Python Django

Mapeando banco de dados existente com Django

Veja neste artigo como utilizar o Django para mapear toda estrutura de um banco de dados existente em seus projetos.

há 4 anos 10 meses

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O Django é um ótimo framework para iniciar um projeto completamente do zero, mas nem sempre este é nosso caso. Imagine que uma empresa pretende migrar uma aplicação legada (antiga) com 100 tabelas em seu banco de dados e escolhe o Django como sua nova tecnologia… Como faríamos para mapear todo o banco de dados (tabelas e relações) para nosso projeto? Parece algo cansativo e complicado, certo!? Bom, com o Django, isso pode ser mais fácil do que parece…

Banco de Dados

Para nosso exemplo, iremos utilizar um banco de dados com uma estrutura que armazena a lista de empregados de uma empresa e suas relações. Não vamos nos preocupar com a estrutura do banco de dados em si, o importante aqui é entender que teremos 6 tabelas com os seguintes campos:

Para criar o banco de dados acima em seu MySQL, precisamos baixar toda a sua estrutura no repositório encontrado no seguinte link:

Depois disso, vamos baixar seu código-fonte e salvar no Desktop do nosso computador. Depois de descompactado, utilizamos o terminal para incorporar o banco de dados teste para o MySQL presente em nossa máquina. Para isso, no terminal (ou CMD), utilizamos o seguinte comando:

mysql -u root -p < employees.sql

Lembrando que o “root” é o nome do usuário do banco de dados. Caso o seu seja diferente, informe-o na instrução acima :)

Depois disso, o banco employees será criado no MySQL:

Lembrando que o BD que utilizamos já virá populado, contendo mais de 300,000 empregados registrados. Situação parecida ao que descrevemos anteriormente:

Configurando aplicação

Após criar o banco de dados, estamos prontos para mapeá-lo em nosso projeto Django. Para isso, partiremos de uma aplicação “zerada”, apenas com o projeto e uma app criada. Além disso, precisamos instalar, obviamente, o Django e o mysqlclient em nossa virtualenv:

Além disso, precisamos configurar o projeto para se comunicar com o banco de dados que acabamos de importar. Para isso, no arquivo settings.py do nosso projeto, determinamos seus parâmetros de conexão:

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'employees',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306'
    }
}

Com isso, temos nossa aplicação criada e se comunicando com o banco de dados o

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Mapeando o banco de dados no Django

Depois de configurar a aplicação, chegou a hora tão esperada: mapear o banco de dados para nosso arquivo models.py :D

Para isso, é muito simples (e você vai se impressionar com isso). Tudo que temos que fazer é abrir o terminal integrado do PyCharm e digitar o seguinte comando:

python manage.py inspectdb > nome_da_app.models.py

Lembrando que “nome_da_app” deve ser alterada pelo nome da sua app no projeto, hein!? :)

Após isso, no arquivo models.py da nossa aplicação, teremos o seguinte resultado:

from django.db import models


class Departments(models.Model):
    dept_no = models.CharField(primary_key=True, max_length=4)
    dept_name = models.CharField(unique=True, max_length=40)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'departments'


class DeptEmp(models.Model):
    emp_no = models.ForeignKey('Employees', models.DO_NOTHING, db_column='emp_no', primary_key=True)
    dept_no = models.ForeignKey(Departments, models.DO_NOTHING, db_column='dept_no')
    from_date = models.DateField()
    to_date = models.DateField()

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'dept_emp'
        unique_together = (('emp_no', 'dept_no'),)


class DeptManager(models.Model):
    emp_no = models.ForeignKey('Employees', models.DO_NOTHING, db_column='emp_no', primary_key=True)
    dept_no = models.ForeignKey(Departments, models.DO_NOTHING, db_column='dept_no')
    from_date = models.DateField()
    to_date = models.DateField()

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'dept_manager'
        unique_together = (('emp_no', 'dept_no'),)


class Employees(models.Model):
    emp_no = models.IntegerField(primary_key=True)
    birth_date = models.DateField()
    first_name = models.CharField(max_length=14)
    last_name = models.CharField(max_length=16)
    gender = models.CharField(max_length=1)
    hire_date = models.DateField()

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'employees'


class Salaries(models.Model):
    emp_no = models.ForeignKey(Employees, models.DO_NOTHING, db_column='emp_no', primary_key=True)
    salary = models.IntegerField()
    from_date = models.DateField()
    to_date = models.DateField()

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'salaries'
        unique_together = (('emp_no', 'from_date'),)


class Titles(models.Model):
    emp_no = models.ForeignKey(Employees, models.DO_NOTHING, db_column='emp_no', primary_key=True)
    title = models.CharField(max_length=50)
    from_date = models.DateField()
    to_date = models.DateField(blank=True, null=True)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'titles'
        unique_together = (('emp_no', 'title', 'from_date'),)

Exatamente a mesma estrutura (com seus atributos e relacionamentos) presentes no banco de dados que incorporamos ao MySQL da nossa máquina. Bem legal, né!?

Imagine ter que mapear todas essas entidades, avaliando seus tipos de dados e relações… Seria um trabalho bem cansativo, concorda? Com o Django, um simples comando consegue resolver este problema :)

Agora, já estamos prontos para utilizar todo o poder do ORM do Django para manipular o banco de dados e, consequentemente, criar nossa nova aplicação o

Autor(a) do artigo

Fagner Pinheiro
Fagner Pinheiro

Professor na TreinaWeb e graduado em Sistemas de Informação pelo Instituto Federal da Bahia. Apaixonado por desenvolvimento web, desktop e mobile desde os 12 anos de idade. Já utilizou todos os sistemas operacionais possíveis, mas hoje se contenta com o OSX instalado em seu desktop. Quando não está trabalhando, é IGL e Awper do time de CS:GO da Treinaweb. Até passou em uma peneira do Cruzeiro, mas preferiu estudar Python.

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