Python 서버 프로그래밍에서 ORM 프레임워크를 사용하는 방법은 무엇입니까?

서버 측 프로그래밍에서 Python이 널리 사용됨에 따라 ORM(객체 관계 매핑) 프레임워크는 Python 서버 프로그래밍의 중요한 부분이 되었습니다. ORM 프레임워크는 데이터베이스의 데이터를 Python 객체에 매핑하고 공통 인터페이스를 추상화하여 데이터베이스 작업을 단순화하므로 개발자는 기본 데이터베이스 작업보다는 비즈니스 논리 구현에 더 집중할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python 서버 프로그래밍에서 ORM 프레임워크를 사용하는 방법을 소개합니다.

ORM 프레임워크의 장점

기존 데이터베이스 작업에서는 SQL 문을 사용하여 데이터베이스를 추가, 삭제, 수정 및 쿼리해야 합니다. 이러한 작업에는 데이터베이스 구조, 데이터 테이블 구조 및 SQL 구문에 대한 이해가 필요하며 유지 관리 및 확장이 어렵습니다. ORM 프레임워크를 사용하면 데이터 테이블을 Python 클래스에 매핑하고 추가, 삭제, 수정 및 쿼리 작업을 추상화하여 개발을 단순화할 수 있습니다. ORM 프레임워크의 장점은 다음과 같습니다.

1. 추상 데이터 테이블

데이터 테이블은 데이터베이스에서 가장 기본적인 저장 단위입니다. ORM 프레임워크를 사용하면 데이터 테이블을 Python 클래스에 매핑할 수 있으며, 클래스의 속성은 데이터 테이블의 열 이름에 해당하므로 데이터 테이블의 추상화를 실현할 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터 테이블에 대한 작업은 Python 클래스에 대한 작업과 동일합니다.

2. 간소화된 작업

ORM 프레임워크를 사용하면 간단한 Python 함수와 메서드를 사용하여 데이터베이스를 작동할 수 있으며 기본 SQL 작업을 캡슐화할 수 있으며 추가, 삭제, 수정 및 쿼리 작업을 수행하는 메서드만 호출하면 됩니다. .

3. 유지 관리 난이도 감소

ORM 프레임워크를 사용하면 데이터베이스 작업의 기본 세부 정보를 추상화하고 데이터베이스와 코드 간의 결합을 줄여 유지 관리 및 확장의 어려움을 줄여 개발자가 구현에 더 집중할 수 있습니다. 비즈니스 로직 .

올바른 ORM 프레임워크 선택

Python에는 Django ORM, SQLAlchemy, Peewee 등을 포함하여 많은 ORM 프레임워크가 있습니다. 적합한 ORM 프레임워크를 선택할 때 다음 측면을 고려해야 합니다.

1. 자신의 개발 프레임워크와 호환됩니까?

Flask 또는 Django와 같은 Python 웹 프레임워크를 사용하는 경우 확인해야 합니다. 선택한 ORM 프레임워크가 프레임워크와 호환되는지 확인하세요.

2. 데이터베이스 지원

다양한 ORM 프레임워크는 다양한 데이터베이스를 지원합니다. 예를 들어 Django ORM은 PostgreSQL, MySQL 및 SQLite만 지원하는 반면 SQLAlchemy는 Oracle, SQL Server, MySQL 등과 같은 더 많은 데이터베이스를 지원합니다. 따라서 자신의 용도에 적합한 ORM 프레임워크를 선택해야 합니다.

3. 기능 지원

다양한 ORM 프레임워크는 다양한 애플리케이션 시나리오에 대해 다양한 기능 지원을 제공합니다. 자신의 필요에 따라 요구 사항을 충족하는 ORM 프레임워크를 선택해야 합니다.

SQLAlchemy를 사용하여 ORM 구현

Python 서버 프로그래밍에서 SQLAlchemy는 가장 널리 사용되는 ORM 프레임워크 중 하나입니다. 이는 대부분의 데이터베이스와 상호 작용할 수 있는 모든 기능을 갖춘 SQL 도구 키트 및 ORM 라이브러리입니다. 아래에서는 SQLAlchemy를 사용하여 ORM을 구현하는 방법을 소개합니다.

SQLAlchemy 설치

시작하기 전에 먼저 SQLAlchemy를 설치해야 합니다. pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install sqlalchemy

데이터베이스에 연결

ORM 작업에 SQLAlchemy를 사용하려면 먼저 데이터베이스와의 연결을 설정해야 합니다. SQLAlchemy에서는 create_engine()

from sqlalchemy import create_engine

DB_URI = 'postgresql://username:password@host:port/database'
engine = create_engine(DB_URI)

을 사용하여 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 그 중 DB_URI는 "{dialect}://{user}:{password}@{host} 형식의 데이터베이스 연결 문자열입니다. 예를 들어, {port}/{database }", PostgreSQL 형식의 연결 문자열은 다음과 같습니다.

postgresql://myuser:mypassword@localhost:5432/mydatabase

데이터 테이블 및 Python 클래스 만들기

데이터베이스 작업에 SQLAlchemy를 사용하고 데이터 테이블을 Python 클래스에 매핑해야 합니다. . Python 클래스는 데이터베이스의 데이터 테이블에 해당하고, 클래스의 속성은 테이블의 열 이름에 해당합니다. Python 클래스를 만들기 전에 먼저 데이터 테이블을 만들어야 합니다. SQLAlchemy의 데이터 테이블은 declarative_base() 함수를 사용하여 기본 클래스를 만든 다음 기본 클래스를 사용하여 Python 클래스와 데이터베이스 테이블 간의 매핑 관계를 정의할 수 있습니다.

from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    email = Column(String)

위 코드에서 User 클래스는 Base 클래스를 상속하고, __tablename__ 속성은 해당 데이터 테이블 이름을 지정하고, 각 속성은 데이터 테이블의 열에 해당합니다.

ORM 작업 구현

이제 데이터베이스 연결을 설정하고 Python 클래스와 데이터 테이블 간의 매핑 관계를 만들었으므로 이제 데이터베이스를 운영할 수 있습니다.

데이터 삽입

데이터를 삽입하려면 session.add() 메서드를 사용하고, 트랜잭션을 커밋하려면 session.commit() 메서드를 사용하세요.

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

user = User(name='Tom', age=20, email='tom@example.com')
session.add(user)
session.commit()

Query data

SQLAlchemy를 사용하여 쿼리 작업을 수행하는 것은 주로 두 단계로 나뉩니다.

1. 쿼리 데이터 테이블 Object를 생성하고 Session을 사용하여 Query 객체를 생성합니다.
2. 쿼리할 Query 객체에 filter(), order_by() 등의 메소드를 사용하세요.

users = session.query(User).filter(User.age > 18).order_by(User.age.desc()).all()
for user in users:
    print(user.name, user.age, user.email)

데이터 업데이트

데이터 업데이트는 session.add() 메서드를 사용하여 수행할 수 있습니다.

user = session.query(User).filter_by(name='Tom').first()
user.age = 21
session.add(user)
session.commit()

데이터 삭제

session.delete() 메소드를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 삭제할 수 있습니다.

user = session.query(User).filter_by(name='Tom').first()
session.delete(user)
session.commit()

总结

在Python服务器编程中，ORM框架可以提供数据抽象、简化操作和降低维护难度的优势，能够加快开发速度。在选择ORM框架时，需要考虑自己的技术栈以及需求，选择相应的ORM框架。本文以SQLAlchemy为例，介绍了如何使用SQLAlchemy实现ORM操作，包括连接数据库、创建数据表和Python类以及实现增删改查操作。

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