Python ORM에 대한 심층 가이드: 객체 관계형 매핑의 기본 사항 익히기

객체 관계 매핑(ORM)은 객체와 관계 데이터베이스를 연결하는 중간 계층입니다. ORM을 사용하면 개체를 사용하여 데이터베이스를 조작하여 데이터 처리를 단순화하고 코드 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

ORM의 기본

ORM의 핵심은 개체를 테이블과, 속성을 열과, 메서드를 sql 쿼리와 연결하는 것입니다. 개체를 저장하면 ORM은 이를 SQL 쿼리로 변환하여 데이터베이스로 보냅니다. 개체를 쿼리하면 ORM은 데이터베이스 결과를 개체에 다시 매핑합니다.

인기 Python ORM

• SQLAlchemy: 여러 데이터베이스를 지원하는 유연하고 강력한 ORM입니다.
• Django: 통합 ORM을 포함하는 A WEB framework.
• Peewee: 소규모 프로젝트에 적합한 경량 ORM입니다.
• 포니: 자동 오류 감지 기능을 갖춘 객체 지향 ORM입니다.

ORM 사용 단계

1. 데이터베이스에 연결: ORM에서 제공하는 연결 기능을 사용하여 데이터베이스에 연결합니다.
2. 모델 정의: 테이블을 나타내는 모델 클래스를 만듭니다. 열을 나타내는 속성을 정의하고 데이터 유형을 지정합니다.
3. 테이블 만들기: ORM의 테이블 만들기 기능을 사용하여 데이터베이스에 테이블을 만듭니다.
4. 객체 생성: 데이터베이스 행을 나타내는 모델 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
5. 객체 저장: ORM 저장 기능을 호출하여 객체를 데이터베이스에 저장합니다.
6. 객체 쿼리: ORM의 쿼리 기능을 사용하여 데이터베이스를 쿼리하고 객체를 검색합니다.
7. 객체 업데이트: 객체 속성을 수정하고 ORM의 업데이트 함수를 호출하여 데이터베이스를 업데이트합니다.
8. 객체 삭제: ORM 삭제 함수를 호출하여 데이터베이스에서 객체를 삭제합니다.

ORM의 장점

• 객관화된 데이터 액세스: 객체를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용하여 가독성과 유지 관리성을 향상시킵니다.
• SQL 쿼리 감소: ORM은 자동으로 SQL 쿼리를 생성하여 개발시간을 절약합니다.
• 관계형 모델링: ORM은 관계형 테이블을 처리하므로 개체를 사용하여 복잡한 데이터베이스 구조를 표현할 수 있습니다.
• 데이터 검증: ORM은 데이터가 정의된 규칙을 준수하는지 자동으로 검증할 수 있습니다.
• 단위 테스트: ORM은 SQL 쿼리 대신 개체를 사용할 수 있으므로 데이터베이스 단위 테스트를 단순화합니다.

ORM의 한계

• 성능 오버헤드: ORM은 경우에 따라 SQL 쿼리를 직접 사용하는 것보다 느릴 수 있습니다.
• 유연성: ORM은 특정 복잡한 쿼리나 데이터베이스 아키텍처를 처리할 만큼 유연하지 않을 수 있습니다.
• 학습 곡선: Learning ORM에는 시간과 노력이 필요합니다.
• 데이터베이스 종속성: ORM은 특정 데이터베이스에 의존하므로 여러 데이터베이스에서 사용하기 어려울 수 있습니다.
• 잠재적인 버그: ORM에서는 개체 상태가 데이터베이스 상태와 동기화되지 않는 등의 버그가 발생할 수 있습니다.

올바른 ORM을 선택하세요

올바른 ORM을 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항과 선호도에 따라 다릅니다. 다음 요소를 고려하십시오:

• 데이터베이스 지원
• 성능
• 유연성
• 사용 용이성
• 커뮤니티 지원

결론

마스터링 python ORM은 데이터 처리 효율성을 크게 향상시키고 데이터베이스 상호 작용을 단순화할 수 있습니다. ORM의 기본 사항, 인기 있는 Python ORM, 사용 단계, 장점 및 제한 사항을 이해함으로써 프로젝트에 적합한 ORM을 선택하고 데이터베이스 작업을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.

위 내용은 Python ORM에 대한 심층 가이드: 객체 관계형 매핑의 기본 사항 익히기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!