SQLAlchemy를 사용하여 새 데이터베이스를 만드는 방법
새 데이터베이스를 만들려면 다음 단계를 따르십시오.
필요한 라이브러리 설치:
pip install sqlalchemy
데이터베이스 엔진 만들기:
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
위 코드는 mydatabase.db
라는 이름의 SQLite 데이터베이스를 만듭니다. 이미 동일한 이름의 데이터베이스가 있는 경우 덮어쓰여집니다. 다른 데이터베이스 유형을 사용하려면 해당 데이터베이스 유형에 대한 올바른 URL을 사용해야 합니다. 예를 들어 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하려면 다음과 같이 해야 합니다.
engine = create_engine("postgresql://user:password@host:port/database")
from sqlalchemy import MetaData
metadata = MetaData()
테이블 정의:
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String
users_table = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255), unique=True)
)
위 코드는 users
라는 이름의 테이블을 정의합니다. 이 테이블에는 id
, name
및 email
이라는 세 개의 열이 있습니다. id
열은 기본 키이며 자동으로 증가하는 정수입니다. name
열은 최대 길이가 255인 문자열입니다. email
열은 최대 길이가 255인 문자열이고 고유해야 합니다.
테이블 만들기:
engine.create_all(metadata)
위 코드는 users
테이블을 데이터베이스에 만듭니다.
이제 데이터베이스가 만들어졌습니다. SQLAlchemy를 사용하여 데이터를 삽입, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다.
다음은 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용하는 방법에 대한 몇 가지 추가 예입니다.
- 데이터 삽입:
from sqlalchemy import insert
new_user = insert(users_table, name='John Doe', email='[email protected]')
engine.execute(new_user)
위 코드는 users
테이블에 새 행을 삽입합니다. 새 행의 name
열은 'John Doe'이고 email
열은 '[email protected]'입니다.
- 데이터 업데이트:
from sqlalchemy import update
update_stmt = update(users_table).where(users_table.c.email == '[email protected]').values(name='Jane Doe')
engine.execute(update_stmt)
위 코드는 users
테이블의 email
열이 '[email protected]'인 행을 업데이트합니다. 업데이트된 행의 name
열은 'Jane Doe'입니다.
from sqlalchemy import delete
delete_stmt = delete(users_table).where(users_table.c.email == '[email protected]')
engine.execute(delete_stmt)
위 코드는 users
테이블의 email
열이 '[email protected]'인 행을 삭제합니다.
SQLAlchemy는 강력하고 다재다능한 ORM입니다. 데이터베이스와 상호 작용하는 데 대한 자세한 내용은 SQLAlchemy 문서를 참조하십시오.
SQLAlchemy를 사용하여 새 데이터베이스 및 테이블을 만드는 예제 코드
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String
# 데이터베이스 엔진 만들기
engine = create_engine("sqlite:///mydatabase.db")
# 데이터베이스 메타데이터 만들기
metadata = MetaData()
# 테이블 정의
users_table = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String(255)),
Column('email', String(255), unique=True)
)
# 테이블 만들기
engine.create_all(metadata)
# 데이터 삽입
from sqlalchemy import insert
new_user = insert(users_table, name='John Doe', email='[email protected]')
engine.execute(new_user)
# 데이터 업데이트
from sqlalchemy import update
update_stmt = update(users_table).where(users_table.c.email == '[email protected]').values(name='Jane Doe')
engine.execute(update_stmt)
# 데이터 삭제
from sqlalchemy import delete
delete_stmt = delete(users_table).where(users_table.c.email == '[email protected]')
engine.execute(delete_stmt)
mydatabase.db
라는 이름의 SQLite 데이터베이스를 만듭니다.users
라는 이름의 테이블을 만듭니다. 이 테이블에는id
,name
및email
이라는 세 개의 열이 있습니다.id
열은 기본 키이며 자동으로 증가하는 정수입니다.name
열은 최대 길이가 255인 문자열입니다.email
열은 최대 길이가 255인 문자열이고 고유해야 합니다.John Doe
라는 이름과[email protected]
이라는 이메일을 가진 새 사용자를users
테이블에 삽입합니다.users
테이블에서email
이[email protected]
인 사용자의 이름을Jane Doe
로 업데이트합니다.
SQLAlchemy 없이 SQLite 데이터베이스를 만드는 방법
import sqlite3
# 데이터베이스 연결 만들기
connection = sqlite3.connect('mydatabase.db')
# 커서 만들기
cursor = connection.cursor()
# 테이블 만들기
cursor.execute('CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, email TEXT UNIQUE)')
# 데이터 삽입
cursor.execute('INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)', ('John Doe', '[email protected]'))
# 데이터 커밋
connection.commit()
# 커서 닫기
cursor.close()
# 데이터베이스 연결 닫기
connection.close()
이 코드는 다음을 수행합니다.
name
열은 텍스트입니다.email
열은 텍스트이고 고유해야 합니다.- 변경 사항을 데이터베이스에 커밋합니다.
이것은 SQLite 데이터베이스와 상호 작용하는 방법의 간단한 예일 뿐입니다. SQL 문을 직접 작성하여 SQLite 데이터베이스를 사용하여 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQLite 문서를 참조하십시오.
SQLAlchemy를 사용하는 것과 사용하지 않는 것의 장단점
SQLAlchemy를 사용하여 SQLite 데이터베이스를 만들 때와 직접 SQL을 사용할 때에는 장단점이 있습니다.
SQLAlchemy를 사용하는 장점:
- 코드가 더 명확하고 유지 관리하기 쉽습니다.
- 객체를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용할 수 있으므로 SQL 코드를 작성할 필요가 없습니다.
- 데이터베이스 스키마가 변경되면 코드를 쉽게 업데이트할 수 있습니다.
- 더 빠르고 가볍습니다.
- SQLite와 직접 상호 작용하기 때문에 더 많은 제어권을 제공합니다.
- 추가적인 라이브러리를 설치해야 합니다.
- 배우는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.
- SQL 코드를 작성해야 하므로 데이터베이스에 대한 더 나은 이해가 필요합니다.
- 데이터베이스 스키마가 변경되면 코드를 업데이트하는 것이 더 어려울 수 있습니다.
python sqlalchemy