ER図からDBの自動生成
DB構築の作業簡略化を目的として、draw.ioで作成したER図をデータベースの設計図(青写真)として利用し、アプリケーションのコード(ORM)を介して実際のデータベース(PostgreSQL)を構築する仕組みを実践しました。 具体的な生成プロセスは以下の3つのステップで構成されており、ER図の設計は人の領域としつつも、2, 3の工程をGoogle Antigravity(AI)を利用することで自動化を試みています。
DB構築の作業簡略化を目的として、draw.ioで作成したER図をデータベースの設計図(青写真)として利用し、アプリケーションのコード(ORM)を介して実際のデータベース(PostgreSQL)を構築する仕組みを実践しました。 具体的な生成プロセスは以下の3つのステップで構成されており、ER図の設計は人の領域としつつも、2, 3の工程をGoogle Antigravity(AI)を利用することで自動化を試みています。
PythonとBeautifulSoupを使うことで、同じような形式で表示されているページの情報を一括にまとめるスクリプトを作って、作業を省力化したことがありましたので、その時のスクリプトを紹介します。
仕事の中で新旧データの差異チェックを行うことになったのですが、その際対象のデータがソートされておらず、手動でチェックするにも50件ほどとそれなりに数があり面倒な作業を依頼されていました。そこで作業を簡略化できないかと思い、「1. sortコマンドでファイルを一括ソート」、「2. WinMergeで比較」の2手順で、複数データの一括比較をやってみました。