Python 프로그래밍, 제 4판

17장. 데이터베이스와 지속성

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"끈기의 명령을 내리되, 피클을 잡아주세요"

지금까지 이 책에서는 Python의 가장 일반적인 응용 분야이자 애플리케이션 프로그래밍 언어로서의 사용을 대표하는 시스템 프로그래밍, GUI 개발 및 인터넷 스크립팅 영역에서 Python을 사용했습니다. 다음 네 장에서는 영구 데이터, 데이터 구조 기술, 텍스트 및 언어 처리, Python/C 통합과 같은 다른 주요 Python 프로그래밍 주제를 간략히 살펴볼 것입니다.

이 네 가지 주제는 실제로 응용 분야 자체는 아니지만 여러 영역에 걸쳐 있는 기술입니다. 예를 들어 이 장의 데이터베이스 주제는 웹, 데스크톱 GUI 애플리케이션 등에 적용할 수 있습니다. 텍스트 처리도 마찬가지로 일반적인 도구입니다. 이 마지막 네 가지 주제를 모두 다루지는 않지만(각 주제만으로도 책 한 권을 채울 수 있습니다), 이러한 영역에서 실제로 사용되는 Python을 살펴보고 핵심 개념과 도구를 강조할 것입니다. 이 장에서 흥미를 유발하는 부분이 있다면 Python 세계에서 추가 자료를 쉽게 찾아볼 수 있습니다.

Python의 지속성 옵션

이 장에서는 영구데이터, 즉 데이터를 생성하는 프로그램보다 오래 지속되는 데이터에 초점을 맞춥니다. 물론 스크립트가 구성하는 객체는 기본적으로 그렇지 않습니다. 목록, 사전, 심지어 클래스 인스턴스 객체와 같은 것들은 컴퓨터의 메모리에 존재하며 스크립트가 종료되는 즉시 손실됩니다. 데이터를 더 오래 살리려면 특별한 조치가 필요합니다. Python 프로그래밍에는 오늘날 프로그램 실행 사이에 정보를 저장하는 최소 6가지의 전통적인 방법이 있습니다:

플랫 파일

컴퓨터에 직접 저장된 텍스트 및 바이트

DBM 키 파일

사전과 유사한 파일에 저장된 문자열에 대한 키 액세스

절인 개체

파일 및 스트림에 저장된 직렬화된 Python 객체

선반 파일

DBM 키 파일에 저장된 Python 객체 절임

객체 지향 데이터베이스(OODB)

퍼시스턴트 퍼시스턴트 딕셔너리에 저장된 Python 객체(ZODB, Durus)

SQL 관계형 데이터베이스(RDBMS)

SQL 쿼리를 지원하는 테이블 기반 스토리지(SQLite, MySQL, PostGreSQL 등)

객체 관계형 매퍼(ORM)

Python 클래스를 관계형 테이블에 매핑하는 매개자 (SQLObject, SQLAlchemy)

어떤 의미에서는 네트워크 기반 객체 전송 프로토콜( SOAP, XML-RPC, CORBA 등)에 대한 Python의 인터페이스도 지속성 옵션을 제공하지만 이 장의 범위를 벗어납니다. 여기서는 프로그램이 데이터를 로컬 컴퓨터에 직접 저장할 수 있도록 하는 기술에 관심이 있습니다. 일부 데이터베이스 서버는 네트워크상의 물리적으로 멀리 떨어진 컴퓨터에서 작동할 수도 있지만, 여기서 공부할 대부분의 기술에는 크게 영향을 미치지 않습니다.

우리는 4장에서 Python의 간단한(또는 "플랫") 파일 인터페이스에 대해 본격적으로 ...