.is_relative == is_relative)
    rows = query.where(cond)
    for r in rows: # ここでSQLを発行する
        ret.append(r.name)
    return ret

この例ではパラメータの指定方法により４種類のSQLが作成されます。

name	is_relative	作られるSQL
None	None	SELECT "t1"."id", "t1"."name", "t1"."birthday", "t1"."is_relative" FROM "person" AS "t1
None以外	None	SELECT "t1"."id", "t1"."name", "t1"."birthday", "t1"."is_relative" FROM "person" AS "t1" WHERE ("t1"."name" = ?)
None	None以外	SELECT "t1"."id", "t1"."name", "t1"."birthday", "t1"."is_relative" FROM "person" AS "t1" WHERE ("t1"."is_relative" = ?)
None以外	None以外	SELECT "t1"."id", "t1"."name", "t1"."birthday", "t1"."is_relative" FROM "person" AS "t1" WHERE (("t1"."name" = ?) AND ("t1"."is_relative" = ?))

また、作成されたSQLが実際に発行されるタイミングは使用する時です。
この挙動を利用することにより、動的に複雑な条件のクエリを組み立てることができます。

JOINについて

使用できるJOIN

peewee 2.4.5ではRIGHTやFULL JOINはできません。
INNER JOINかLEFT OUTER JOINのみ使用できます。

query = Curve.select(Curve, RailRoadSection).join(RailRoadSection, JOIN_FULL)

JOIN_FULLを指定した場合、例外が発生します。

peewee.OperationalError: RIGHT and FULL OUTER JOINs are not currently supported

LEFT OUTER JOINの例

取得したレコードに結合中のテーブル名があります。dir関数でレコードの内容をするといいでしょう。

# モデル
from peewee import *
from datetime import date

db = SqliteDatabase(':memory:')

class Group(Model):
    name = CharField()

    class Meta:
        database = db # This model uses the "people.db" database.

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()
    group = ForeignKeyField(Group, related_name='group')

    class Meta:
        database = db # This model uses the "people.db" database.

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets', null=True)
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db # this model uses the people database

try:
    db.create_tables([Person, Pet, Group])
    with db.transaction():
        # 
        grp1 = Group(name='花組')
        grp1.save()
        grp2 = Group(name='奇面組')
        grp2.save()

        # オブジェクトを作ってSaveすることでINSERTする
        uncle_bob = Person(name='Bob', birthday=date(1960, 1, 15), is_relative=True, group=grp1)
        uncle_bob.save() # bob is now stored in the database

        # createでINSERTする
        grandma = Person.create(name='Grandma', birthday=date(1935, 3, 1), is_relative=True, group=grp2)
        herb = Person.create(name='Herb', birthday=date(1950, 5, 5), is_relative=False, group=grp1)

        bob_kitty = Pet.create(owner=herb, name='Kitty', animal_type='cat')
        herb_fido = Pet.create(owner=herb, name='Fido', animal_type='dog')
        herb_mittens = Pet.create(owner=herb, name='Mittens', animal_type='cat')
        herb_mittens_jr = Pet.create(owner=herb, name='Mittens Jr', animal_type='cat')
        ginga = Pet.create(owner=None, name='Mittens Jr', animal_type='cat')

        print ("全部取得-----------------")
        for group in Group.select():
            print(group.name)
        for person in Person.select():
            print(person.name, person.is_relative, person.group)
        for pet in Pet.select():
            print(pet.owner, pet.name, pet.animal_type)

        print("inner Joinの例-----------------")
        query = (Pet
                 .select(Pet, Person)
                 .join(Person))
        for pet in query:
            print(pet.name, pet.owner.name)

        print("left outer Joinの例-----------------")
        query = (Pet
                 .select(Pet, Person)
                 .join(Person, JOIN.LEFT_OUTER))
        for pet in query:
            print(pet.name, pet.owner)

        #print("right outer Joinの例-----------------")
        #query = (Pet
        #         .select(Pet, Person)
        #         .join(Person, JOIN.FULL))
        #for pet in query:
        #    print(pet.name, pet.owner)

except IntegrityError as ex:
    print (ex)
    db.rollback()

複数のテーブルをJOINする場合

複数のテーブルをJOINする場合は、switchを使用してどのテーブルに結合するかを明示しなければなりません。
http://stackoverflow.com/questions/22016778/python-peewee-joins-multiple-tables

# http://stackoverflow.com/questions/22016778/python-peewee-joins-multiple-tables
query = (TimeTableItem
    .select(TimeTableItem, TimeTable, BusStop)
    .join(TimeTable, on = (TimeTableItem.timeTable << list(timetableids.keys())))
    .switch(TimeTableItem)
    .join(BusStop, on=(TimeTableItem.busStop == BusStop.id))
)
for r in query:
    print (r.busStop.stopName)

自己結合

自己結合を行う場合、aliasで別名のオブジェクトを作成しておき、それを利用する

    fromBusStop = BusStopOrder.alias()
    toBusStop = BusStopOrder.alias()
    query = (fromBusStop
        .select(fromBusStop, toBusStop, BusStop)
        .join(
            toBusStop,
            on=((toBusStop.route == fromBusStop.route) & (toBusStop.stopOrder > fromBusStop.stopOrder))
            .alias('toBusStopOrder')
        )
        .switch(toBusStop)
        .join(BusStop, on=(toBusStop.busStop==BusStop.id))
        .where((fromBusStop.busStop==from_bus_stop))
    )
    for r in query:
        print (r.toBusStopOrder.busStop.id)

モデルの作成

ここではモデルの作成について説明します。
詳細は下記を参照してください。
https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/models.html

列の型

先の例のようにDateField、CharFieldをModelクラスに指定することでフィールドを設定できます。
ここで使用できるフィールどは下記の通りになります。

Field Type	Sqlite	Postgresql	MySQL
CharField	varchar	varchar	varchar
TextField	text	text	longtext
DateTimeField	datetime	timestamp	datetime
IntegerField	integer	integer	integer
BooleanField	smallint	boolean	bool
FloatField	real	real	real
DoubleField	real	double precision	double precision
BigIntegerField	integer	bigint	bigint
DecimalField	decimal	numeric	numeric
PrimaryKeyField	integer	serial	integer
ForeignKeyField	integer	integer	integer
DateField	date	date	date
TimeField	time	time	time
BlobField	blob	bytea	blob
UUIDField	not supported	uuid	not supported

field作成時のパラメータにより、デフォルト値の指定や重複の有無を指定できます。
詳細は下記を参照してください。

https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/api.html#fields

主キーの指定

peeweeで主キーを指定する方法について以下で説明します。

主キーを設定しない場合

PrimaryKeyを明示していない場合は、自動インクリメントのidという主キーを作成します。

class Test1(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db

作成されるSQLiteのデータベース

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test1" ("id" INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, "name" VARCHAR(255) NOT NULL, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" INTEGER NOT NULL

特定のフィールドを主キーに指定する場合

フィールドを作成する際にprimary_key=Trueと指定することで、該当のフィールドを主キーとします。

class Test2(Model):
    name = CharField(primary_key=True)
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db

作成されるSQLiteのデータベース

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test2" ("name" VARCHAR(255) NOT NULL PRIMARY KEY, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" INTEGER NOT NULL)

複数のフィールドを主キーにする

CompositeKeyを用いることで複数のフィールドを主キーにできます。

class Test3(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db
        primary_key = CompositeKey('name', 'birthday')

作成されるSQLiteのデータベース

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test3" ("name" VARCHAR(255) NOT NULL, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" INTEGER NOT NULL, PRIMARY KEY ("name", "birthday"))

インデックスの指定

peeweeでインデックスを指定する方法について以下で説明します。

指定の単一フィールドをインデックスにする

フィールドを作成する際、index=Trueとすることでインデックスにできます

class Test4(Model):
    name = CharField(index=True)
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db

作成されるインデックス

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test4" ("id" INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, "name" VARCHAR(255) NOT NULL, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" INTEGER NOT NULL)
CREATE INDEX IF NOT EXISTS "test4_name" ON "test4" ("name")

指定のフィールドを組み合わせてインデックスにする

Meta クラスにてindexesを指定することで、複数のキーを組み合わせてインデックスを作成できます

class Test5(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db
        indexes = (
            # 末尾に,がないとエラーになる
            # 複数指定も可能
            (('name', 'birthday'), False),
        )

作成されるインデックス

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test5" ("id" INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, "name" VARCHAR(255) NOT NULL, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" INTEGER NOT NULL)

CREATE INDEX IF NOT EXISTS "test5_name_birthday" ON "test5" ("name", "birthday")

重複を禁止するインデックスにする

フィールドを作成する際にunique=Trueを指定するか、Metaクラスのindexesの第二引数にTrueを指定することで重複を禁止するインデックスを作成できます。

class Test6(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db
        indexes = (
            # 末尾に,がないとエラーになる
            # 複数指定も可能
            (('name', 'birthday'), True),
        )

作成されるインデックス

CREATE TABLE IF NOT EXISTS "test6" ("id" INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, "name" VARCHAR(255) NOT NULL, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" INTEGER NOT NULL)
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS "test6_name_birthday" ON "test6" ("name", "birthday")

外部キーについて

ForeignKeyField()を使用すると外部キーが指定できます。

to_field で主キー以外を指定できますが、このキーは主キーのいずれかであるか、一意制約を持つ必要があります。

http://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/api.html#ForeignKeyField

様々なデータベースへの接続方法

peeweeでは様々なデータベースを使用できます。
詳細は下記を参照してください。
https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/database.html

SQLiteの接続例

memoryまたはファイルを指定して接続ができます。

from peewee import *
from datetime import date

db = SqliteDatabase(':memory:')

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db

db.create_tables([Person, Pet], True)

APSWの接続例

APSWについての詳細とインストール方法は下記を参照してください。

SQLiteが本気を出せるPythonのライブラリのAPSWを使用してみる
https://needtec.sakura.ne.jp/wod07672/?p=9243

下記でインストールできます。

pip install --user https://github.com/rogerbinns/apsw/releases/download/3.28.0-r1/apsw-3.28.0-r1.zip --global-option=fetch --global-option=--version --global-option=3.28.0 --global-option=--all --global-option=build --global-option=--enable-all-extensions

memoryまたはファイルを指定して接続ができます。

また、withを抜けるときにCommitが実行されるので最後のコミットはコメントアウトしてます（コメントアウトしないとエラーになる）

from peewee import *
from datetime import date
from playhouse.apsw_ext import APSWDatabase
from playhouse.apsw_ext import DateField

db = APSWDatabase('apswdatabase.sqlite')

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db 

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db 

db.create_tables([Person, Pet])

# db.set_autocommit(False)
with db.transaction():
    # birthday=date(1960, 1, 15) ...
    uncle_bob = Person(name='Bob', birthday=date(1960, 1, 15), is_relative=True)
    uncle_bob.save() # bob is now stored in the database

    grandma = Person.create(name='Grandma', birthday=date(1960, 1, 5), is_relative=True)
    herb = Person.create(name='Herb', birthday='1950-05-05', is_relative=False)

    bob_kitty = Pet.create(owner=uncle_bob, name='Kitty', animal_type='cat')
    herb_fido = Pet.create(owner=herb, name='Fido', animal_type='dog')
    herb_mittens = Pet.create(owner=herb, name='Mittens', animal_type='cat')
    herb_mittens_jr = Pet.create(owner=herb, name='Mittens Jr', animal_type='cat')

    herb_mittens.delete_instance() 
    print ("-----------------")
    for person in Person.select():
        print (person.name, person.is_relative)

    print ("-----------------")
    query = Pet.select().where(Pet.animal_type == 'cat')
    for pet in query:
        print (pet.name, pet.owner.name)

    print ("-----------------")
    query = (Pet
             .select(Pet, Person)
             .join(Person)
             .where(Pet.animal_type == 'cat'))
    for pet in query:
        print (pet.name, pet.owner.name)
    #db.commit() # Not required for APSWDatabase 

MySQLの接続例

データベース、ユーザー、パスワード、ホスト、ポートを指定して接続できます。

from peewee import *
from datetime import date

db = MySQLDatabase(
    database='testdb',
    user='test',
    password="test",
    host="192.168.80.131",
    port=3306)

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db # This model uses the "people.db" database.

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db # this model uses the people database

db.create_tables([Person, Pet])

接続エラーが出る場合

下記のエラーが発生する場合はmysqlのドライバーをインストールしてください。

peewee.ImproperlyConfigured: MySQL driver not installed!

インストールの例：

pip3 install mysqlclient

https://github.com/coleifer/peewee/issues/1569

もしwindowsを使用していてエラーが出る場合は下記を参照。
https://stackoverflow.com/questions/51294268/pip-install-mysqlclient-returns-fatal-error-c1083-cannot-open-file-mysql-h

環境に応じたwhlファイルをダウンロードしてpip installでそのファイルを指定する。

Postgresの接続例

データベース、ユーザー、パスワード、ホスト、ポートを指定して接続できます。

from peewee import *
from datetime import date
from playhouse.postgres_ext import PostgresqlExtDatabase

# peeweeではデフォルトでhstoreという機能を使うようになっている。
db = PostgresqlExtDatabase(
    database='peewee_test',
    user='postgres',
    password="",
    host="192.168.80.131",
    port=5432,
    register_hstore=False)

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db # This model uses the "people.db" database.

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = db # this model uses the people database

db.create_tables([Person, Pet])

接続エラーの場合

 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement psqlclient (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for psqlclient

psycopg2をインストールする

pip install psycopg2

SpatiaLiteSQLへの接続方法

空間情報を扱うSQLiteの拡張であるSpatiaLiteへの接続について説明します。
http://qiita.com/mima_ita/items/64f6c2b8bb47c4b5b391

これにはplayhouse.sqlite_extのSqliteExtDatabaseを使用して次のように行います。

import os
from peewee import *
from playhouse.sqlite_ext import SqliteExtDatabase

# mod_spatialiteのあるフォルダをPATHに加える
os.environ["PATH"] = os.environ["PATH"] + ';C:\\tool\\spatialite\\mod_spatialite-NG-win-x86'
db = SqliteExtDatabase('testspatialite.sqlite')

class PolygonField(Field):
    db_field = 'polygon'
db.field_overrides = {'polygon': 'POLYGON'}

# mod_spatialiteの読み込み
db.load_extension('mod_spatialite.dll')

class GeometryTable(Model):
  pk_uid  = PrimaryKeyField()
  n03_001 = CharField()
  n03_002 = CharField()
  n03_003 = CharField()
  n03_004 = CharField()
  n03_007 = CharField()
  Geometry = PolygonField()

  class Meta:
      database = db

for r in GeometryTable.select(GeometryTable.n03_001 ,  SQL('AsText(Geometry)').alias('Geo')).limit(10):
    print (r.n03_001, r.Geo)

ポイントは以下の通りです。
・load_extensionを使用してmod_spatialite.dll/soを呼び出す。
・POINTやPOLYGONといったspatialiteの列はFieldクラスを継承して定義しておき、db.field_overrides でコードで指定したdb_fieldとDBの型名を対応付ける
・AsTextなどのspatialite固有の関数はR()を用いて利用する

なお、RTreeIndexのテーブルにアクセスすると下記のようなエラーが出ます。

TypeError: 'idx_Station_geometry' object does not support indexing

この場合は、直接SQL実行してください。(APSWDatabase使用してもダメだった）

    rows = database_proxy.connection().execute("""
        SELECT 
          statValue.value,
          AsGeoJson(MapArea.Geometry)
        FROM 
          MapArea 
          inner join idx_MapArea_Geometry ON pkid = MapArea.id AND xmin > ? AND ymin > ? AND xmax < ? AND ymax < ?
          inner join statValueAttr ON MapArea.stat_val_attr_id = statValueAttr.id 
          inner join statValueAttr AS b ON b.stat_value_id = statValueAttr.stat_value_id AND b.attr_value = ?
          inner join statValue ON statValue.id = b.stat_value_id
        WHERE 
          MapArea.stat_id like ?;
    """,(xmin, ymin, xmax, ymax, attr_value, stat_id_start_str + '%'))

実行時に接続先を選択する方法

いままでの方法では、実行時に接続先を指定することができません。
そこで、Proxy() を使用することで、後から、設定ファイルの情報に合わせた接続を作成することもできます。

from peewee import *
from datetime import date

database_proxy = Proxy()  # Create a proxy for our db.

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = database_proxy

class Pet(Model):
    owner = ForeignKeyField(Person, related_name='pets')
    name = CharField()
    animal_type = CharField()

    class Meta:
        database = database_proxy

# あとから実際のデータベースを指定できる
db = SqliteDatabase(':memory:', autocommit=False)
database_proxy.initialize(db)

db.create_tables([Person, Pet])

Read Slaves やコネクションプール

Databaseによっては、Read Slavesを指定して、読み取り専用のDBにアクセスするようにしたり、コネクションプールを用いて複数の接続を取り扱うことも可能です。

https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/database.html#read-slaves
https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/database.html#connection-pooling

スキーマーのマイグレーション

Peeweeではスキーマの移行がサポートされています。
他のスキーマー移行ツールとことなり、バージョン管理は行っていませんが、移行を行うためのヘルパー関数が提供されています。

from peewee import *
from datetime import date
from playhouse.migrate import *

db = SqliteDatabase('mig.sqlite')

## 元のDBの作成
class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db

db.create_tables([Person])
data_source = [
    {'name' : 'test1' , 'birthday' : date(1960, 1, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test2' , 'birthday' : date(1960, 2, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test3' , 'birthday' : date(1960, 3, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test4' , 'birthday' : date(1960, 4, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test5' , 'birthday' : date(1960, 5, 15), 'is_relative' : True},
    {'name' : 'test1' , 'birthday' : date(1960, 1, 15), 'is_relative' : True},
]
Person.insert_many(data_source).execute()

## スキーマーの移行
migrator = SqliteMigrator(db)

title_field = CharField(default='')
status_field = IntegerField(null=True)

with db.transaction():
    migrate(
        migrator.add_column('Person', 'title', title_field),
        migrator.add_column('Person', 'status', status_field),
        migrator.drop_column('Person', 'is_relative'),
    )

詳細は下記を参考にしてください。
https://peewee.readthedocs.org/en/latest/peewee/playhouse.html#migrate

既存のデータベースからオブジェクトを作成する方法

pwizを用いて既存のデータベースからオブジェクトを作成できます。

python -m pwiz --engine=sqlite mig.sqlite

このコマンドを実行することでpeople.dbからオブジェクトを標準出力します。

出力例

from peewee import *

database = SqliteDatabase('mig.sqlite')

class UnknownField(object):
    def __init__(self, *_, **__): pass

class BaseModel(Model):
    class Meta:
        database = database

class Person(BaseModel):
    birthday = DateField()
    name = CharField()
    status = IntegerField(null=True)
    title = CharField()

    class Meta:
        table_name = 'person'

SQLのロギング

peeweeが発行したSQLをロギングするには以下の通りにします。

import logging
logger = logging.getLogger('peewee')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())

これによりpeeweeでSQLを発行するたびに次のようなログがstderrに出力されます。

('SELECT name FROM sqlite_master WHERE type = ? ORDER BY name;', ('table',))
('CREATE TABLE "test1" ("id" INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY, "name" VARCHAR(255) NOT NULL, "birthday" DATE NOT NULL, "is_relative" SMALLINT NOT NULL)', [])

まとめ

以上のように、Peeweeを用いることでPythonから様々なDBの操作をSQLを記述せずに行えることが確認できました。