Python의 ORM 프레임워크 Flask-SQLAlchemy에 대한 자세한 설명
Flask-SQLAlchemy는 SQLAlchemy 기반의 ORM(Object Relational Mapping) 프레임워크로 Flask 애플리케이션에 적합합니다. ORM 프레임워크는 기본 데이터베이스의 작업을 보호하고 Python 프로그래밍 인터페이스를 제공하므로 개발자는 Python 코드를 사용하여 SQL 문을 작성하지 않고도 데이터베이스를 직접 작동할 수 있습니다.
이 글에서는 데이터베이스 연결, 테이블 생성, 데이터 삽입, 업데이트, 삭제, 데이터 쿼리 등 Flask-SQLAlchemy 프레임워크의 사용법을 자세히 소개합니다.
데이터베이스에 연결
Flask-SQLAlchemy를 사용하기 전에 먼저 Flask에서 데이터베이스 연결을 구성해야 합니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다.
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = '数据库连接信息' # 数据库连接信息 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False # 是否追踪对象的修改 db = SQLAlchemy(app)
그 중 SQLALCHEMY_DATABASE_URI가 데이터베이스 연결 정보입니다. SQLite를 사용하는 경우 형식은 sqlite:///文件路径
;如果是MySQL,则格式为mysql+pymysql://用户名:密码@主机名/数据库名
(pymysql是用于连接MySQL的Python库);如果是PostgreSQL,则格式为postgresql://用户名:密码@主机名/数据库名
입니다.
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS는 객체에 대한 수정 사항을 추적할지 여부를 나타냅니다. True로 설정하면 각 요청이 끝날 때 개체의 상태가 확인되어 데이터베이스에 기록됩니다. 이 기능은 디버깅 및 성능 최적화에 사용할 수 있지만 약간의 오버헤드가 발생합니다. 따라서 프로덕션 환경에서는 끄는 것이 좋습니다.
Create tables
Flask-SQLAlchemy는 Python 클래스를 통해 테이블 정의를 지원합니다. 각 클래스는 데이터베이스 테이블에 해당하고 클래스의 속성은 데이터베이스 테이블의 필드에 해당합니다.
다음은 예시입니다.
class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False) def __repr__(self): return '<User %r>' % self.username
그 중 db.Model은 모든 모델 클래스의 기본 클래스로, 이 클래스가 데이터베이스 모델임을 나타냅니다. id, 사용자 이름, 이메일은 이 테이블의 필드입니다. 여기서 id는 기본 키이고 사용자 이름과 이메일은 모두 고유하며 비워둘 수 없습니다. __repr__() 메서드는 쉬운 디버깅을 위해 객체를 인쇄하는 데 사용됩니다.
이 테이블을 생성하려면 다음 명령을 실행하세요.
from app import db db.create_all()
이렇게 하면 데이터베이스에 User라는 테이블이 생성됩니다. 이미 존재하는 경우 다시 생성되지 않습니다. 생성해야 할 테이블이 여러 개인 경우 db.create_all() 명령을 사용하여 동일한 위치에 생성할 수 있습니다.
데이터 삽입
데이터베이스에 데이터를 삽입하려면 클래스 인스턴스를 만들고 add() 및 commit() 메서드를 호출하기만 하면 됩니다.
from app import db from app.models import User user = User(username='test', email='test@test.com') db.session.add(user) db.session.commit()
위 코드에서는 먼저 User 개체가 생성된 후 데이터베이스 세션에 추가됩니다. 마지막으로 commit() 메서드를 호출하여 트랜잭션을 커밋하고 데이터를 데이터베이스에 저장합니다.
데이터 업데이트
데이터 업데이트는 데이터 삽입과 유사합니다. 업데이트할 데이터를 쿼리하고 해당 속성을 수정한 후 제출하기만 하면 됩니다.
from app import db from app.models import User user = User.query.filter_by(username='test').first() user.email = 'new_test@test.com' db.session.commit()
위 코드에서는 업데이트할 User 개체를 사용자 이름을 기준으로 먼저 쿼리한 다음 email 속성을 수정하고 수정 사항을 제출합니다.
데이터 삭제
는 데이터 업데이트와 유사합니다. 먼저 삭제할 데이터를 쿼리한 다음 delete() 메서드를 호출하면 됩니다.
from app import db from app.models import User user = User.query.filter_by(username='test').first() db.session.delete(user) db.session.commit()
위 코드에서는 삭제할 User 객체를 사용자 이름을 기준으로 먼저 조회한 후 delete() 메서드를 호출하여 삭제합니다.
Query data
Flask-SQLAlchemy는 조건별 쿼리, 정렬, 페이징 등 다양한 쿼리 방법을 지원합니다.
조건별 쿼리
조건별 쿼리가 가장 일반적인 방법입니다. query.filter() 메서드를 사용하여 쿼리 조건을 지정할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
from app import db from app.models import User # 查询所有 users = User.query.all() # 条件查询 users = User.query.filter_by(username='test').all()
위 코드에서 첫 번째 코드 줄은 User 테이블의 모든 데이터를 쿼리하고, 두 번째 줄은 username='test' 조건에 따라 데이터를 쿼리합니다.
Sort query
order_by() 메소드를 사용하여 쿼리 결과를 정렬할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
from app import db from app.models import User # 按名称排序(升序) users = User.query.order_by(User.username).all() # 按名称排序(降序) users = User.query.order_by(User.username.desc()).all()
위 코드에서 첫 번째 코드 줄은 쿼리 결과를 사용자 이름의 오름차순으로 정렬하고, 두 번째 코드 줄은 쿼리 결과를 사용자 이름의 내림차순으로 정렬합니다.
페이지 매김 쿼리
페이지 매김 쿼리를 구현하려면 paginate() 메서드를 사용할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
from app import db from app.models import User # 每页2条,查询第1页 users = User.query.paginate(1, 2, False) # 查询第一页 users = User.query.order_by(User.username).paginate(1, 10, False)
위 코드에서 첫 번째 코드 줄은 1페이지의 2개 데이터를 쿼리하고, 두 번째 줄은 사용자 이름별로 정렬된 1페이지의 10개 데이터를 쿼리합니다.
요약
Flask-SQLAlchemy는 데이터베이스 쿼리 및 운영을 위한 강력한 인터페이스를 제공하는 강력한 ORM 프레임워크로, 개발자가 데이터베이스를 빠르고 쉽게 운영할 수 있도록 해줍니다. 이 문서에서는 테이블 생성, 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 및 쿼리를 포함하여 Flask-SQLAlchemy의 사용을 소개합니다. 이 기사가 독자들이 Flask-SQLAlchemy를 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python의 ORM 프레임워크 Flask-SQLAlchemy에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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