나의 여정 이벤트 관리 CLI 앱 만들기
나의 여정 이벤트 관리 CLI 앱 만들기
소개
소프트웨어 개발 초보자로서 가장 흥미롭고 어려운 작업 중 하나는 첫 번째 중요한 프로젝트를 만드는 것입니다. 나에게 이것은 Event Management CLI 애플리케이션이었습니다. 이 프로젝트는 Python에 대한 이해를 강화하는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 SQLAlchemy ORM, Click과 같은 CLI 라이브러리 및 소프트웨어 개발의 일반적인 모범 사례를 소개했습니다. 이번 여정을 되돌아보면 제가 얼마나 많은 것을 배웠는지, 그리고 이러한 기술이 개발자로서 제 자신감을 어떻게 형성했는지 깨달았습니다.
시작: Python의 기초 학습
이 프로젝트에 뛰어들기 전 나의 여정은 Python의 기본부터 시작되었습니다. Python의 구문, 제어 구조, 데이터 유형 및 기능을 배우는 것이 이 프로젝트를 가능하게 한 기초였습니다. 나는 간단한 스크립트를 작성하고, 오류를 디버깅하고, 모든 성공적인 실행에 따른 작은 승리를 누리던 시절을 기억합니다. 이러한 기본 사항을 이해하는 것은 모든 Python 프로젝트의 기반을 형성하기 때문에 매우 중요합니다.
초기에 배운 가장 유용한 측면 중 하나는 다양한 데이터 구조, 특히 목록, 사전 및 튜플을 관리하고 조작하는 방법이었습니다. 여러 데이터를 효율적으로 저장하고 처리해야 하는 이벤트 관리 CLI 앱 작업을 시작했을 때 이러한 기술은 필수적이었습니다.
프로젝트 자세히 알아보기: 환경 설정
이벤트 관리 CLI 앱을 만드는 첫 번째 단계는 환경을 설정하는 것이었습니다. 가상 환경 관리를 위해 Pipenv를 사용하는 것은 새로운 경험이었습니다. 종속성을 관리하는 프로세스를 간소화하고 프로젝트 환경이 내 시스템의 나머지 부분과 격리되도록 했습니다.
가상 환경을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
pipenv install pipenv shell
다음으로 데이터베이스 마이그레이션을 위해 Alembic을 초기화했습니다. 이 단계는 시간에 따른 데이터베이스 스키마 변경을 관리하는 데 매우 중요했습니다.
alembic init migrations alembic revision --autogenerate -m "Create Initial models" alembic upgrade head
모델 구축
애플리케이션의 핵심은 모델에 있습니다. SQLAlchemy ORM을 사용하여 사용자, 이벤트, 일정 및 참석자에 대한 모델을 정의했습니다. Python 클래스와 SQLAlchemy에 대한 나의 이해가 합쳐진 곳이 바로 여기였습니다. 다음은 models.py 파일의 일부입니다.
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, DateTime, create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relationship, sessionmaker Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) username = Column(String, unique=True, nullable=False) class Event(Base): __tablename__ = 'events' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String, nullable=False) description = Column(String) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) user = relationship('User', back_populates='events') class EventSchedule(Base): __tablename__ = 'event_schedules' id = Column(Integer, primary_key=True) event_id = Column(Integer, ForeignKey('events.id')) start_time = Column(DateTime, nullable=False) end_time = Column(DateTime, nullable=False) event = relationship('Event', back_populates='schedules') class Attendee(Base): __tablename__ = 'attendees' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String, nullable=False) event_id = Column(Integer, ForeignKey('events.id')) event = relationship('Event', back_populates='attendees') User.events = relationship('Event', order_by=Event.id, back_populates='user') Event.schedules = relationship('EventSchedule', order_by=EventSchedule.id, back_populates='event') Event.attendees = relationship('Attendee', order_by=Attendee.id, back_populates='event')
유용한 기술적 측면: SQLAlchemy의 관계
이 프로젝트를 진행하면서 배운 가장 유용한 기술적 측면 중 하나는 SQLAlchemy에서 관계를 처리하는 것이었습니다. SQLAlchemy의 ORM을 사용하여 테이블 간의 관계를 정의하면 데이터 관리 및 쿼리 수행이 더 쉬워졌습니다. 예를 들어 사용자와 이벤트 사이에 일대다 관계를 구축하면 특정 사용자가 생성한 모든 이벤트를 쉽게 쿼리할 수 있었습니다.
사용자와 이벤트 간의 관계를 정의한 방법은 다음과 같습니다.
class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) username = Column(String, unique=True, nullable=False) events = relationship('Event', order_by='Event.id', back_populates='user') class Event(Base): __tablename__ = 'events' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String, nullable=False) description = Column(String) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) user = relationship('User', back_populates='events')
이 관계 정의를 통해 사용자의 이벤트를 쉽게 쿼리할 수 있었습니다.
def get_user_events(user_id): user = session.query(User).filter(User.id == user_id).first() return user.events
CLI 구현
애플리케이션의 CLI 부분은 Click을 사용하여 구현되었습니다. 이 라이브러리를 사용하면 다양한 명령과 옵션을 처리할 수 있는 명령줄 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 다음은 cli.py 파일의 일부입니다.
import click from models import User, Event, EventSchedule, Attendee from db import session @click.group() def cli(): pass @click.command() def create_event(): name = click.prompt('Enter event name') description = click.prompt('Enter event description') user_id = click.prompt('Enter user ID', type=int) event = Event(name=name, description=description, user_id=user_id) session.add(event) session.commit() click.echo('Event created!') cli.add_command(create_event) if __name__ == '__main__': cli()
뒤를 돌아보며
돌이켜보면 이 프로젝트는 개발자로서의 여정에 있어 중요한 이정표였습니다. Python의 기본을 배우는 것부터 시작하여 더 복잡한 개념을 이해하기 위한 기반을 마련했습니다. Event Management CLI 앱 프로젝트는 Python, SQL 및 명령줄 인터페이스가 완벽하게 혼합되어 포괄적인 학습 경험을 제공했습니다.
이 프로젝트에서 얻은 가장 큰 교훈 중 하나는 코딩에서 구조와 구성의 중요성이었습니다. 가상 환경을 사용하고 종속성을 관리하며 깔끔한 프로젝트 구조를 유지하면 개발 프로세스가 더욱 원활하고 효율적으로 진행됩니다.
게다가 SQLAlchemy ORM 및 Click에 대한 실무 경험을 통해 제가 얻은 이론적 지식이 더욱 강화되었습니다. 테이블 간의 관계를 정의하고, 데이터베이스 마이그레이션을 수행하고, 사용자 친화적인 CLI를 생성하는 방법을 이해하는 것은 매우 귀중한 기술이었습니다.
결론
이벤트 관리 CLI 애플리케이션을 만드는 것은 어려웠지만 보람 있는 경험이었습니다. Python과 SQLAlchemy에 대한 이해를 확고히 하고, 소프트웨어 개발의 모범 사례를 소개하고, 문제 해결 기술을 향상시켰습니다. 개발자로 성장하려는 초보자라면 이와 같은 프로젝트에 뛰어들 것을 적극 권장합니다. 이는 배운 내용을 적용하고, 새로운 도구와 기술을 발견하고, 자랑스러워할 수 있는 실질적인 무언가를 구축할 수 있는 훌륭한 방법입니다.
https://github.com/migsldev/event-management-app
위 내용은 나의 여정 이벤트 관리 CLI 앱 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
