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PostgreSQL과 Flask로 웹앱 개발의 진수는

by 머니플로우7799 2025. 7. 19.
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PostgreSQL과 Flask의 조합으로 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다. 데이터베이스의 기본 및 고급 쿼리 사용법도 함께 알아봅시다.
≡ 목차
 

 

Python 환경 설정과 가상환경

Python을 효과적으로 사용하기 위해서는 가상환경 설정이 필수적입니다. 가상환경을 통해 프로젝트 간 라이브러리와 패키지의 충돌을 방지하고, 독립적인 개발 환경을 구축할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 가상환경 만들기, Python 가상환경의 종류, 실습을 위한 패키지 설치 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

가상 환경 만들기

Python의 가상환경은 각 프로젝트에 필요한 라이브러리와 의존성을 독립적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 프로젝트 사이에서 발생할 수 있는 의존성 충돌을 피할 수 있습니다. 가상환경을 만들기 위해서는 다음의 절차를 따릅니다:

  1. 원하는 디렉토리로 이동합니다. 예를 들어, 프로젝트 폴더를 dataproject로 가정하겠습니다.
  2. 터미널에서 다음 명령어를 입력합니다:
    bash python -m venv venvs/dataproject

위 명령어를 실행하면 dataproject라는 이름의 가상환경이 생성됩니다. 🎉

"가상환경이 생김으로써, 프로젝트별로 서로 다른 환경을 유지할 수 있습니다."

가상환경을 활성화하기 위해서는 다음 명령어를 실행합니다:

  • Windows:
    bash venvs\dataproject\Scripts\activate
  • macOS/Linux:
    bash source venvs/dataproject/bin/activate

이제 명령 프롬프트에 (dataproject)라고 표시되면 가상환경이 활성화된 것입니다. 가상환경을 종료하고 싶으면 deactivate를 입력하면 됩니다.

 

Python 가상환경의 종류

Python의 가상환경을 관리하기 위한 다양한 도구가 있습니다. 각각의 특징을 비교해보면 다음과 같습니다:

가상환경 종류 설치 방법 주요 특징 장점 단점
venv python -m venv env 기본 내장 도구 간편하고 가볍다 패키지 관리 기능 미흡
virtualenv pip install virtualenv 외부 라이브러리 지원 여러 기능 제공 가상환경마다 설치 필요
conda conda create -n env name 패키지 및 환경 통합 데이터 분석에 적합 설치 파일 용량 큼
pipenv pip install pipenv Pipfile로 관리 의존성 자동 관리 속도가 느릴 수 있음
poetry pip install poetry pyproject.toml 사용 빌드, 배포에 적합 러닝 커브 있음

위의 표에서 나타난 다양한 가상환경 도구 중 프로젝트에 맞는 도구를 선택하여 사용할 수 있습니다.

 

실습을 위한 패키지 설치

가상환경을 설정한 후 필요한 패키지를 설치하는 방법을 알아봅시다. 예를 들어, 웹 개발을 위해 Flask와 psycopg2를 설치하고 싶다면 아래와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

pip install Flask psycopg2-binary

이미 활성화된 가상환경 내에서 pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 설치가 완료된 후 pip list 명령어를 통해 설치된 패키지를 확인할 수 있습니다.

 

 

이제 Python의 가상환경을 활용하여 안정적인 개발 환경을 구축할 준비가 되었습니다. ✅ 이 설정을 통해 프로젝트 별로 독립적인 환경을 유지하며, 복잡한 라이브러리 의존성 문제를 피할 수 있습니다.

👉 더 알아보기

 

PostgreSQL과 Flask 연결하기

Flask와 PostgreSQL을 연결하여 웹 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이번 섹션에서는 데이터베이스 연결을 위한 라이브러리인 psycopg2를 사용하는 법, SQL 쿼리의 기본 사용법, CRUD(생성, 조회, 업데이트, 삭제) 연산의 실습을 진행합니다.

 

psycopg2를 통한 데이터베이스 연결

PostgreSQL에 연결하기 위해 먼저 psycopg2 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 통해 바이너리 패키지를 설치합니다.

pip install psycopg2-binary

설치가 완료된 후에는 아래와 같이 데이터베이스에 연결하는 코드를 작성해야 합니다.

import psycopg2  # PostgreSQL과 Python을 연결해주는 라이브러리

# 데이터베이스 연결 설정
conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",         # PostgreSQL 서버가 실행 중인 주소
    database="postgres",      # 접속할 데이터베이스 이름
    user="yourusername",      # 데이터베이스 사용자 이름
    password="yourpassword"   # 사용자 비밀번호
)

# SQL 실행을 위한 커서 객체 생성
cur = conn.cursor()

위의 코드를 통해 PostgreSQL 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 이제 연결된 데이터베이스에서 SQL 문을 실행할 수 있는 준비가 완료되었습니다.

 

SQL 쿼리의 기본 사용법

데이터베이스에 연결한 후, SQL을 실행하기 위해 커서 객체를 생성했습니다. 커서 객체를 통해 여러 가지 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 사용자 정보를 조회하는 쿼리는 아래와 같습니다.

cur.execute("SELECT * FROM users")
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

위 코드는 users 테이블에 있는 모든 데이터를 조회하여 출력합니다. fetchall() 메서드를 사용하여 모든 결과를 가져오고, for 문을 통해 각 행을 순회하며 출력합니다.

SQL 명령어 설명
SELECT 데이터 조회
INSERT 데이터 삽입
UPDATE 데이터 수정
DELETE 데이터 삭제

 

CRUD 연산 실습하기

이제 CRUD 연산을 실습해 보겠습니다.

 

데이터 생성 (Create)

사용자 정보를 데이터베이스에 삽입할 때는 INSERT 문을 사용합니다. 아래는 예시 코드입니다.

cur.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)", 
            ("jane doe", "jane@example.com"))
conn.commit()  # 변경 내용을 데이터베이스에 반영

위 코드는 users 테이블에 새로운 사용자 정보를 삽입합니다. %s는 파라미터 자리 표시자로, 안전한 쿼리를 생성하는 데 도움을 줍니다.

 

데이터 조회 (Read)

데이터를 조회할 때는 SELECT 문을 사용하며, 앞서 보여드린 예시와 비슷하게 fetchall()을 통해 데이터 전체를 가져옵니다.

 

데이터 수정 (Update)

특정 사용자의 이메일을 수정할 때는 UPDATE 문을 사용합니다.

cur.execute("UPDATE users SET email = %s WHERE name = %s", 
            ("newjane@example.com", "jane doe"))
conn.commit()  # 변경 내용을 데이터베이스에 반영

 

데이터 삭제 (Delete)

데이터를 삭제할 때는 DELETE 문을 사용하여 특정 데이터를 제거할 수 있습니다.

cur.execute("DELETE FROM users WHERE name = %s", ("jane doe",))
conn.commit()  # 변경 내용을 데이터베이스에 반영

"지금까지 PostgreSQL과 Flask를 연결하고 기본적인 SQL 실행 방법을 실습해 보았습니다."

이제 여러분은 PostgreSQL과 Flask를 연결하여 데이터베이스에서 데이터를 생성, 조회, 수정 및 삭제하는 기본적인 CRUD 연산을 수행할 준비가 되었습니다. 다음 단계로 넘어가기 전에 필요한 패키지를 설치해 주시기 바랍니다

 

 

.

👉 기본 쿼리문 이해하기

 

Flask 애플리케이션 개발

Flask는 파이썬으로 작성된 경량 웹 프레임워크로, 웹 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 도구를 제공합니다. 이번 섹션에서는 Flask를 이용하여 웹 서버를 구현하고, 라우팅과 템플릿 활용 방법, 폼 데이터 처리 및 결과 표시 방법에 대해 정리해보겠습니다.

 

Flask로 웹 서버 구현

Flask를 이용한 웹 서버 구현은 매우 간단합니다. 필요한 모듈을 임포트하고 Flask 객체를 생성한 후, 요청에 대한 처리를 정의합니다. 아래는 간단한 웹 서버 코드를 보여주는 예제입니다.

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, world!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

위 코드를 실행하면 기본적으로 127.0.0.1:5000 주소로 접속했을 때 "Hello, world!"라는 메시지를 보여주는 웹 서버가 실행됩니다. Flask의 가볍고 직관적인 구조 덕분에 빠르게 개발과 실행이 가능합니다.

 

라우팅과 템플릿 활용 방법

라우팅은 특정 URL을 요청했을 때 어떤 작업을 수행할지를 정의하는 방법입니다. Flask에서는 @app.route() 데코레이터를 사용하여 라우팅을 설정합니다. 또한, 템플릿을 이용하면 HTML 파일을 활용하여 동적인 웹 페이지를 제공할 수 있습니다.

아래는 기본적인 템플릿을 사용한 예제입니다.

from flask import render_template

@app.route('/welcome/<username>')
def welcome(username):
    return render_template('welcome.html', username=username)

위의 코드는 /welcome/<username> URL을 호출할 때 welcome.html이라는 템플릿 파일을 렌더링하며, 사용자 이름을 동적으로 전달합니다. 여기서 템플릿 파일에는 다음과 같은 코드가 포함될 수 있습니다.

<html>
<head>
    <title>Welcome</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, {{ username }}!</h1>
</body>
</html>

이렇게 라우팅과 템플릿을 결합하여 사용자 맞춤형 웹 페이지를 만들 수 있습니다.

 

폼 데이터 처리 및 결과 표시

Flask는 웹 애플리케이션에서 폼 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자로부터 입력받은 데이터를 처리하고, 그 결과를 기반으로 새로운 페이지를 렌더링할 수 있습니다.

from flask import request

@app.route('/form', methods=['GET', 'POST'])
def form():
    if request.method == 'POST':
        username = request.form['username']
        return f'Hello, {username}!'
    return '''
        <form method="post">
            Name: <input type="text" name="username">
            <input type="submit" value="Submit">
        </form>
    '''

위 예제에서 사용자가 입력한 이름을 바탕으로 인사말을 출력합니다. request.form을 통해 폼 데이터를 접근할 수 있으며, GET 혹은 POST 요청을 통해 데이터 전송 방식도 설정할 수 있습니다.

"Flask는 데이터 처리를 간편하게 만들어 주며, 그 위에 다양한 기능을 쉽게 쌓아갈 수 있는 기초를 제공합니다."

기능 설명
route URL을 특정 함수에 연결하여 처리
render_template HTML 템플릿을 렌더링하는 기능
form 사용자 입력을 처리하는 기능
request HTTP 요청 정보를 처리하는 기능

Flask를 활용하면 이처럼 쉽게 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 처리를 할 수 있습니다. 이러한 기본적인 기능을 바탕으로 더 복잡한 웹 애플리케이션을 만들어 나갈 수 있습니다.

 

 

지금까지 플라스크를 이용한 웹 서버 구현, 라우팅 및 템플릿 활용 방법, 그리고 폼 데이터 처리 기법에 대해 정리해 보았습니다. Flask의 다양한 기능을 활용하여 복잡한 웹 애플리케이션으로 확장해 보세요.

👉 Flask 애플리케이션 만들기

 

게시판 애플리케이션 완성하기

게시판 애플리케이션을 개발하면서 다양한 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이번 섹션은 게시글 등록, 수정, 삭제 기능부터 댓글 및 좋아요 기능 추가, 그리고 보안을 위한 환경 변수 사용에 대한 내용으로 구성되어 있습니다.

 

게시글 등록, 수정, 삭제 기능 구현

게시판의 핵심 기능인 CRUD(Create, Read, Update, Delete)를 구현하기 위해, 우리는 Flask 프레임워크와 PostgreSQL 데이터베이스를 사용합니다. 아래와 같은 데이터베이스 테이블을 설정합니다.

컬럼명 데이터 타입 설명
id serial 고유 번호 (자동 증가)
title varchar(250) 게시글 제목
content text 게시글 본문
author varchar(100) 작성자 이름
created_at timestamp 생성일시
updated_at timestamp 수정일시
view_count integer 조회수
like_count integer 좋아요 수

이제 다음과 같은 기능을 구현할 수 있습니다.
- 게시글 등록: 사용자가 입력한 내용을 데이터베이스에 저장합니다.
- 게시글 수정: 기존 게시글의 내용을 수정합니다.
- 게시글 삭제: 특정 게시글을 데이터베이스에서 삭제합니다.

이 모든 기능은 사용자에게 직관적인 UI를 통해 제공되며, 데이터베이스와의 원활한 연동을 보장합니다.

“CRUD 작업은 표준화된 방법으로 애플리케이션의 데이터 처리를 용이하게 합니다.”

 

댓글 및 좋아요 기능 추가

댓글과 좋아요 기능은 사용자 상호작용을 증가시키는 중요한 요소입니다. 사용자는 게시글을 읽고, 댓글을 달거나 마음에 드는 게시글에 좋아요를 표시할 수 있습니다. 아래는 댓글과 좋아요를 구현하기 위한 데이터베이스 테이블입니다.

 

댓글 테이블

컬럼명 데이터 타입 설명
id serial 고유 번호
post_id integer 게시글 ID
author varchar(100) 댓글 작성자
content text 댓글 내용
created_at timestamp 댓글 작성일

 

좋아요 테이블

컬럼명 데이터 타입 설명
post_id integer 게시글 ID
user_ip varchar(45) 사용자 IP (중복 방지용)
created_at timestamp 좋아요 누른 시각

위의 구조를 통해 사용자와 게시물 간의 상호작용이 원활하게 이루어질 수 있습니다.

 

환경 변수 사용으로 보안 강화

데이터베이스 접속 정보와 같은 민감한 정보를 코드에 직접 작성하지 않고, 환경 변수로 관리함으로써 보안을 강화합니다. .env 파일을 사용하여 다음과 같은 정보를 저장할 수 있습니다.

db_user=postgres
db_name=postgres
db_host=localhost
db_port=5432
db_password=your_password

이제 애플리케이션 코드에서 python-dotenv 라이브러리를 사용하여 환경 변수를 로드하면, 데이터베이스 연결 시 안전하게 정보를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 민감한 정보를 코드로부터 분리하여 안전하게 관리할 수 있습니다.

위의 모든 기능을 종합하여 사용자는 게시판 애플리케이션을 통해 게시글을 쉽게 등록, 수정, 삭제하고, 댓글과 좋아요 기능을 통해 다른 사용자와의 소통을 즐길 수 있습니다. 이와 같은 기능 구현은 기본 CRUD 작업을 넘어, 사용자 경험을 향상시키는 중요한 작업입니다.

 

 

👉 게시판 애플리케이션 완성하기

 

마무리 및 추가 학습 자료

 

추가 학습 자료 및 링크

데이터베이스와 웹 애플리케이션 개발에 대한 더 깊은 이해는 다양한 자료를 통해 가능합니다. 아래는 추천하는 학습 자료입니다:

주제 자료 링크
PostgreSQL 기초 PostgreSQL 공식 문서
Python Flask 프레임워크 Flask 공식 문서
SQL 실습 SQLBolt
데이터 시각화 Matplotlib 공식 문서

이렇게 다양한 자료를 활용하면 웹 애플리케이션 개발 및 데이터 관리에 대한 기술을 더욱 심화시킬 수 있습니다. 또한, 직접 실습을 통해 이론을 현실 세계에 적용할 수 있는 기회를 가져보세요.

 

 

 

커뮤니티와 함께 발전하기

프로그래밍 및 데이터베이스 관련 기술은 혼자 배우기 어려운 부분이 많습니다. 다행히도, 많은 커뮤니티가 존재합니다. 다음은 도움이 될 수 있는 커뮤니티입니다:

  • Stack Overflow: 전세계 개발자들이 문제를 공유하고 해결책을 제공합니다. 자신이 겪고 있는 문제를 질문하거나 다른 사람의 문제를 해결해보세요.
  • Reddit에서의 프로그래밍: 다양한 프로그래밍 관련 서브레딧에서는 유용한 정보와 인사이트를 얻을 수 있습니다.
  • GitHub: 오픈 소스 프로젝트에 기여하거나 자신의 프로젝트를 공유하면서 다른 개발자들과 협업할 수 있습니다.

"함께 배우고, 함께 성장하는 것이 기술의 힘입니다."

이런 커뮤니티에서 다양한 경험과 지식을 나누며 서로를 발전시켜 나가세요. 프로그래밍 여정에서 많은 도움을 받을 수 있을 것입니다.

👉 더 많은 자료 확인하기

같이보면 좋은 정보글!

 

 

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