Flask는 가벼운 웹 프레임워크로 시작하여 작은 규모의 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 그러나 애플리케이션이 커지고 복잡해지면 Flask 애플리케이션의 규모를 확장하는 방법에 대해 고려해야 합니다. 이 게시물에서는 Flask 애플리케이션을 규모 확장하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

1. Blueprints 사용
2. 프로젝트 구조 조직화
3. ORM 사용
4. 웹 서버 및 데이터베이스 확장

Blueprints 사용

큰 Flask 애플리케이션의 경우 논리적으로 관련된 기능을 별도의 모듈로 분리하는 것이 좋습니다. Blueprints를 사용하여 애플리케이션을 여러 모듈로 나눌 수 있습니다. Blueprint는 URL 규칙, 뷰 및 템플릿과 같은 Flask 애플리케이션의 여러 부분을 나타내는 객체입니다.

예를 들어, 사용자 관리, 블로그 기능 등을 별도의 Blueprint 모듈로 나누고, 이를 기존의 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.

from flask import Blueprint

user_bp = Blueprint('user', __name__)

@user_bp.route('/profile')
def profile():
    return 'User Profile'

app.register_blueprint(user_bp, url_prefix='/users')

프로젝트 구조 조직화

프로젝트가 커지면 단일 파일 애플리케이션 구조보다는 모듈화된 폴더 및 파일 구조를 사용하는 것이 바람직합니다. 각 모듈은 특정 기능 또는 리소스에 집중될 수 있으며, 그에 따라 유지보수 및 확장성이 높아집니다.

예를 들어, 다음과 같은 구조로 프로젝트를 조직화할 수 있습니다.

app/
    __init__.py
    views/
        __init__.py
        user.py
        blog.py
    models/
        __init__.py
        user.py
        blog.py
    static/
    templates/

ORM 사용

ORM(Object-Relational Mapping)을 사용하면 데이터베이스와의 상호 작용을 추상화하여 데이터베이스 스키마 변경에 대한 유연성을 확보할 수 있습니다. SQLAlchemy는 Flask 애플리케이션에서 널리 사용되는 ORM 라이브러리 중 하나입니다.

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)

웹 서버 및 데이터베이스 확장

Flask는 기본적으로 내장 웹 서버를 제공하지만, 실제 운영 환경에서는 완전한 웹 서버(예: Gunicorn, uWSGI)를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 데이터베이스 확장을 위해 캐싱, 복제, 샤딩 등의 방법을 고려해야 합니다.

이러한 방법들을 통해 Flask 애플리케이션을 규모 확장할 수 있습니다. 앞으로의 성공적인 프로젝트를 위해 Flask 애플리케이션의 구조와 확장성을 고려하는 것이 중요합니다.

참고 자료

• Flask 공식 문서: Flask 공식 문서