O SQLAlchemy pode carregar automaticamente tabelas de um banco de dados usando algo chamado reflection. Reflection é o processo de ler o banco de dados e construir os metadados com base nessas informações. É o oposto de criar uma Table manualmente e é muito útil para trabalhar com bancos de dados existentes.

Para fazer reflection, você primeiro precisa importar e inicializar um objeto MetaData. Objetos MetaData contêm informações sobre as tabelas armazenadas em um banco de dados. Durante a reflection, o objeto MetaData será preenchido automaticamente com informações sobre a tabela refletida, então só precisamos inicializá-lo antes, chamando MetaData().

Você também precisará importar o objeto Table do pacote SQLAlchemy. Em seguida, use esse objeto Table para ler sua tabela a partir do engine, carregar automaticamente as colunas e preencher os metadados. Isso pode ser feito com uma única chamada a Table(): usar o objeto Table dessa maneira é muito parecido com passar argumentos para uma função. Por exemplo, para carregar automaticamente as colunas com o engine, você precisa especificar os argumentos nomeados autoload=True e autoload_with=engine para Table().

Por fim, para ver informações sobre o objeto que você acabou de criar, use a função repr(). Para qualquer objeto Python, repr() retorna uma representação textual desse objeto. Para objetos Table do SQLAlchemy, ela retorna as informações sobre essa tabela contidas nos metadados.

Neste exercício, seu trabalho é refletir a tabela "census" disponível no seu engine em uma variável chamada census. Já deixamos pré-preenchido o código para criar o engine que você escreveu no exercício anterior.

Modelo relacional

Introdução a Bancos de Dados em Python

Exercício interativo prático