Flask 프레임워크에서의 데이터베이스 통합 및 ORM 실행

Flask 프레임워크에서의 데이터베이스 통합 및 ORM 실습

요약:
Flask는 라우팅, 뷰 기능, 템플릿 등 간단하고 사용하기 쉬운 기능을 제공하는 경량 Python 웹 프레임워크이지만 실제 애플리케이션에서는 대부분의 애플리케이션은 데이터를 저장하고 읽기 위해 데이터베이스와 상호 작용해야 합니다. 이 기사에서는 Flask 프레임워크에서 데이터베이스를 통합하고 ORM 프레임워크를 사용하여 데이터베이스 작업을 단순화하는 방법을 소개합니다.

1. Flask 데이터베이스 통합
Flask 프레임워크에서는 다양한 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장할 수 있으며, 일반적인 데이터베이스로는 SQLite, MySQL, PostgreSQL 등이 있습니다. 데이터베이스를 통합하기 전에 해당 데이터베이스 드라이버를 설치해야 합니다. Flask-SQLAlchemy는 사용하기 쉽고 강력하기 때문에 ORM 프레임워크로 권장됩니다.

1. 종속성 설치
   pip 명령을 사용하여 필수 종속성을 설치합니다.

   pip install Flask SQLAlchemy

2. 데이터베이스 구성
   Flask 애플리케이션에서 구성 파일을 사용하거나 코드에서 직접 데이터베이스 연결 매개변수를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 SQLite 데이터베이스의 연결 매개변수를 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

   app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///your_database.db'

   여기서 데이터베이스 파일 이름은 "your_database.db"로 설정되어 있으며 필요에 따라 수정할 수도 있습니다.

3. 데이터베이스 초기화
   Flask 애플리케이션이 초기화되면 데이터베이스를 초기화해야 합니다. 애플리케이션의 팩토리 함수에 다음 코드를 추가할 수 있습니다.

   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
   
   db = SQLAlchemy()
   
   def create_app():
    app = Flask(__name__)
    # ...
    db.init_app(app)
    # ...
    return app

   여기서 db.init_app(app)은 데이터베이스를 초기화하는 데 사용됩니다.

2. 데이터베이스 작업에 ORM 프레임워크를 사용하세요.
ORM(Object Relational Mapping)은 관계형 데이터베이스의 테이블 구조를 객체에 매핑하여 개발자가 객체 지향 방식으로 데이터베이스를 운영할 수 있도록 해줍니다. Flask-SQLAlchemy는 ORM 기능을 구현하기 위해 SQLAlchemy와 함께 사용할 수 있는 Flask의 확장입니다.

1. 모델 정의
   Flask 애플리케이션에서 ORM 프레임워크를 사용할 때 데이터베이스 테이블을 매핑하려면 모델(Model)을 정의해야 합니다. 모델 클래스는 각 필드와 필드 속성을 정의하고 클래스와 테이블을 매핑합니다. 예를 들어 사용자 모델을 정의합니다.

   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
   
   db = SQLAlchemy()
   
   class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50), unique=True)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True)
   
    def __init__(self, name, email):
        self.name = name
        self.email = email

   모델 클래스에서 각 필드는 db.Column의 인스턴스이며 필드의 유형과 속성을 정의할 수 있습니다. 이 예에서는 id, name 및 email이라는 세 개의 필드가 정의되어 있으며 id가 기본 키입니다.

2. 데이터베이스 마이그레이션
   애플리케이션 개발에 따라 데이터베이스 테이블 구조가 변경될 수 있습니다. ORM 프레임워크는 데이터베이스 구조를 쉽게 수정하고 업데이트할 수 있는 데이터베이스 마이그레이션 도구를 제공합니다. Flask 프레임워크에서는 Flask-Migrate 확장을 사용하여 데이터베이스 마이그레이션을 구현할 수 있습니다.

먼저 Flask-Migrate 종속성을 설치합니다.

pip install Flask-Migrate

다음 명령을 사용하여 데이터베이스 마이그레이션을 초기화합니다.

flask db init

그런 다음 마이그레이션 스크립트를 생성합니다.

flask db migrate -m "initial migration"

마지막으로 데이터베이스 마이그레이션을 수행합니다.

flask db upgrade

3. Database 연산
   ORM 프레임워크를 사용하세요 데이터베이스 연산은 매우 간단하며 모델 클래스의 메소드를 통해 추가, 삭제, 수정, 쿼리 등의 연산을 구현할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 데이터베이스 작업 샘플 코드입니다.

   # 查询所有用户
   users = User.query.all()
   
   # 根据条件查询用户
   user = User.query.filter_by(name='username').first()
   
   # 添加用户
   new_user = User('username', 'email@example.com')
   db.session.add(new_user)
   db.session.commit()
   
   # 更新用户
   user.name = 'new_username'
   db.session.commit()
   
   # 删除用户
   db.session.delete(user)
   db.session.commit()

   데이터베이스 작업은 모델 클래스의 쿼리 개체를 호출하고 세션을 변경하여 수행할 수 있습니다.

결론:
이 글에서는 Flask 프레임워크에서 데이터베이스를 통합하는 방법과 데이터베이스 작업에 ORM 프레임워크를 사용하는 방법을 소개합니다. Flask-SQLAlchemy 확장을 통해 쉽게 모델을 정의하고, 데이터베이스 마이그레이션을 수행하고, 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. 실제 응용에서는 필요에 따라 다양한 데이터베이스 유형을 선택할 수 있으며 모델의 필요에 따라 합리적인 설계를 수행할 수 있습니다.

참고:
위의 예는 참고용일 뿐이며 실제 사용을 위해서는 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 수정 및 확장되어야 합니다.

위 내용은 Flask 프레임워크에서의 데이터베이스 통합 및 ORM 실행의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!