பைதான் SQLAlchemy கலப்பின பண்புகள்: சக்திவாய்ந்த தரவு மாதிரியாக்கத்திற்கான கணக்கிடப்பட்ட பண்புக்கூறுகள்

SQLAlchemy, ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான பைதான் SQL கருவித்தொகுப்பு மற்றும் பொருள்-தொடர்பு மேப்பர் (ORM), தரவுத்தளங்களுடன் தொடர்புகொள்வதற்கான பல அம்சங்களை வழங்குகிறது. இவற்றில், கலப்பின பண்புகள் உங்கள் தரவு மாதிரிகளுக்குள் கணக்கிடப்பட்ட பண்புக்கூறுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு குறிப்பாக பயனுள்ள கருவியாக தனித்து நிற்கின்றன. இந்த கட்டுரை SQLAlchemy கலப்பின பண்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒரு விரிவான வழிகாட்டியை வழங்குகிறது, இது மிகவும் வெளிப்படையான, பராமரிக்கக்கூடிய மற்றும் திறமையான பயன்பாடுகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

SQLAlchemy கலப்பின பண்புகள் என்றால் என்ன?

ஒரு கலப்பின பண்பு, பெயரே குறிப்பிடுவது போல, SQLAlchemy இல் ஒரு சிறப்பு வகை பண்பு ஆகும், இது அணுகப்படும் சூழலைப் பொறுத்து வித்தியாசமாக செயல்படும். உங்கள் வகுப்பின் நிகழ்வில் நேரடியாக அணுகக்கூடிய ஒரு பண்புக்கூறை வரையறுக்க இது உங்களை அனுமதிக்கிறது (ஒரு வழக்கமான பண்பு போல) அல்லது SQL வெளிப்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது (ஒரு நெடுவரிசை போன்றவை). நிகழ்வு நிலை மற்றும் வகுப்பு நிலை அணுகல் இரண்டிற்கும் தனித்தனி செயல்பாடுகளை வரையறுப்பதன் மூலம் இது அடையப்படுகிறது.

சாராம்சத்தில், கலப்பின பண்புகள் உங்கள் மாதிரியின் பிற பண்புக்கூறுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட கணக்கிடப்பட்ட பண்புக்கூறுகளை வரையறுக்க ஒரு வழியை வழங்குகின்றன. இந்த கணக்கிடப்பட்ட பண்புக்கூறுகளை வினவல்களில் பயன்படுத்தலாம், மேலும் அவை உங்கள் மாதிரியின் நிகழ்வுகளில் நேரடியாக அணுகப்படலாம், இது ஒரு நிலையான மற்றும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது.

கலப்பின பண்புகளை ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?

கலப்பின பண்புகளைப் பயன்படுத்துவது பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• வெளிப்பாடு: அவை உங்கள் குறியீட்டை மேலும் படிக்கக்கூடியதாகவும், புரிந்துகொள்ள எளிதாகவும் ஆக்குவதன் மூலம், சிக்கலான உறவுகள் மற்றும் கணக்கீடுகளை உங்கள் மாதிரியில் நேரடியாக வெளிப்படுத்த அனுமதிக்கின்றன.
• பராமரிப்புத்திறன்: கலப்பின பண்புகளுக்குள் சிக்கலான தர்க்கத்தை இணைப்பதன் மூலம், நீங்கள் குறியீடு நகலை குறைத்து உங்கள் பயன்பாட்டின் பராமரிப்புத்திறனை மேம்படுத்துகிறீர்கள்.
• திறன்: கலப்பின பண்புகள் உங்கள் பயன்பாட்டிற்கும் தரவுத்தள சேவையகத்திற்கும் இடையில் மாற்றப்பட வேண்டிய தரவின் அளவைக் குறைத்து, தரவுத்தளத்தில் நேரடியாக கணக்கீடுகளைச் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
• ஒருங்கிணைப்பு: உங்கள் மாதிரியின் நிகழ்வுகளுடன் பணிபுரிந்தாலும் அல்லது SQL வினவல்களை எழுதினாலும், கணக்கிடப்பட்ட பண்புக்கூறுகளை அணுகுவதற்கு அவை நிலையான இடைமுகத்தை வழங்குகின்றன.

அடிப்படை உதாரணம்: முழு பெயர்

ஒரு எளிய உதாரணத்துடன் ஆரம்பிக்கலாம்: ஒரு நபரின் முதல் மற்றும் கடைசி பெயர்களிலிருந்து முழு பெயரை கணக்கிடுதல்.

மாதிரியை வரையறுத்தல்

முதலில், `first_name` மற்றும் `last_name` நெடுவரிசைகளுடன் ஒரு எளிய `Person` மாதிரியை வரையறுக்கிறோம்.

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.hybrid import hybrid_property

Base = declarative_base()

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)

    def __repr__(self):
        return f""


engine = create_engine('sqlite:///:memory:') # உதாரணத்திற்கு இன்-மெமரி தரவுத்தளம்
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

கலப்பின பண்பை உருவாக்குதல்

இப்போது, ​​முதல் மற்றும் கடைசி பெயர்களை இணைக்கும் `full_name` கலப்பின பண்பைச் சேர்ப்போம்.

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)

    @hybrid_property
    def full_name(self):
        return f"{self.first_name} {self.last_name}"

    def __repr__(self):
        return f""

இந்த எடுத்துக்காட்டில், `@hybrid_property` அலங்கரிப்பான் `full_name` முறையை கலப்பின பண்பாக மாற்றுகிறது. நீங்கள் `person.full_name` ஐ அணுகும்போது, ​​இந்த முறைக்குள் இருக்கும் குறியீடு செயல்படுத்தப்படும்.

கலப்பின பண்பை அணுகுதல்

சில தரவை உருவாக்கி `full_name` பண்பை எவ்வாறு அணுகுவது என்று பார்ப்போம்.

person1 = Person(first_name='Alice', last_name='Smith')
person2 = Person(first_name='Bob', last_name='Johnson')

session.add_all([person1, person2])
session.commit()

print(person1.full_name)  # வெளியீடு: Alice Smith
print(person2.full_name)  # வெளியீடு: Bob Johnson

வினவல்களில் கலப்பின பண்பைப் பயன்படுத்துதல்

வினவல்களில் அவற்றைப் பயன்படுத்தும்போது கலப்பின பண்புகளின் உண்மையான சக்தி வெளிவருகிறது. `full_name` ஒரு வழக்கமான நெடுவரிசையாக இருந்தால் நாம் வடிகட்டலாம்.

people_with_smith = session.query(Person).filter(Person.full_name == 'Alice Smith').all()
print(people_with_smith) # வெளியீடு: []

இருப்பினும், மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டு எளிய சமத்துவ சோதனைகளுக்கு மட்டுமே வேலை செய்யும். வினவல்களில் இன்னும் சிக்கலான செயல்பாடுகளுக்கு (`LIKE` போன்றவை), நாம் ஒரு வெளிப்பாடு செயல்பாட்டை வரையறுக்க வேண்டும்.

வெளிப்பாடு செயல்பாடுகளை வரையறுத்தல்

மேலும் சிக்கலான SQL வெளிப்பாடுகளில் கலப்பின பண்புகளைப் பயன்படுத்த, நீங்கள் ஒரு வெளிப்பாடு செயல்பாட்டை வரையறுக்க வேண்டும். கலப்பின பண்பை SQL வெளிப்பாடாக எவ்வாறு மொழிபெயர்ப்பது என்று இந்த செயல்பாடு SQLAlchemy க்கு கூறுகிறது.

`full_name` பண்பில் `LIKE` வினவல்களை ஆதரிக்க முந்தைய உதாரணத்தை மாற்றுவோம்.

from sqlalchemy import func

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)

    @hybrid_property
    def full_name(self):
        return f"{self.first_name} {self.last_name}"

    @full_name.expression
    def full_name(cls):
        return func.concat(cls.first_name, ' ', cls.last_name)

    def __repr__(self):
        return f""

இங்கே, நாங்கள் `@full_name.expression` அலங்கரிப்பாளரைச் சேர்த்தோம். இது வகுப்பை (`cls`) ஒரு வாதமாக எடுத்துக்கொண்டு `func.concat` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி முதல் மற்றும் கடைசி பெயர்களை இணைக்கும் ஒரு SQL வெளிப்பாட்டை வழங்கும் ஒரு செயல்பாட்டை வரையறுக்கிறது. `func.concat` என்பது SQLAlchemy செயல்பாடு ஆகும், இது தரவுத்தளத்தின் இணைப்பு செயல்பாட்டை குறிக்கிறது (எ.கா., SQLite இல் `||`, MySQL மற்றும் PostgreSQL இல் `CONCAT`).

இப்போது நாம் `LIKE` வினவல்களைப் பயன்படுத்தலாம்:

people_with_smith = session.query(Person).filter(Person.full_name.like('%Smith%')).all()
print(people_with_smith) # வெளியீடு: []

மதிப்புகளை அமைத்தல்: செட்டர்

கலப்பின பண்புகள் செட்டர்களையும் கொண்டிருக்கலாம், இது ஒரு புதிய மதிப்பின் அடிப்படையில் அடிப்படை பண்புக்கூறுகளைப் புதுப்பிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது `@full_name.setter` அலங்கரிப்பாளரைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது.

முழு பெயரை முதல் மற்றும் கடைசி பெயர்களாகப் பிரிக்கும் எங்கள் `full_name` பண்பிற்கு ஒரு செட்டரைச் சேர்ப்போம்.

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)

    @hybrid_property
    def full_name(self):
        return f"{self.first_name} {self.last_name}"

    @full_name.expression
    def full_name(cls):
        return func.concat(cls.first_name, ' ', cls.last_name)

    @full_name.setter
    def full_name(self, full_name):
        parts = full_name.split()
        self.first_name = parts[0]
        self.last_name = ' '.join(parts[1:]) if len(parts) > 1 else ''

    def __repr__(self):
        return f""

இப்போது நீங்கள் `full_name` பண்பை அமைக்கலாம், மேலும் இது `first_name` மற்றும் `last_name` பண்புக்கூறுகளைப் புதுப்பிக்கும்.

person = Person(first_name='Alice', last_name='Smith')
session.add(person)
session.commit()

person.full_name = 'Charlie Brown'
print(person.first_name)  # வெளியீடு: Charlie
print(person.last_name)   # வெளியீடு: Brown

session.commit()

டெலீட்டர்கள்

செட்டர்களைப் போலவே, `@full_name.deleter` அலங்கரிப்பாளரைப் பயன்படுத்தி கலப்பின பண்பிற்கு ஒரு டெலீட்டரையும் வரையறுக்கலாம். `del person.full_name` ஐ முயற்சிக்கும்போது என்ன நடக்கும் என்பதை வரையறுக்க இது உங்களை அனுமதிக்கிறது.

எங்கள் உதாரணத்திற்கு, முழு பெயரை நீக்குவது முதல் மற்றும் கடைசி பெயர்களை அழிப்பதை தெளிவாக்குவோம்.

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)

    @hybrid_property
    def full_name(self):
        return f"{self.first_name} {self.last_name}"

    @full_name.expression
    def full_name(cls):
        return func.concat(cls.first_name, ' ', cls.last_name)

    @full_name.setter
    def full_name(self, full_name):
        parts = full_name.split()
        self.first_name = parts[0]
        self.last_name = ' '.join(parts[1:]) if len(parts) > 1 else ''

    @full_name.deleter
    def full_name(self):
        self.first_name = None
        self.last_name = None

    def __repr__(self):
        return f""

person = Person(first_name='Charlie', last_name='Brown')
session.add(person)
session.commit()

del person.full_name
print(person.first_name) # வெளியீடு: None
print(person.last_name)  # வெளியீடு: None

session.commit()

மேம்பட்ட உதாரணம்: பிறந்த தேதியிலிருந்து வயதைக் கணக்கிடுதல்

இன்னும் சிக்கலான உதாரணத்தை கருத்தில் கொள்வோம்: ஒரு நபரின் பிறந்த தேதியிலிருந்து வயதைக் கணக்கிடுதல். தேதிகளைக் கையாளுவதிலும் கணக்கீடுகளைச் செய்வதிலும் கலப்பின பண்புகளின் சக்தியை இது எடுத்துக்காட்டுகிறது.

பிறந்த தேதி நெடுவரிசையைச் சேர்த்தல்

முதலில், எங்கள் `Person` மாதிரியில் `date_of_birth` நெடுவரிசையைச் சேர்க்கிறோம்.

from sqlalchemy import Date
import datetime

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)
    date_of_birth = Column(Date)

    # ... (முந்தைய குறியீடு)

கலப்பின பண்புடன் வயதைக் கணக்கிடுதல்

இப்போது `age` கலப்பின பண்பை உருவாக்குகிறோம். இந்த பண்பு `date_of_birth` நெடுவரிசையின் அடிப்படையில் வயதைக் கணக்கிடுகிறது. `date_of_birth` `None` ஆக இருக்கும்போது நாம் கையாள வேண்டும்.

from sqlalchemy import Date
import datetime

class Person(Base):
    __tablename__ = 'people'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(String)
    last_name = Column(String)
    date_of_birth = Column(Date)

    @hybrid_property
    def age(self):
        if self.date_of_birth:
            today = datetime.date.today()
            age = today.year - self.date_of_birth.year - ((today.month, today.day) < (self.date_of_birth.month, self.date_of_birth.day))
            return age
        return None # அல்லது மற்றொரு இயல்புநிலை மதிப்பு

    @age.expression
    def age(cls):
        today = datetime.date.today()
        return func.cast(func.strftime('%Y', 'now') - func.strftime('%Y', cls.date_of_birth) - (func.strftime('%m-%d', 'now') < func.strftime('%m-%d', cls.date_of_birth)), Integer)

    # ... (முந்தைய குறியீடு)

முக்கியமான பரிசீலனைகள்:

• தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட தேதி செயல்பாடுகள்: வெளிப்பாடு செயல்பாடு தேதி கணக்கீடுகளுக்கு `func.strftime` ஐப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த செயல்பாடு SQLite க்கு குறிப்பிட்டது. பிற தரவுத்தளங்களுக்கு (PostgreSQL அல்லது MySQL போன்றவை), நீங்கள் பொருத்தமான தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட தேதி செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும் (எ.கா., PostgreSQL இல் `EXTRACT`, MySQL இல் `YEAR` மற்றும் `MAKEDATE`).
• வகை வார்ப்பு: தேதி கணக்கீட்டின் முடிவை ஒரு முழு எண்ணாக மாற்ற `func.cast` ஐப் பயன்படுத்துகிறோம். `age` பண்பு ஒரு முழு எண் மதிப்பை வழங்கும் என்பதை இது உறுதி செய்கிறது.
• நேர மண்டலங்கள்: தேதிகளுடன் பணிபுரியும் போது நேர மண்டலங்களைப் பற்றி கவனமாக இருங்கள். உங்கள் தேதிகள் நிலையான நேர மண்டலத்தில் சேமிக்கப்பட்டு ஒப்பிடப்படுவதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• `None` மதிப்புகளைக் கையாளுதல் சொத்து `date_of_birth` பிழைகளைத் தடுக்க `None` ஆக இருக்கும் நிகழ்வுகளைக் கையாள வேண்டும்.

வயது சொத்தைப் பயன்படுத்துதல்

person1 = Person(first_name='Alice', last_name='Smith', date_of_birth=datetime.date(1990, 1, 1))
person2 = Person(first_name='Bob', last_name='Johnson', date_of_birth=datetime.date(1985, 5, 10))

session.add_all([person1, person2])
session.commit()

print(person1.age)  # வெளியீடு: (தற்போதைய தேதி மற்றும் பிறந்த தேதியின் அடிப்படையில்)
print(person2.age)  # வெளியீடு: (தற்போதைய தேதி மற்றும் பிறந்த தேதியின் அடிப்படையில்)

people_over_30 = session.query(Person).filter(Person.age > 30).all()
print(people_over_30) # வெளியீடு: (தற்போதைய தேதியின் அடிப்படையில் 30 வயதுக்கு மேற்பட்டவர்கள்)

மேலும் சிக்கலான எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

ஒரு மின் வணிக பயன்பாட்டில் ஆர்டர் மொத்தங்களைக் கணக்கிடுதல்

ஒரு மின் வணிக பயன்பாட்டில், உங்களிடம் `OrderItem` மாதிரிகளுடன் `Order` மாதிரி இருக்கலாம். ஒரு ஆர்டரின் மொத்த மதிப்பை கணக்கிட நீங்கள் ஒரு கலப்பின பண்பைப் பயன்படுத்தலாம்.

from sqlalchemy import ForeignKey, Float
from sqlalchemy.orm import relationship

class Order(Base):
    __tablename__ = 'orders'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    items = relationship("OrderItem", back_populates="order")

    @hybrid_property
    def total(self):
        return sum(item.price * item.quantity for item in self.items)

    @total.expression
    def total(cls):
        return session.query(func.sum(OrderItem.price * OrderItem.quantity)).\
            filter(OrderItem.order_id == cls.id).scalar_subquery()

class OrderItem(Base):
    __tablename__ = 'order_items'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    order_id = Column(Integer, ForeignKey('orders.id'))
    order = relationship("Order", back_populates="items")
    price = Column(Float)
    quantity = Column(Integer)

இந்த எடுத்துக்காட்டு தரவுத்தளத்தில் நேரடியாக மொத்தத்தைக் கணக்கிட துணை வினவலைப் பயன்படுத்தி மிகவும் சிக்கலான வெளிப்பாடு செயல்பாட்டை நிரூபிக்கிறது.

புவியியல் கணக்கீடுகள்

நீங்கள் புவியியல் தரவுடன் பணிபுரிந்தால், புள்ளிகளுக்கு இடையில் தூரங்களைக் கணக்கிட அல்லது ஒரு புள்ளி ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதிக்குள் இருக்கிறதா என்பதைத் தீர்மானிக்க நீங்கள் கலப்பின பண்புகளைப் பயன்படுத்தலாம். இது பெரும்பாலும் தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட புவியியல் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது (எ.கா., PostgreSQL இல் PostGIS செயல்பாடுகள்).

from geoalchemy2 import Geometry
from sqlalchemy import cast

class Location(Base):
    __tablename__ = 'locations'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    coordinates = Column(Geometry(geometry_type='POINT', srid=4326))

    @hybrid_property
    def latitude(self):
        if self.coordinates:
            return self.coordinates.x
        return None

    @latitude.expression
    def latitude(cls):
        return cast(func.ST_X(cls.coordinates), Float)

    @hybrid_property
    def longitude(self):
        if self.coordinates:
            return self.coordinates.y
        return None

    @longitude.expression
    def longitude(cls):
        return cast(func.ST_Y(cls.coordinates), Float)

இந்த எடுத்துக்காட்டிற்கு `geoalchemy2` நீட்டிப்பு தேவை, மேலும் நீங்கள் PostGIS இயக்கப்பட்ட தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்று கருதுகிறது.

கலப்பின பண்புகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

• அதை எளிமையாக வைத்திருங்கள்: ஒப்பீட்டளவில் எளிய கணக்கீடுகளுக்கு கலப்பின பண்புகளைப் பயன்படுத்தவும். இன்னும் சிக்கலான தர்க்கத்திற்கு, தனி செயல்பாடுகள் அல்லது முறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• பொருத்தமான தரவு வகைகளைப் பயன்படுத்தவும்: உங்கள் கலப்பின பண்புகளில் பயன்படுத்தப்படும் தரவு வகைகள் பைதான் மற்றும் SQL இரண்டிற்கும் இணக்கமாக இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• செயல்திறனைக் கவனியுங்கள்: கலப்பின பண்புகள் தரவுத்தளத்தில் கணக்கீடுகளைச் செய்வதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியும் என்றாலும், உங்கள் வினவல்களின் செயல்திறனைக் கண்காணித்து தேவைக்கேற்ப அவற்றை மேம்படுத்துவது அவசியம்.
• முழுமையாக சோதிக்கவும்: உங்கள் கலப்பின பண்புகள் எல்லா சூழல்களிலும் சரியான முடிவுகளைத் தருகின்றன என்பதை உறுதிப்படுத்த முழுமையாக சோதிக்கவும்.
• உங்கள் குறியீட்டை ஆவணப்படுத்தவும்: அவை என்ன செய்கின்றன, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை விளக்க உங்கள் கலப்பின பண்புகளை தெளிவாக ஆவணப்படுத்தவும்.

பொதுவான குறைபாடுகள் மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு தவிர்ப்பது

• தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட செயல்பாடுகள்: உங்கள் வெளிப்பாடு செயல்பாடுகள் தரவுத்தள-அறியா செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன அல்லது பொருந்தக்கூடிய சிக்கல்களைத் தவிர்க்க தரவுத்தள-குறிப்பிட்ட செயலாக்கங்களை வழங்குகின்றன என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• தவறான வெளிப்பாடு செயல்பாடுகள்: உங்கள் வெளிப்பாடு செயல்பாடுகள் உங்கள் கலப்பின பண்பை சரியான SQL வெளிப்பாடாக சரியாக மொழிபெயர்க்கின்றன என்பதை இருமுறை சரிபார்க்கவும்.
• செயல்திறன் தடைகள்: மிகவும் சிக்கலான அல்லது அதிக வளத்தை உட்கொள்ளும் கணக்கீடுகளுக்கு கலப்பின பண்புகளைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும், ஏனெனில் இது செயல்திறன் தடைகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• முரண்படும் பெயர்கள்: உங்கள் கலப்பின பண்பு மற்றும் உங்கள் மாதிரியில் உள்ள ஒரு நெடுவரிசைக்கு ஒரே பெயரைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும், ஏனெனில் இது குழப்பத்திற்கும் பிழைகளுக்கும் வழிவகுக்கும்.

சர்வதேசமயமாக்கல் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

சர்வதேசமயமாக்கப்பட்ட பயன்பாடுகளில் கலப்பின பண்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, ​​பின்வருவனவற்றைக் கவனியுங்கள்:

• தேதி மற்றும் நேர வடிவங்கள்: வெவ்வேறு இடங்களுக்கு பொருத்தமான தேதி மற்றும் நேர வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• எண் வடிவங்கள்: தசம பிரிப்பான்கள் மற்றும் ஆயிரக்கணக்கான பிரிப்பான்கள் உட்பட வெவ்வேறு இடங்களுக்கு பொருத்தமான எண் வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• நாணய வடிவங்கள்: நாணய சின்னங்கள் மற்றும் தசம இடங்கள் உட்பட வெவ்வேறு இடங்களுக்கு பொருத்தமான நாணய வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• சரம் ஒப்பீடுகள்: வெவ்வேறு மொழிகளில் சரங்கள் சரியாக ஒப்பிடப்படுவதை உறுதிசெய்ய மொழி-அறியா சரம் ஒப்பீட்டு செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தவும்.

உதாரணமாக, வயதைக் கணக்கிடும்போது, ​​உலகெங்கிலும் பயன்படுத்தப்படும் வெவ்வேறு தேதி வடிவங்களைக் கவனியுங்கள். சில பகுதிகளில், தேதி `MM/DD/YYYY` என எழுதப்பட்டுள்ளது, மற்றவற்றில் இது `DD/MM/YYYY` அல்லது `YYYY-MM-DD`. எல்லா வடிவங்களிலும் உங்கள் குறியீடு தேதிகளை சரியாக அலசுகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.

சரங்களை இணைக்கும்போது (`full_name` எடுத்துக்காட்டில் போன்றவை), பெயர் வரிசையில் கலாச்சார வேறுபாடுகளைப் பற்றி எச்சரிக்கையாக இருங்கள். சில கலாச்சாரங்களில், குடும்பப் பெயர் கொடுக்கப்பட்ட பெயருக்கு முன்பு வருகிறது. பயனர்கள் பெயர் காட்சி வடிவமைப்பைத் தனிப்பயனாக்க விருப்பங்களை வழங்குவதைக் கவனியுங்கள்.

முடிவுரை

SQLAlchemy கலப்பின பண்புகள் உங்கள் தரவு மாதிரிகளுக்குள் கணக்கிடப்பட்ட பண்புக்கூறுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அவை உங்கள் குறியீட்டைப் படிக்கக்கூடிய தன்மை, பராமரிப்புத்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதன் மூலம் உங்கள் மாதிரிகளில் சிக்கலான உறவுகள் மற்றும் கணக்கீடுகளை நேரடியாக வெளிப்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கின்றன. கலப்பின பண்புகள், வெளிப்பாடு செயல்பாடுகள், செட்டர்கள் மற்றும் டெலீட்டர்களை எவ்வாறு வரையறுப்பது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், மிகவும் அதிநவீன மற்றும் வலுவான பயன்பாடுகளை உருவாக்க இந்த அம்சத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.

இந்தக் கட்டுரையில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், பொதுவான குறைபாடுகளைத் தவிர்ப்பதன் மூலமும், உங்கள் SQLAlchemy மாதிரிகளை மேம்படுத்தவும், உங்கள் தரவு அணுகல் தர்க்கத்தை எளிதாக்கவும் கலப்பின பண்புகளை திறம்பட பயன்படுத்தலாம். உங்கள் பயன்பாடு உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்களுக்குச் சரியாகச் செயல்படுவதை உறுதிசெய்ய சர்வதேசமயமாக்கல் அம்சங்களைக் கருத்தில் கொள்ள நினைவில் கொள்ளுங்கள். கவனமாக திட்டமிடல் மற்றும் செயல்படுத்தலுடன், கலப்பின பண்புகள் உங்கள் SQLAlchemy கருவித்தொகுப்பின் விலைமதிப்பற்ற பகுதியாக மாறும்.