Flask 및 MySql #2를 사용한 CRUD 준비
Flask와 MySQL을 사용하여 CRUD 애플리케이션 구축을 시작하기 전에 몇 가지 필요한 도구를 준비해야 합니다. 이번 글에서는 Miniconda, Laragon, Visual Studio Code(VS Code)로 Python을 설치하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
Miniconda로 Python 설치
Miniconda는 conda를 패키지 관리자로 포함하는 경량 Python 배포판입니다. Miniconda는 가상환경을 쉽게 관리하는데 적합합니다.
Miniconda 설치 단계:
-
Miniconda 다운로드
- Miniconda 공식 웹사이트를 방문하세요: https://www.anaconda.com/download
- 귀하의 운영 체제(Windows, macOS, Linux)에 맞는 Miniconda 버전을 선택하세요.
Miniconda 설치
- 다운받은 설치 파일을 실행하세요.
- 설치 단계를 따르세요:
- 라이센스 계약에 동의합니다.
- 설치 폴더를 선택하세요.
- PATH에 Miniconda를 추가합니다(권장).
- 설치 확인 : 터미널을 엽니다(Windows에서는 명령 프롬프트).
- Miniconda 버전을 확인하려면 다음 명령을 입력하세요.
conda --version
Conda를 사용하여 가상 환경 관리
Miniconda를 사용하면 가상 환경을 쉽게 관리할 수 있습니다. 환경을 생성, 활성화 및 삭제하는 단계는 다음과 같습니다.
- 새로운 환경 조성:
conda create -n nama_env python=3.10
env_name을 원하는 환경 이름으로 바꾸고, 3.10을 원하는 Python 버전으로 바꾸세요.
- 활성화 환경:
conda activate nama_env
- 환경 비활성화:
conda deactivate
- 환경 삭제 중:
conda remove -n nama_env --all
라라곤 설치
Laragon은 Windows에서 로컬 서버를 실행하기 위한 올인원 솔루션입니다. Laragon을 사용하면 MySQL, Apache, PHP 등을 더 쉽게 실행할 수 있습니다.
라라곤 설치 단계:
-
라라곤 다운로드
- 공식 Laragon 웹사이트를 방문하세요: https://laragon.org/download/
- 사용하려는 Laragon 버전(Full 또는 Lite)을 선택하세요.
-
라라곤 설치
- 설치 파일을 실행하세요.
- 설치 단계를 따르세요:
- 설치 폴더를 지정하세요.
- 원하는 구성 요소를 선택합니다(일반적으로 기본값이면 충분합니다).
-
달려라라곤
- 라라곤 애플리케이션을 실행하세요.
- 모두 시작 버튼을 클릭하면 모든 서비스가 실행됩니다.
- MySQL이 활성화되어 있는지 확인하세요(MySQL 아이콘이 녹색으로 보임).
팁:
phpMyAdmin 또는 HeidiSQL(Laragon과 통합)을 통해 MySQL에 액세스할 수 있습니다.
Laragon은 또한 다양한 PHP 버전과 데이터베이스를 지원합니다.
비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 설치
Visual Studio Code는 Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어에 적합한 가볍지만 강력한 코드 편집기입니다.
VS 코드 설치 단계:
-
Visual Studio 코드 다운로드
- 공식 VS Code 사이트를 방문하세요: https://code.visualstudio.com/
- 운영 체제(Windows, macOS, Linux)에 따라 버전을 선택하세요.
-
Visual Studio Code 설치
- 설치 파일을 실행하세요.
- 설치 단계를 따르세요.
- 라이센스 계약에 동의합니다.
- 설치 폴더를 지정하세요.
- 터미널을 통해 쉽게 액세스하려면 PATH에 추가 옵션을 선택하세요.
-
중요 확장 기능 추가:
- 설치가 완료되면 VS Code를 실행하세요.
- 다음 확장 프로그램을 설치하세요:
- Python: Python 코드 작성 및 디버깅을 지원합니다.
- Flask 스니펫: Flask로 작업할 때 유용한 스니펫을 추가합니다.
팁:
파일 메뉴 >에서 자동 저장 기능을 활성화하세요. 자동 저장 - 변경 사항을 자동으로 저장합니다.
단축키 Ctrl ~를 사용하여 내장된 VS Code 터미널을 엽니다.
Python, Laragon 및 VS Code가 설치되었으면 Flask 및 MySQL을 사용하여 CRUD 프로젝트를 시작할 준비가 된 것입니다. 다음 기사에서는 프로젝트 구조를 설정하고 애플리케이션 구축을 시작하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
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지원해주세요 :
위 내용은 플라스크와 MySql을 사용한 CRUD #repare의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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