기존 데이터베이스를 중심으로 Flask 애플리케이션 구축하기
2024-07-27
단계 1: 프로젝트 설정
- 가상 환경 만들기: 가상 환경을 사용하면 프로젝트에 필요한 라이브러리를 격리하여 시스템의 다른 Python 설치에 영향을 미치지 않도록 할 수 있습니다.
python3 -m venv myvenv source myvenv/bin/activate - Flask 설치:
pip install Flask - SQLAlchemy 설치:
pip install SQLAlchemy
단계 2: 데이터베이스 연결
- MySQL 드라이버 설치:
pip install pymysql - SQLAlchemy 엔진 생성:
from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://user:password@host:port/database' db = SQLAlchemy(app)
단계 3: 모델 정의
- 데이터베이스 테이블을 나타내는 모델 클래스 정의:
from sqlalchemy import Column, Integer, String class User(db.Model): id = db.Column(Integer, primary_key=True) name = db.Column(String(255)) email = db.Column(String(255))
단계 4: 라우트 및 뷰 함수 정의
- Flask 앱에 라우트 정의:
@app.route('/') def index(): users = User.query.all() return render_template('index.html', users=users) - 뷰 함수에서 데이터베이스 액세스:
@app.route('/user/<int:user_id>') def show_user(user_id): user = User.query.get(user_id) if user is None: return '사용자를 찾을 수 없습니다.', 404 return render_template('user.html', user=user)
단계 5: 애플리케이션 실행
- Flask 애플리케이션 실행:
if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
참고:
- 이는 기본적인 예시이며, 실제 프로젝트에서는 더 많은 기능과 코드가 필요할 수 있습니다.
예제 코드: 기존 데이터베이스를 중심으로 Flask 애플리케이션 구축
프로젝트 설정
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://user:password@host:port/database'
db = SQLAlchemy(app)
모델 정의
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text
class Post(db.Model):
id = db.Column(Integer, primary_key=True)
title = db.Column(String(255))
content = db.Column(Text)
author = db.Column(String(255))
@app.route('/')
def index():
posts = Post.query.order_by(Post.date_posted.desc()).all()
return render_template('index.html', posts=posts)
@app.route('/post/<int:post_id>')
def show_post(post_id):
post = Post.query.get(post_id)
if post is None:
return '게시글을 찾을 수 없습니다.', 404
return render_template('post.html', post=post)
@app.route('/create', methods=['GET', 'POST'])
def create_post():
if request.method == 'POST':
title = request.form['title']
content = request.form['content']
author = request.form['author']
new_post = Post(title=title, content=content, author=author)
db.session.add(new_post)
db.session.commit()
return redirect('/')
return render_template('create_post.html')
애플리케이션 실행
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
- 이 코드는 예시이며, 실제 프로젝트에서는 디자인, 인증, 권한 관리 등을 추가해야 할 수 있습니다.
기존 데이터베이스를 활용한 Flask 애플리케이션 구축: 대체 방법
Flask-SQLAlchemy Alembic을 사용한 자동 마이그레이션:
- Alembic은 Flask-SQLAlchemy와 함께 작동하여 데이터베이스 스키마를 변경하는 데 도움이 되는 도구입니다.
- Alembic을 사용하면 데이터베이스 스키마 변경을 추적하고 마이그레이션을 자동으로 생성할 수 있어 데이터베이스를 안전하게 업데이트하는 데 도움이 됩니다.
Flask-RESTful을 사용한 API 구축:
- Flask-RESTful은 Flask 기반 REST API를 쉽게 구축할 수 있도록 도와주는 확장 라이브러리입니다.
- API를 사용하면 웹 애플리케이션 대신 모바일 앱이나 다른 클라이언트 애플리케이션에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.
데이터베이스 쿼리 최적화:
- 애플리케이션 성능이 중요한 경우 데이터베이스 쿼리를 최적화하는 것이 중요합니다.
- SQLAlchemy는 쿼리를 최적화하는 데 도움이 되는 여러 기능을 제공합니다.
캐싱 사용:
- 데이터베이스 액세스가 느린 경우 캐싱을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- Flask-Cache와 같은 캐싱 라이브러리를 사용하여 데이터베이스 쿼리 결과를 캐시할 수 있습니다.
백그라운드 작업 처리:
- 백그라운드 작업을 처리해야 하는 경우 Celery와 같은 작업 큐를 사용할 수 있습니다.
- Celery를 사용하면 작업을 비동기적으로 실행하여 애플리케이션 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다.
이 외에도 다양한 도구와 라이브러리가 기존 데이터베이스를 활용한 Flask 애플리케이션 구축을 보다 효율적으로 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
주의:
- 사용할 도구와 라이브러리는 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.
- 새로운 도구나 라이브러리를 사용하기 전에 문서를 꼼꼼하게 읽고, 필요하다면 예제를 살펴보는 것이 좋습니다.
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