Découvrez la synergie des bases de données Python et MySQL via Peewee ORM. Apprenez à exploiter les capacités de Python pour un traitement efficace des données, en fusionnant la simplicité de MySQL avec l’intégration transparente de Peewee.
• Python 3
• Python 3.12
Equipment list
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Tutoriel connexe - Python
Sur cette page, nous offrons un accès rapide à une liste de tutoriels liés à Python.
Qu’est-ce que l’ORM ?
ORM est l’abréviation de Object-Relational Mapping (cartographie objet-relationnelle). Il s’agit d’une technique de programmation qui vous permet de convertir des données entre des systèmes incompatibles dans des langages de programmation orientés objet. Dans le contexte des bases de données, l’ORM est utilisé pour mapper des objets à des tables dans un système de gestion de base de données relationnelle.
Pourquoi utiliser l’ORM en Python ?
L’ORM en Python offre un moyen pratique d’interagir avec les bases de données en faisant abstraction des instructions SQL sous-jacentes et en permettant aux développeurs de travailler avec des objets directement dans leur code. Cela simplifie les opérations de base de données, améliore la portabilité du code, améliore la sécurité en empêchant les attaques par injection SQL, facilite la maintenance du code en fournissant une syntaxe claire et concise pour les requêtes de base de données et facilite les tests unitaires en permettant aux objets d’être manipulés en mémoire sans avoir besoin de configurations de base de données distinctes.
Qu’est-ce que le Pee-wee ?
Peewee est une bibliothèque ORM légère et open-source pour Python. Il simplifie les interactions avec les bases de données, en permettant le mappage d’objets Python avec des données SQL, facilitant ainsi la gestion des bases de données dans les applications Python. Sa conception intuitive rend les opérations de base de données simples et efficaces.
Tutoriel Python - Base de données MySQL à l’aide de l’ORM Peewee
Installez la base de données MySQL.
Installez les paquets requis.
Dans notre exemple, nous l’avons installé sur un ordinateur fonctionnant sous Linux.
Accédez au service MySQL en tant qu’utilisateur ROOT.
Créez une base de données.
Créez un compte d’utilisateur.
Accordez des privilèges sur la base de données créée à ce compte d’utilisateur.
Le compte MY_PYTHON_USER sera autorisé à accéder à la base de données DRAGONBALLZ.
Testez la connexion MySQL à la base de données à l’aide du nouveau compte.
Sur votre bureau, installez Peewee à l’aide de PIP.
Installez le package Python requis pour vous connecter au serveur MySQL.
Créez un fichier Python.
Importez des modules et des fonctionnalités à partir de Peewee ORM et MySQL.
Créez une classe de modèle pour la table.
La classe de modèle ne spécifie pas explicitement que l’ID est une clé primaire ou qu’elle est auto-incrémentielle. Cependant, avec Peewee, par défaut, le champ ID est automatiquement traité comme une clé primaire et est auto-incrémentiel.
Établissez une connexion à la base de données.
Créez la table dans la base de données.
Cela crée une table dans la base de données MySQL connectée. Il définit la structure de la table à l’aide de cinq colonnes : ID en tant que clé primaire définie pour auto-incrémentation, NAME, SPECIAL_MOVE, SS_LEVEL et EYE_COLOR.
Insérez des données dans la table.
Dans Peewee, les modifications apportées à la base de données sont automatiquement validées pour les opérations de base telles que les insertions, les mises à jour et les suppressions.
Interrogez toutes les informations stockées dans la table.
Affichez les informations récupérées.
Voici la sortie de commande.
Affichez les informations récupérées sous forme de chaîne formatée.
Voici la sortie de commande.
Si vous le souhaitez, n’interrogez que des champs spécifiques.
Voici la sortie de commande.
Fermez la connexion à la base de données.
Voici le script Python complet.
Conclusion
L’intégration de Peewee ORM simplifie la gestion des bases de données MySQL en Python, améliorant l’efficacité de la manipulation des données et offrant une expérience orientée objet transparente. Adoptez facilement des opérations de données robustes.
