SQLAlchemy DateTime Timezone 프로그래밍 (Python, PostgreSQL, Datetime)
SQLAlchemy DateTime Timezone 프로그래밍 (Python, PostgreSQL, Datetime)
SQLAlchemy에서 DateTime 타입을 사용하여 날짜와 시간을 저장할 때, Timezone 정보를 포함할 수 있습니다. 이는 여러 시간대에 걸쳐 작업하거나 데이터의 정확성을 유지하는 데 중요합니다.
Timezone 활성화
DateTime 타입을 생성할 때 timezone=True
옵션을 설정하여 Timezone 정보를 포함하도록 설정할 수 있습니다.
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, MetaData, Table
metadata = MetaData()
# Timezone 정보를 포함하는 DateTime 열 정의
example = Table(
"example",
metadata,
Column("id", Integer, primary_key=True),
Column("date", DateTime(timezone=True)),
)
Datetime 객체 생성 및 저장
Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체를 생성하려면 datetime
모듈의 datetime
클래스와 timezone
객체를 사용합니다.
from datetime import datetime, timezone
# 특정 Timezone 정보를 가진 Datetime 객체 생성
dt_london = datetime(2024, 4, 7, 10, 30, 30, tzinfo=timezone.utc)
# Timezone 정보를 포함하여 데이터 저장
session.add(MyModel(date=dt_london))
session.commit()
Timezone 정보 추출
저장된 Datetime 객체에서 Timezone 정보를 추출하려면 tzinfo
속성을 사용합니다.
# Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체 가져오기
dt_london = session.query(MyModel).first().date
# Timezone 정보 출력
print(dt_london.tzinfo)
주의 사항
- PostgreSQL과 같은 일부 데이터베이스는 Timezone 정보를 기본적으로 지원하지 않을 수 있습니다. 이 경우 데이터베이스 설정을 변경하거나 SQLAlchemy 다이얼렉트를 사용하여 Timezone 정보를 처리해야 합니다.
- Timezone 정보를 사용할 때는 코드의 모든 부분에서 일관되게 사용해야 합니다. 혼합된 Timezone 정보는 데이터 오류를 초래할 수 있습니다.
SQLAlchemy DateTime Timezone 예제 코드
from datetime import datetime, timezone
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, MetaData, Table, create_engine
# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine("postgresql://postgres:password@localhost:5432/mydb")
# 메타데이터 및 테이블 정의
metadata = MetaData()
example = Table(
"example",
metadata,
Column("id", Integer, primary_key=True),
Column("date", DateTime(timezone=True)),
)
# 테이블 생성
metadata.create_all(engine)
# Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체 생성
dt_london = datetime(2024, 4, 7, 10, 30, 30, tzinfo=timezone.utc)
# 데이터 저장
with engine.connect() as connection:
connection.execute(
example.insert(),
{"date": dt_london},
)
# Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체 가져오기
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(example.select())
row = result.first()
dt_london = row["date"]
# Timezone 정보 출력
print(dt_london.tzinfo)
- 위 코드는 PostgreSQL 데이터베이스에
example
이라는 테이블을 생성하고,date
열을 Timezone 정보를 포함하는 DateTime 타입으로 정의합니다. dt_london
변수는timezone.utc
Timezone 정보를 가진 Datetime 객체를 생성합니다.connection.execute()
메서드를 사용하여 데이터를 테이블에 저장합니다.row["date"]
를 통해 Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체를 얻습니다.dt_london.tzinfo
를 통해 Timezone 정보를 출력합니다.
참고:
- 위 코드는 기본적인 예시이며, 실제 환경에서는 필요에 따라 수정해야 합니다.
- SQLAlchemy 및 PostgreSQL 문서를 참고하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
SQLAlchemy DateTime Timezone 대체 방법
VARCHAR(255)
타입의 문자열 열을 사용하여 Timezone 정보를 문자열로 저장할 수 있습니다.JSON
데이터 타입을 사용하여 Timezone 정보를 JSON 객체로 저장할 수 있습니다.
- 저장된 Timezone 정보를 사용하기 전에 적절한 Timezone 객체로 변환해야 합니다.
pytz
라이브러리를 사용하여 Timezone 정보를 변환할 수 있습니다.
예시 코드
from datetime import datetime
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, MetaData, Table, create_engine
from pytz import timezone
# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine("postgresql://postgres:password@localhost:5432/mydb")
# 메타데이터 및 테이블 정의
metadata = MetaData()
example = Table(
"example",
metadata,
Column("id", Integer, primary_key=True),
Column("date", DateTime),
Column("timezone", VARCHAR(255)),
)
# 테이블 생성
metadata.create_all(engine)
# Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체 생성
dt_london = datetime.now(timezone("Europe/London"))
# 데이터 저장
with engine.connect() as connection:
connection.execute(
example.insert(),
{"date": dt_london, "timezone": "Europe/London"},
)
# Timezone 정보를 포함하는 Datetime 객체 가져오기
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(example.select())
row = result.first()
dt_london = row["date"]
timezone_str = row["timezone"]
# Timezone 정보 변환 및 출력
dt_london = dt_london.astimezone(timezone(timezone_str))
print(dt_london)
설명:
- 위 코드는
VARCHAR(255)
타입의timezone
열을 추가하여 Timezone 정보를 문자열로 저장합니다. pytz
라이브러리를 사용하여 저장된 Timezone 정보를datetime
객체의 Timezone 정보로 변환합니다.
python postgresql datetime