ORM 프레임워크 Pony ORM Python의 실제 사례

Python은 웹 개발, 데이터 분석, 인공 지능 및 기타 분야에서 사용할 수 있는 고급 프로그래밍 언어입니다. Python 개발 프로세스에서 ORM(Object Relational Mapping) 프레임워크는 필수적인 부분입니다. ORM 프레임워크는 데이터베이스와 애플리케이션 간의 데이터를 쉽게 상호 작용할 수 있도록 도와줍니다. 이번 글에서는 Pony ORM 프레임워크를 예로 들어 Python에서 ORM 프레임워크를 적용하는 방법을 소개하겠습니다.

Pony ORM은 Python의 경량 ORM 프레임워크로, 다른 ORM 프레임워크에 비해 배우기 쉽고 성능과 확장성이 좋다는 장점이 있습니다. Pony ORM을 사용하면 Python 개체를 데이터베이스 레코드에 쉽게 매핑하고 Python 개체를 직접 사용하여 데이터베이스의 데이터를 조작할 수 있습니다.

다음은 Pony ORM을 사용하여 MySQL 데이터베이스를 운영하는 예입니다.

Pony ORM 설치:

pip install pony

MySQL 데이터베이스에 연결:

from pony.orm import *

db = Database("mysql", host="localhost", user="root",
              password="123456", database="test")

데이터베이스 모델 정의:

class Person(db.Entity):
    name = Required(str)
    age = Required(int)

Pony ORM API를 사용하여 저장 data into the 데이터베이스:

with db_session:
    p1 = Person(name="Tom", age=18)
    p2 = Person(name="Jerry", age=20)
    commit()

Query data in the 데이터베이스:

with db_session:
    persons = select(p for p in Person)
    for p in persons:
        print(p.name, p.age)

위 코드에서는 먼저 Pony ORM의 Database 기능을 사용하여 MySQL 데이터베이스와 연결을 설정한 다음 Person 객체를 데이터 모델로 정의합니다. . Pony ORM API를 사용하여 데이터를 데이터베이스에 저장할 때 먼저 데이터베이스 세션을 열고 Person 개체의 인스턴스를 만든 다음 수정 사항을 커밋합니다. 마지막으로 데이터베이스를 쿼리할 때 select 문을 사용하여 모든 Person 객체를 가져와서 인쇄합니다.

또한 Pony ORM은 SQLAlchemy, SQLite 등과 같은 여러 데이터베이스 유형에 대한 연결을 지원하고 멀티스레딩, 멀티프로세스 및 분산 데이터 액세스도 지원합니다. 간단히 말해서, Pony ORM은 Python의 매우 뛰어난 ORM 프레임워크로, 높은 효율성, 확장성 및 쉬운 학습이라는 장점을 가지고 있습니다. Python 개발에 없어서는 안될 부분입니다.

Pony ORM을 사용하면 Python에서 ORM을 더 쉽게 작성할 수 있지만 ORM을 사용할 때 테이블, 기본 키, 외래 키, 연결 등과 같은 데이터베이스 작업의 기본 개념을 이해해야 합니다. 이러한 개념을 깊이 이해하고 ORM의 기본 원칙을 이해한 후에만 ORM의 장점을 최대한 활용하고 단점을 피할 수 있습니다.

이 기사에서는 Python에서 데이터베이스 작업을 위해 Pony ORM 프레임워크를 사용하는 방법과 기본 응용 프로그램을 소개합니다. 이 기사가 Python ORM 프레임워크를 이해하는 데 도움이 되고 더 심층적인 ORM 지식을 배울 수 있는 길을 열어주기를 바랍니다.

위 내용은 ORM 프레임워크 Pony ORM Python의 실제 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!