SQLAlchemy를 사용하여 기존 데이터베이스를 내 Flask 애플리케이션에 원활하게 통합하려면 어떻게 해야 합니까?

SQLAlchemy를 사용하여 기존 데이터베이스를 Flask 애플리케이션과 통합

SQLAlchemy를 사용하여 기존 데이터베이스를 Flask 애플리케이션에 통합하는 것은 어려운 것처럼 보일 수 있습니다. 특히 다음과 같은 경우에는 더욱 그렇습니다. 당신은 Flask를 처음 접했습니다. 이 문서의 목적은 데이터베이스를 Flask 앱에 원활하게 연결하는 최선의 접근 방식에 대한 지침을 제공하는 것입니다.

기존 데이터베이스 통합을 위한 최선의 접근 방식 선택

질문이 진행되는 동안 처음에는 Flask에 중점을 두었지만 핵심 문제는 데이터베이스에 액세스하기 위해 SQLAlchemy를 해독하는 데 있습니다. 따라서 먼저 SQLAlchemy를 마스터하는 데 집중하는 것이 좋습니다.

SQLAlchemy 시작하기

시작하려면 MySQL 데이터베이스에 연결하는 엔진을 생성하세요.

engine = create_engine('mysql://username:password@host/database_name', convert_unicode=True, echo=False)

다음으로 기존 테이블을 SQLAlchemy의 알려진 테이블에 반영합니다. list:

Base = declarative_base()
Base.metadata.reflect(engine)

각 테이블에 대한 모델 정의

데이터베이스의 각 테이블에 대해 Base:

class Users(Base):
    __table__ = Base.metadata.tables['users']

관계 구축

있다면 테이블 간의 관계는 관계를 사용하여 정의합니다. 예를 들어, Users 관련 테이블 Orders가 있는 경우:

class Orders(Base):
    __table__ = Base.metadata.tables['orders']
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
    user = relationship("Users", backref=backref("orders", uselist=False))

Executing Queries

데이터베이스를 쿼리하려면 세션을 만들고 ORM의 쿼리 인터페이스를 사용하세요.

from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(Session)

for user in session.query(Users):
    print(user)

SQLAlchemy를 Flask

SQLAlchemy에 익숙해지면 이를 Flask에 통합하는 것은 간단합니다. ORM에 대한 ORM을 제공하는 확장인 Flask-SQLAlchemy를 사용할 수 있습니다. 이 확장 프로그램은 자동으로 세션 객체를 생성하고 데이터베이스 연결 및 트랜잭션을 처리합니다.

결론

이 단계를 따르면 기존 데이터베이스를 Flask 애플리케이션에 성공적으로 통합할 수 있습니다. SQLAlchemy를 사용합니다. SQLAlchemy에 익숙해지려면 문서를 철저하게 탐색하고 쿼리 및 관계 구현을 연습하는 것을 잊지 마십시오.

위 내용은 SQLAlchemy를 사용하여 기존 데이터베이스를 내 Flask 애플리케이션에 원활하게 통합하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!