Django 프레임워크의 강력한 ORM과 Flask의 경량 데이터베이스 액세스-파이썬 튜토리얼-php.cn

Django 프레임워크의 강력한 ORM과 Flask의 경량 데이터베이스 액세스

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풀어 주다： 2023-09-28 11:01:54

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Django 프레임워크의 강력한 ORM과 Flask의 경량 데이터베이스 액세스

소개:
웹 개발에서 데이터베이스는 없어서는 안 될 부분입니다. 데이터베이스 액세스 및 운영은 웹 애플리케이션의 성능과 안정성에 매우 중요합니다. Django와 Flask는 데이터베이스에 액세스하는 다양한 방법을 제공하는 두 가지 인기 있는 Python 웹 프레임워크입니다. 이 기사에서는 Django 프레임워크의 강력한 ORM(Object Relational Mapping)과 Flask 프레임워크의 경량 데이터베이스 액세스 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

Django 프레임워크의 강력한 ORM
Django는 모든 기능을 갖춘 웹 애플리케이션 프레임워크이며, 그 중 ORM이 중요한 부분입니다. ORM은 개발자가 데이터베이스의 테이블을 Python 개체에 매핑하여 개체 지향 방식으로 데이터베이스를 운영할 수 있도록 하는 프로그래밍 기술입니다. Django의 ORM은 데이터베이스에서 복잡한 쿼리, 삽입, 업데이트 및 삭제 작업을 수행할 수 있는 풍부한 기능과 편리한 구문을 제공합니다.

다음은 모델 클래스를 생성하고, 데이터를 삽입하고, ORM을 통해 데이터를 쿼리하는 방법을 보여주는 간단한 Django ORM 예제입니다.

from django.db import models

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    age = models.IntegerField()

# 插入数据
user1 = User(name='Alice', age=25)
user1.save()

user2 = User(name='Bob', age=30)
user2.save()

# 查询数据
users = User.objects.all()
for user in users:
    print(user.name, user.age)

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위 코드에서는 먼저 데이터베이스에 매핑되는 User 모델 클래스를 정의합니다. "사용자" 형태. 그런 다음 두 개의 사용자 개체를 만들어 데이터베이스에 저장했습니다. 마지막으로 User.objects.all() 메소드를 통해 데이터베이스의 모든 User 객체를 얻고 이름과 나이를 인쇄합니다.

Django의 ORM은 조건에 따라 데이터를 필터링하고 지정된 데이터를 제외하며 집계 작업을 수행할 수 있는 filter(), 제외() 및 annotate() 등과 같은 다양한 쿼리 메서드 세트도 제공합니다. 또한 ORM은 트랜잭션 관리, 데이터 마이그레이션 및 모델 연결과 같은 고급 기능도 지원하므로 복잡한 데이터베이스 운영 요구 사항에 매우 적합합니다.

Flask를 사용한 경량 데이터베이스 액세스
Django에 비해 Flask는 더 가벼운 웹 프레임워크이며 내장 ORM이 없습니다. 그러나 Flask는 SQLAlchemy의 Flask 통합 버전이며 Flask 애플리케이션에 대한 ORM 지원을 제공하는 확장 패키지 "Flask-SQLAlchemy"를 제공합니다.

SQLAlchemy는 개발자가 Python에서 SQL 언어를 사용하여 효율적이고 유연한 데이터베이스 액세스 인터페이스를 제공하여 데이터베이스 작업을 수행할 수 있게 해주는 Python SQL 도구 키트입니다. Flask-SQLAlchemy는 SQLAlchemy를 통합하고 편리한 데이터베이스 액세스를 제공합니다.

다음은 데이터베이스 작업에 ORM을 사용하는 방법을 보여주는 간단한 Flask-SQLAlchemy 예제입니다.

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///users.db'
db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))
    age = db.Column(db.Integer)

# 插入数据
user1 = User(name='Alice', age=25)
db.session.add(user1)
db.session.commit()

user2 = User(name='Bob', age=30)
db.session.add(user2)
db.session.commit()

# 查询数据
users = User.query.all()
for user in users:
    print(user.name, user.age)

로그인 후 복사

위 코드에서는 먼저 Flask 애플리케이션을 만들고 데이터베이스 연결을 구성합니다. 그런 다음 User 모델 클래스가 정의되고 Flask-SQLAlchemy의 구문을 확장하여 테이블 및 필드 유형이 지정됩니다. 다음으로 두 개의 User 개체를 생성하고 db.session.add()和db.session.commit()方法将它们加入数据库中，最后通过User.query.all()를 통해 데이터베이스의 모든 User 개체를 얻은 다음 이름과 나이를 인쇄했습니다.

기본 데이터베이스 작업 외에도 Flask-SQLAlchemy는 가장 일반적인 데이터베이스 요구 사항을 충족할 수 있는 복잡한 쿼리, 트랜잭션 관리, 데이터 마이그레이션, 모델 연결 및 기타 기능도 지원합니다.

요약:
Django 프레임워크는 복잡한 데이터베이스 작업 및 대규모 프로젝트에 적합한 강력한 ORM을 통해 풍부한 데이터베이스 액세스 기능을 제공합니다. Flask 프레임워크는 Flask-SQLAlchemy를 통해 경량 데이터베이스 액세스 방법을 제공하며, 이는 데이터베이스 액세스에 대한 요구 사항이 높지 않은 소규모 프로젝트 또는 시나리오에 적합합니다. 실제 요구 사항에 따라 적절한 프레임워크와 데이터베이스 액세스 방법을 선택하고 그것이 제공하는 기능과 구문을 사용하여 효율적이고 안정적인 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

참조: