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[python] Peewee를 사용한 대규모 데이터 처리

이번 글에서는 Python의 ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리인 Peewee를 사용하여 대규모 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Peewee는 간단하고 직관적인 API를 제공하여 데이터베이스 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 또한, MySQL, PostgreSQL, SQLite 및 기타 많은 데이터베이스 시스템과 호환되므로 다양한 데이터베이스에 대한 연결을 쉽게 설정할 수 있습니다.

1. 데이터베이스 연결 설정

Peewee를 사용하기 위해 먼저 데이터베이스에 연결해야 합니다. 아래는 SQLite 데이터베이스와의 연결을 설정하는 예시입니다.

from peewee import *

# 데이터베이스 연결
db = SqliteDatabase('database.db')

2. 모델 정의

데이터베이스 테이블의 각 열은 Peewee 모델의 필드에 해당합니다. 필요한 필드를 정의하기 위해 Peewee의 다양한 필드 타입을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, CharField, IntegerField, DateTimeField 등이 있습니다.

아래는 사용자 테이블을 정의하는 예시입니다.

class User(Model):
    username = CharField()
    age = IntegerField()

    class Meta:
        database = db

3. 데이터 조회

Peewee를 사용하여 데이터를 조회하려면 select문을 사용해야 합니다. 아래는 사용자 테이블에서 모든 데이터를 조회하는 예시입니다.

users = User.select()
for user in users:
    print(user.username)

4. 데이터 추가

Peewee를 사용하여 데이터를 추가하려면 insert문을 사용해야 합니다. 아래는 사용자 테이블에 데이터를 추가하는 예시입니다.

user = User(username='John', age=25)
user.save()

5. 데이터 업데이트

Peewee를 사용하여 데이터를 업데이트하려면 update문을 사용해야 합니다. 아래는 사용자 테이블에서 특정 사용자의 나이를 업데이트하는 예시입니다.

user = User.get(User.username == 'John')
user.age = 30
user.save()

6. 데이터 삭제

Peewee를 사용하여 데이터를 삭제하려면 delete문을 사용해야 합니다. 아래는 사용자 테이블에서 특정 사용자를 삭제하는 예시입니다.

user = User.get(User.username == 'John')
user.delete_instance()

Peewee를 사용하여 대규모 데이터 처리를 할 때는 데이터베이스 연결 및 효율적인 쿼리 작성에 주의해야 합니다. 필요한 인덱스를 설정하고, 적절한 쿼리 최적화 기법을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면 Peewee의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

이상으로 Peewee를 사용한 대규모 데이터 처리에 대해 알아보았습니다. Peewee의 간편한 API를 활용하여 데이터 처리 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

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