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   1 # How is datasette-pytables implemented?
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   3 Datasette-PyTables is an external connector for [Datasette](https://github.com/simonw/datasette). Datasette publish data in SQLite files to the Internet with a JSON API, and this connector provides a way to do the same thing with PyTables files.  By using a fork of Datasette, [Datasette-Core](https://github.com/PyTables/datasette-core), we can load external connectors that allow us to access to any data container. For this, the connectors need the interface that is described here.  By following these interface, you will can make connectors for other data sources too.
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   5 ## Tables inspection
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   7 First of all, we need to implement a special method called `inspect` that receives the path of the file as an argument and returns a tuple formed by a dictionary with tables info, a list with views name and a string identifying the connector.  Each entry in the dictionary for tables info has the next structure:
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   9     tables['table_name'] = {
  10         'name': 'table_name',
  11         'columns': ['c1', 'c2'],
  12         'primary_keys': [],
  13         'count': 100,
  14         'label_column': None,
  15         'hidden': False,
  16         'fts_table': None,
  17         'foreign_keys': {'incoming': [], 'outgoing': []}
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  19 This structure is used for PyTables. In your case, you may need additional entries like primary keys or foreign keys.
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  21 ## Returning results
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  23 Datasette uses SQL for specifying the queries, so your connector has to accept SQL and execute it.  The next class and methods are needed:
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  25     class Connection:
  26         def __init__(self, path):
  27             ...
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  29         def execute(self, sql, params=None, truncate=False, page_size=None, max_returned_rows=None):
  30             ...
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  32 The `Connection.execute()` method receives:
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  34 * **sql**: the query
  35 * **params**: a dictionary with the params used in the query
  36 * **truncate**: a boolean saying if the returned data can be separated in pages or not
  37 * **page_size**: the number of rows a page can contain
  38 * **max_returned_rows**: the maximum number of rows Datasette expects
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  40 In our case, we need to parse the SQL query because PyTables has its own style for queries, but other databases could work with the SQL queries without requiring any parsing.
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  42 Note: Sometimes, Datasette make queries to `sqlite_master`; you need to keep it in mind.
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  44 The `Connection.execute()` method has to return a tuple with:
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  46 * a list of rows (Datasette expects something similar to SQLite rows)
  47 * a boolean saying if the data is truncated, i.e., if we return all the rows or there are more rows than the maximum indicated in max_returned_rows
  48 * a tuple with the description of the columns in the form `(('c1',), ('c2',), ...)`
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  50 ## Rows format
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  52 Datasette receives the results from the queries with SQLite row instances, so we need to return our rows in a similar way.
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  54 For example, if we have the next query:
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  56     SELECT name FROM persons
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  58 we need to return an object that allows to do things like:
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  60     row[0] == 'Susan'
  61     row['name'] == 'Susan'
  62     [c for c in row] == ['Susan']
  63     json.dumps(row)
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  65 In our case, we extend the `list` object to get it, but as long as you implement a similar interface, you can develop your own implementation too.