Python에서 SQLAlchemy를 사용하여 관계 만들기
SQLAlchemy는 SQL 테이블을 생성하려고 할 때 Python에 필요한 많은 작업에 도움을 줄 수 있으며 이러한 작업 중 하나는 관계를 생성하는 것입니다.
SQLAlchemy를 사용하면 SQL만 사용하는 것보다 훨씬 쉽게 관계를 생성할 수 있습니다. 구문을 더 쉽게 따르고 단계를 줄여 프로세스를 간소화합니다.
SQLAlchemy를 Python으로 가져오며 모든 단축 구문을 사용할 수 있습니다.
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
관계를 만들려면 테이블을 만드는 것부터 시작해야 합니다. SQLAlchemy에서는 구문을 다음과 같이 단축하여 이 작업도 쉽게 수행할 수 있습니다.
class Owner(db.Model, SerializerMixin): __tablename__ = "owners" id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
이렇게 하면 기본 키인 ID를 가진 소유자 테이블이 생성됩니다. 소유자에 대한 열 속성을 생성하는 데 다른 코드를 사용할 수 있습니다. 이는 관계를 연결하는 데 도움이 될 것입니다. 열이 생성되면 나중에 생성할 Dog 테이블 연결 작업을 수행할 수 있습니다. 관계 코드는 다음과 같습니다.
dogs = db.relationship('Dog', back_populates='owner')
이것은 개와 주인을 연결하는 것으로, 주인은 여러 마리의 개를 가질 수 있지만 뒤에서 볼 때 개는 주인이 한 명인 경우가 단수입니다.
그런 다음 개 클래스와 테이블을 만들 수 있습니다. 여러 개의 열 속성을 가질 수 있습니다. 관계에서 중요한 점은 외래 키가 있는 소유자 ID가 있어야 한다는 것입니다. 이는 SQLAlchemy에서 다음과 같이 작성됩니다.
owner_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('owners.id'))
그러면 주인처럼 관계를 맺게 됩니다. 이것은 반대이며 아래 코드를 사용하여 개를 소유자와 연결합니다.
owner = db.relationship('Owner', back_populates= 'dogs')
여기서 back은 개로 채워지는 대신 개입니다. 소유자는 여러 개를 가질 수 있지만 개는 소유자가 한 명이므로 이전 코드는 소유자였습니다.
이제 두 테이블은 관계를 갖게 됩니다. 앞서 언급했듯이 이는 법적으로 필요한 코드의 양을 줄이고 구문을 SQL로 작성하는 것보다 간단하게 만듭니다.
연관 프록시를 추가하고 무한 루프에 도움이 되는 직렬화 규칙을 생성하기 위해 더 많은 코드를 추가할 수 있지만 위의 방법은 SQLAlchemy를 사용하지 않았을 때보다 훨씬 빠르게 초기 관계를 생성합니다.
위 내용은 Python에서 SQLAlchemy를 사용하여 관계 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
