데이터 Caching은 데이터베이스나 외부 API와 같은 소스에서 데이터를 가져와서 메모리에 저장하는 과정입니다. 이렇게 저장된 데이터는 이후에 더 빠른 처리를 위해 재사용될 수 있습니다.

Marshmallow는 Python에서 데이터 직렬화와 역직렬화를 위한 훌륭한 라이브러리입니다. Marshmallow를 사용하여 데이터를 처리하면 데이터베이스에서 가져온 데이터를 캐시로 저장하는 것이 편리해집니다.

Marshmallow란?

Marshmallow는 Python에서 객체를 JSON이나 Python 데이터 타입으로 변환하는 작업을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 데이터를 직렬화하여 원하는 형식으로 변환하고, 역직렬화하여 다시 객체로 변환하는 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다.

Marshmallow를 사용하여 데이터 Caching 처리하는 방법

다음은 Marshmallow를 사용하여 데이터 Caching을 처리하는 방법에 대한 예시 코드입니다.

from marshmallow import Schema, fields
from flask_caching import Cache

cache = Cache()

class UserSchema(Schema):
    id = fields.Int()
    name = fields.Str()

user_schema = UserSchema()

@cache.cached(timeout=3600, key_prefix='users')
def get_users():
    # 데이터베이스에서 사용자 데이터를 가져온다고 가정
    users = User.query.all()
    return user_schema.dump(users)

@app.route('/users', methods=['GET'])
def get_cached_users():
    users = get_users()
    return user_schema.dumps(users)

이 예시 코드에서는 Flask와 Flask-Caching을 사용하고 있습니다. UserSchema는 Marshmallow의 Schema를 상속받아 사용자 데이터를 직렬화하는 역할을 합니다. get_users() 함수는 Caching을 적용하기 위해 @cache.cached 데코레이터를 사용하였고, 데이터를 캐싱하여 가져오기 위한 key_prefix로 ‘users’를 설정하였습니다. 그리고 user_schema.dump(users)를 통해 데이터를 직렬화하여 반환합니다.

get_cached_users() 함수에서는 get_users() 함수를 호출하여 캐싱된 데이터를 가져오고, user_schema.dumps(users)를 통해 직렬화된 데이터를 반환합니다.

이렇게 설정하면, 처음에 /users 엔드포인트에 접근했을 때는 데이터베이스에서 사용자 데이터를 가져와서 직렬화하고, 이후에는 캐시된 데이터를 사용하여 좀 더 빠른 처리를 할 수 있습니다.

결론

Marshmallow를 사용하여 데이터 Caching을 처리하면 데이터베이스에서 가져온 데이터를 캐시로 저장할 수 있어서 더 빠른 처리를 할 수 있게 됩니다. Marshmallow의 강력한 기능을 활용하여 데이터 직렬화와 역직렬화 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다.