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db.create_all() के साथ फ्लास्क डेटाबेस सेटअप में त्रुटियों का समाधान

db.create_all() के साथ फ्लास्क डेटाबेस सेटअप में त्रुटियों का समाधान
db.create_all() के साथ फ्लास्क डेटाबेस सेटअप में त्रुटियों का समाधान
Daniel Marino
बुधवार, 27 नवंबर 2024 को 3:43:23 am

सामान्य फ्लास्क डेटाबेस त्रुटियों और समाधानों को समझना

यदि आप वेब विकास के लिए फ्लास्क में गोता लगा रहे हैं, तो आपको अपने ऐप के डेटा को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए डेटाबेस कनेक्शन स्थापित करने का सामान्य कार्य मिल गया होगा। हालाँकि, फ्लास्क में डेटाबेस को कॉन्फ़िगर करते समय एक अनुभवी डेवलपर को भी अप्रत्याशित समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है। 🐍

बार-बार होने वाली त्रुटियों में से एक उपयोग के बाद होती है db.create_all(), अक्सर आभासी वातावरण के भीतर डेटाबेस को प्रारंभ करते समय या पायथन शेल को सेट करते समय दिखाई देता है। यह त्रुटि निराशाजनक हो सकती है, खासकर यदि आप सभी सामान्य चरणों का पालन कर रहे हैं।

इसकी कल्पना करें: आप पूरी तरह तैयार हैं, वर्चुअल वातावरण सक्रिय है, और कोड निष्पादित करने के लिए तैयार है, लेकिन आपके टर्मिनल में एक अप्रत्याशित त्रुटि दिखाई देती है। यह आपके प्रोजेक्ट के प्रवाह में एक बाधा की तरह महसूस हो सकता है। शुक्र है, इन समस्याओं के आमतौर पर सरल समाधान होते हैं जिनके लिए बस आपके सेटअप में थोड़े से बदलाव की आवश्यकता होती है।

इस गाइड में, हम पता लगाएंगे कि क्या गलत हो सकता है और, वास्तविक जीवन कोडिंग परिदृश्यों के माध्यम से, फ्लास्क में सामान्य db.create_all() त्रुटि का निवारण और समाधान करेंगे। आइए इन बाधाओं को फ्लास्क के डेटाबेस एकीकरण में महारत हासिल करने की दिशा में सीखने के चरणों में बदल दें!

आज्ञा उपयोग और विवरण का उदाहरण
app.app_context() फ्लास्क में एप्लिकेशन संदर्भ प्रदान करने के लिए उपयोग किया जाता है, जो डेटाबेस इंटरैक्शन जैसे कुछ संचालन को अनुरोध प्रबंधन के बाहर काम करने की अनुमति देता है। विशिष्ट अनुरोध-प्रतिक्रिया चक्र के बाहर डेटाबेस स्थापित करते समय यह आदेश आवश्यक है।
db.create_all() परिभाषित मॉडलों के आधार पर डेटाबेस में सभी तालिकाएँ बनाता है। इस संदर्भ में, इसका उपयोग डेटाबेस तालिकाओं को प्रारंभ करने के लिए किया जाता है, जो कॉन्फ़िगरेशन सही नहीं होने पर त्रुटियों का एक सामान्य स्रोत है।
db.drop_all() डेटाबेस से सभी तालिकाएँ हटा देता है। यह कमांड यूनिट परीक्षणों में विशेष रूप से उपयोगी है ताकि किसी भी अवशिष्ट डेटा को हटाकर प्रत्येक परीक्षण मामले से पहले एक साफ स्लेट सुनिश्चित किया जा सके।
SQLAlchemyError SQLAlchemy में एक अपवाद वर्ग जो सामान्य SQLAlchemy-संबंधित त्रुटियों को पकड़ता है। तालिकाएँ बनाते समय डेटाबेस त्रुटियों को पहचानने और संभालने के लिए इसे ट्राई-एक्सेप्ट ब्लॉक में लपेटा गया है।
self.app = app.test_client() फ्लास्क एप्लिकेशन के लिए एक परीक्षण क्लाइंट प्रारंभ करता है, जिससे ऐप सर्वर को चलाए बिना सिम्युलेटेड अनुरोध किए जा सकते हैं। नियंत्रित वातावरण में डेटाबेस व्यवहार को सत्यापित करने के लिए यूनिट परीक्षणों में यह आवश्यक है।
unittest.main() पायथन में यूनिट टेस्ट सूट चलाता है। यह सभी परीक्षण मामलों का पता लगाता है और निष्पादित करता है, पास/असफल स्थिति पर पूरी रिपोर्ट प्रदान करता है। यह आदेश यह सत्यापित करने की कुंजी है कि सभी डेटाबेस इंटरैक्शन अपेक्षित व्यवहार करते हैं।
db.session.add() डेटाबेस के लिए सत्र में एक नया रिकॉर्ड जोड़ता है। यहां, इसका उपयोग परीक्षणों के भीतर डेटाबेस में उपयोगकर्ता डेटा जोड़ने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा को सफलतापूर्वक जोड़ा और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
db.session.commit() वर्तमान सत्र के भीतर सभी परिचालनों को डेटाबेस में प्रतिबद्ध करता है। परिवर्तनों को स्थायी रूप से सहेजने के लिए यह आवश्यक है और नए डेटा जोड़ने के बाद डेटाबेस स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए स्क्रिप्ट में इसका परीक्षण किया जाता है।
filter_by() एक निर्दिष्ट शर्त के साथ डेटाबेस को क्वेरी करता है। इस संदर्भ में, यह उपयोगकर्ता को उपयोगकर्ता नाम से पुनः प्राप्त करता है, जिससे यूनिट परीक्षण में डेटा जोड़ के सत्यापन की अनुमति मिलती है।

फ्लास्क में प्रभावी डेटाबेस सेटअप और त्रुटि समाधान

प्रदान की गई स्क्रिप्ट डेटाबेस स्थापित करते समय आने वाली सामान्य समस्याओं को हल करने के लिए तैयार की गई हैं फ्लास्क, विशेष रूप से डेटाबेस निर्माण के दौरान तालिकाओं को आरंभ करने और त्रुटियों को संभालने के आसपास। पहली स्क्रिप्ट दर्शाती है कि डेटाबेस को कैसे आरंभ किया जाए db.create_all() स्वच्छ और सुसंगत सेटअप सुनिश्चित करने के लिए एक संरचित फ़ंक्शन का उपयोग करना। यह ऐप के कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करने और SQLAlchemy का उपयोग करके डेटाबेस से कनेक्ट करने से शुरू होता है, जो फ्लास्क को SQL डेटाबेस के साथ निर्बाध रूप से इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है। सेटअप में कनेक्शन समस्याओं या गुम कॉन्फ़िगरेशन के मामले में स्पष्ट प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए विशिष्ट त्रुटि-हैंडलिंग चरण शामिल हैं, जो फ्लास्क के साथ डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन में शुरुआती लोगों के लिए एक आम बाधा है। फ्लास्क एप्लिकेशन संदर्भ में लिपटा यह दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि डेटाबेस-संबंधित कमांड केवल ऐप संदर्भ के भीतर ही निष्पादित हों, जिससे अप्रत्याशित त्रुटियों को रोका जा सके जो अक्सर इन कमांडों को इसके बाहर निष्पादित करने से उत्पन्न होती हैं। 🐍

एक ही लिपि के भीतर, तालिका निर्माण को अलग करके मॉड्यूलरिटी पर जोर दिया जाता है create_tables समारोह। यह फ़ंक्शन संभालने के लिए प्रयास-छोड़कर ब्लॉक का उपयोग करता है SQLAlchemyत्रुटि, यदि तालिका निर्माण विफल हो जाता है तो सहायक त्रुटि संदेश प्रदान करना। यह संरचना फ़ंक्शन का पुन: उपयोग करना या किसी प्रोजेक्ट में इसे चुनिंदा रूप से कॉल करना आसान बनाती है, जो विभिन्न सेटअपों में मजबूत त्रुटि प्रबंधन की आवश्यकता वाले डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण पहलू है। कल्पना करें कि आप किसी प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं और बीच में ही डेटाबेस विफलता का सामना करना पड़ रहा है - यह दृष्टिकोण न केवल आपको समस्या को शालीनता से संभालने देता है बल्कि यह भी सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता को सूचित किया जाए कि क्या गलत हुआ और कहां। इसके अतिरिक्त, डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन के लिए पर्यावरण चर का उपयोग करके, कोड विभिन्न वातावरणों (जैसे विकास, परीक्षण और उत्पादन) के लिए अनुकूलनीय है, जिससे डेवलपर्स को सीधे कोड में संवेदनशील सेटिंग्स को संशोधित करने से बचाया जा सकता है। 🌐

दूसरा दृष्टिकोण एक यूनिट परीक्षण स्क्रिप्ट बनाकर मॉड्यूलरिटी को और बढ़ाता है जो डेटाबेस सेटअप का स्वतंत्र रूप से परीक्षण करता है। पायथन के यूनिटेस्ट फ्रेमवर्क का उपयोग करके, यह स्क्रिप्ट सत्यापित करती है कि डेटाबेस सेटअप का प्रत्येक भाग सही ढंग से कार्य करता है। उदाहरण के लिए, यह पहले इन-मेमोरी SQLite डेटाबेस को आरंभ करता है, जो वास्तविक डेटा को प्रभावित किए बिना परीक्षण के लिए आदर्श है, फिर परीक्षण करता है कि एक रिकॉर्ड जोड़ा जा सकता है और सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। स्क्रिप्ट में टियरडाउन कार्यक्षमता भी शामिल है, जो प्रत्येक परीक्षण के बाद सभी तालिकाओं को हटाकर साफ हो जाती है, यह सुनिश्चित करती है कि प्रत्येक परीक्षण एक ताजा डेटाबेस स्थिति पर चलता है। यह रणनीति बड़े अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक प्रभावी है जहां आपके पास एक साथ कई परीक्षण चल सकते हैं और यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक परीक्षण दूसरों से अलग रहता है, जो उच्च गुणवत्ता वाले परीक्षण प्रथाओं में एक प्रमुख घटक है।

अंत में, यूनिट परीक्षण फ़ंक्शन का उपयोग होता है फिल्टर के द्वारा यह पुष्टि करने के लिए कि डेटा पुनर्प्राप्ति अपेक्षा के अनुरूप कार्य करती है। यह जांच कर कि बनाया गया उपयोगकर्ता रिकॉर्ड डेटाबेस से वापस आ गया है, परीक्षण डेटा प्रविष्टि और पुनर्प्राप्ति दोनों प्रक्रियाओं को मान्य करता है। यह विधि इस बात का उदाहरण है कि कैसे छोटे, समर्पित परीक्षण विशिष्ट कार्यों में संभावित समस्याओं की पहचान कर सकते हैं, जिससे समस्याओं के घटित होने पर उनका पता लगाना बहुत आसान हो जाता है। इन स्क्रिप्टों का एक साथ उपयोग करने से फ्लास्क में डेटाबेस सेटअप के लिए एक व्यापक समाधान की अनुमति मिलती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि त्रुटियों को नियंत्रित किया जाता है, कोड मॉड्यूलर और अनुकूलनीय है, और कार्यक्षमता का पूरी तरह से परीक्षण किया जाता है - अपने फ्लास्क विकास को सुव्यवस्थित करने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए एक शक्तिशाली दृष्टिकोण।

फ्लास्क में डेटाबेस सेटअप त्रुटियों का समस्या निवारण

यह दृष्टिकोण फ्लास्क और SQLAlchemy का उपयोग करके एक पूर्ण-स्टैक पायथन समाधान प्रदर्शित करता है, जो त्रुटि प्रबंधन और यूनिट परीक्षण के साथ बैक-एंड सेटअप को कवर करता है।

# Import necessary modules
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
# Initialize the Flask application
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db = SQLAlchemy(app)
# Define a User model
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
# Function to create all tables with error handling
def create_tables():
    try:
        db.create_all()
        print("Tables created successfully")
    except SQLAlchemyError as e:
        print("An error occurred:", e)
# Run the table creation
if __name__ == "__main__":
    with app.app_context():
        create_tables()

बेहतर त्रुटि संदेशों के साथ वैकल्पिक फ्लास्क सेटअप

यह सेटअप उदाहरण पायथन के फ्लास्क-SQLAlchemy का उपयोग करता है, सेटअप तर्क को अलग करने और लचीलेपन के लिए पर्यावरण चर का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

# Import necessary modules
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import os
# Initialize the Flask application
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = os.getenv('DATABASE_URL', 'sqlite:///test.db')
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db = SQLAlchemy(app)
# Define a basic model for testing
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
# Modularized function to handle table creation
def init_db():
    try:
        db.create_all()
        print("Database initialized")
    except Exception as e:
        print("Failed to initialize database:", e)
# Execute initialization with context
if __name__ == "__main__":
    with app.app_context():
        init_db()

फ्लास्क में यूनिट परीक्षण डेटाबेस निर्माण

यह स्क्रिप्ट यह सत्यापित करने के लिए पायथन में एक यूनिट परीक्षण प्रदर्शित करती है कि फ्लास्क डेटाबेस सेटअप त्रुटियों के बिना पूरा हो गया है।

# Import necessary modules for testing
import unittest
from app import app, db, User
# Define the test class
class DatabaseTest(unittest.TestCase):
    # Set up the test environment
    def setUp(self):
        app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///:memory:'
        self.app = app.test_client()
        with app.app_context():
            db.create_all()
    # Clean up after each test
    def tearDown(self):
        with app.app_context():
            db.drop_all()
    # Test for successful user creation
    def test_create_user(self):
        with app.app_context():
            new_user = User(username="testuser")
            db.session.add(new_user)
            db.session.commit()
            result = User.query.filter_by(username="testuser").first()
            self.assertIsNotNone(result)
# Run the tests
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

फ्लास्क डेटाबेस आरंभीकरण त्रुटियों से बचने के लिए मुख्य कदम

डेटाबेस स्थापित करने में एक पहलू को अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है फ्लास्क एप्लिकेशन के संदर्भ को सही ढंग से प्रबंधित कर रहा है, खासकर जब जैसे कमांड का उपयोग कर रहा हो db.create_all() या एकाधिक डेटाबेस परिचालनों को संभालते समय। फ्लास्क एक नियंत्रित दायरे के भीतर कुछ वस्तुओं (जैसे डेटाबेस) तक पहुंच प्रदान करने के लिए "एप्लिकेशन संदर्भ" का उपयोग करता है। इसका मतलब यह है कि डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने वाले कमांड को इस संदर्भ में चलना चाहिए, अन्यथा, फ्लास्क उन कमांड को सक्रिय ऐप से लिंक नहीं कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप त्रुटियां होंगी। इसे रोकने के लिए, डेवलपर्स अक्सर शामिल होते हैं app.app_context() अनुरोध के बाहर तालिकाओं को प्रारंभ करते समय, जो आवश्यक संदर्भ सेट करता है।

एक और संभावित नुकसान आभासी वातावरण के साथ होता है, जो पायथन परियोजनाओं में निर्भरता को अलग करने के लिए महत्वपूर्ण है। यदि टर्मिनल में स्क्रिप्ट या कमांड चलाने से पहले वर्चुअल वातावरण सक्रिय नहीं किया जाता है तो कभी-कभी त्रुटियां हो सकती हैं। फ्लास्क स्थापित करते समय, हमेशा पहले वर्चुअल वातावरण को सक्रिय करें, अक्सर जैसे कमांड के साथ source venv/bin/activate यूनिक्स-आधारित सिस्टम पर या venv\Scripts\activate विंडोज़ पर. यह सुनिश्चित करता है कि फ्लास्क, SQLAlchemy और अन्य निर्भरता के सही संस्करण एप्लिकेशन के लिए उपलब्ध हैं, जिससे संस्करण विरोध और निर्भरता त्रुटियां कम हो जाती हैं।

अंत में, डेटाबेस यूआरआई के लिए पर्यावरण चर का उपयोग करना एक सर्वोत्तम अभ्यास है जिसे कई डेवलपर्स लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए अपनाते हैं। एक डिफ़ॉल्ट यूआरआई सेट करके os.getenv('DATABASE_URL', 'sqlite:///test.db'), आप कोडबेस में बदलाव किए बिना विभिन्न डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह लचीलापन आपको केवल पर्यावरण चर को बदलकर, विकास के लिए एक स्थानीय SQLite डेटाबेस और उत्पादन के लिए एक PostgreSQL डेटाबेस सेट करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण हार्ड-कोडिंग समस्याओं को काफी हद तक कम कर सकता है और विभिन्न वातावरणों में डेटाबेस संचालन को सुव्यवस्थित कर सकता है, जिससे आपका कोड साफ, सुरक्षित और बनाए रखना आसान हो जाएगा। 🌐

फ्लास्क डेटाबेस सेटअप और त्रुटियों के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

  1. क्या करता है app.app_context() फ्लास्क में करो?
  2. app.app_context() कमांड फ्लास्क में एक एप्लिकेशन संदर्भ सेट करता है, जैसे कमांड की अनुमति देता है db.create_all() अनुरोध के बाहर ऐप-विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन तक पहुंचने के लिए।
  3. मुझे फ्लास्क के लिए आभासी वातावरण की आवश्यकता क्यों है?
  4. एक आभासी वातावरण निर्भरता को अलग करता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपके ऐप के लिए आवश्यक फ्लास्क और SQLAlchemy के सटीक संस्करणों का उपयोग किया जाता है, जिससे टकराव और त्रुटियों को रोका जा सके।
  5. मैं पायथन में वर्चुअल वातावरण कैसे सक्रिय करूं?
  6. आभासी वातावरण को सक्रिय करने के लिए, उपयोग करें source venv/bin/activate यूनिक्स-आधारित सिस्टम पर या venv\Scripts\activate विंडोज़ पर. यह कमांड आपके ऐप को चलाने के लिए वातावरण तैयार करता है।
  7. डेटाबेस यूआरआई के लिए पर्यावरण चर का उपयोग क्यों करें?
  8. पर्यावरण चर डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन को लचीला बनाते हैं, जिससे आप बिना कोड परिवर्तन के विकास और उत्पादन के लिए विभिन्न डेटाबेस (जैसे, SQLite, PostgreSQL) सेट कर सकते हैं।
  9. क्या करता है db.create_all() SQLAlchemy में करें?
  10. db.create_all() फ़ंक्शन आपके ऐप के लिए आवश्यक डेटाबेस संरचना सेट करते हुए, परिभाषित मॉडल के आधार पर डेटाबेस में तालिकाएँ बनाता है।
  11. क्या मैं बिना डेटाबेस का उपयोग कर सकता हूँ? app.app_context()?
  12. आम तौर पर नहीं. फ्लास्क में डेटाबेस कमांड के लिए ऐप संदर्भ की आवश्यकता होती है। इसके बिना, जैसे आदेश db.create_all() एक त्रुटि उत्पन्न होगी क्योंकि फ्लास्क ऐप इंस्टेंस से कनेक्ट नहीं हो सकता है।
  13. का क्या उपयोग है SQLAlchemyError?
  14. SQLAlchemyError डेटाबेस त्रुटियों से निपटने के लिए एक अपवाद वर्ग है, जो डेवलपर्स को तालिका निर्माण और प्रश्नों में समस्याओं को पहचानने और प्रबंधित करने में मदद करता है।
  15. क्यों हो सकता है db.drop_all() परीक्षण में उपयोगी होगा?
  16. db.drop_all() डेटाबेस में सभी तालिकाओं को साफ़ करता है, एक स्वच्छ परीक्षण वातावरण बनाता है, विशेष रूप से दोहराए जाने वाले डेटाबेस संचालन का परीक्षण करते समय मूल्यवान।
  17. मैं कैसे जांच सकता हूं कि मेरा फ्लास्क डेटाबेस सेटअप काम करता है या नहीं?
  18. अस्थायी डेटाबेस (उदाहरण के लिए, इन-मेमोरी SQLite) का उपयोग करने वाले यूनिट परीक्षण चलाने से आप यह जांच सकते हैं कि आपका फ्लास्क ऐप तालिकाओं को सही ढंग से आरंभ करता है और डेटा संचालन को संभालता है।
  19. क्यों filter_by() फ्लास्क डेटाबेस प्रश्नों में महत्वपूर्ण?
  20. filter_by() आपको शर्तों के अनुसार विशिष्ट डेटा को क्वेरी करने की सुविधा देता है, जो विशेष प्रविष्टियों (जैसे उपयोगकर्ता नाम) को पुनः प्राप्त करने और परीक्षण में डेटा पहुंच की पुष्टि करने के लिए आवश्यक है।

फ्लास्क में डेटाबेस त्रुटियों पर काबू पाना

त्रुटियाँ उत्पन्न होने पर फ्लास्क में डेटाबेस स्थापित करना कठिन लग सकता है, लेकिन मूल कारणों को समझने से प्रक्रिया सरल हो सकती है। वर्चुअल वातावरण को सक्रिय करके और ऐप संदर्भ में सही कमांड का उपयोग करके, आप सामान्य नुकसान से बच सकते हैं और एक विश्वसनीय सेटअप बना सकते हैं।

सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना, जैसे पर्यावरण चर का उपयोग करना और SQLite इन-मेमोरी डेटाबेस के साथ परीक्षण करना, लचीलेपन को बढ़ाता है और विश्वसनीयता में सुधार करता है। ये कदम उठाने से आपका डेटाबेस सेटअप सुव्यवस्थित हो जाएगा, जिससे आपको रुकावटों से बचने और आत्मविश्वास के साथ अपने फ्लास्क एप्लिकेशन के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलेगी। 💻

फ्लास्क डेटाबेस सेटअप के लिए संसाधन और संदर्भ
  1. SQLAlchemy में एप्लिकेशन संदर्भ और त्रुटि प्रबंधन सहित डेटाबेस सेटअप और प्रबंधन प्रथाओं पर विस्तृत फ्लास्क दस्तावेज़ीकरण। मिलने जाना फ्लास्क दस्तावेज़ीकरण अधिक जानकारी के लिए।
  2. फ्लास्क में डेटाबेस के साथ काम करने पर SQLAlchemy की आधिकारिक मार्गदर्शिका, जिसमें उपयोग करने के उदाहरण भी शामिल हैं db.create_all() प्रभावी ढंग से और त्रुटि निवारण रणनीतियाँ। उपलब्ध है SQLAlchemy दस्तावेज़ीकरण .
  3. डेटाबेस संचालन को मान्य करने और कोड विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए यूनिट परीक्षण बनाने के लिए पायथन का आधिकारिक यूनिटटेस्ट ढांचा। अधिक जानकारी यहां पाई जा सकती है पायथन यूनिटटेस्ट दस्तावेज़ीकरण .