这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas、SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas、SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库。
在前面的《改变python对象规则的黑魔法metaclass》一文中,我介绍了使用metaclass自己编写ORM框架的思路。
去github搜 "python orm",最高star居然不是sqlalchemy,而是peewee 后来得知peewee,比sqlalchemy简单好用。值得一学哦!! 我总体感觉(peewee像 Django-ORM的分离版,,但比Django-ORM和SqlAlchemy 小巧,简单,文档也友好)
SQLite 中,当批量插入的行数超过 999 时,就需要使用循环来将数据批量分组:
之前在学Django时,发现它的模型层非常好用,把对数据库的操作映射成对类、对象的操作,避免了我们直接写在Web项目中SQL语句,当时想,如果这个模型层可以独立出来使用就好了,那我们平台操作数据库也可以这么玩了,我不喜欢写SQL语句。
tornado是一个异步web框架,其中不能使用阻塞的操作,不然会导致整个程序的阻塞。数据库操作时不可避免的需要使用,这里采用的是peewee-async去解决。
在数据处理和管理中,SQL(Structured Query Language)是一种非常重要的语言。它用于在关系型数据库中执行各种操作,如查询、插入、更新和删除数据。但是,手动编写SQL语句可能会很繁琐,尤其是对于复杂的数据操作任务。为了提高效率并减少人为错误,可以利用Python编程语言来自动生成SQL语句,实现自动化的数据管理和处理。
在Flask-RESTful中,数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。
MySQL 是目前使用最广泛的数据库之一,它有着良好的性能,能够跨平台,支持分布式,能够承受高并发。如果还没有安装 MySQL,下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.7.html,安装参考:https://jingyan.baidu.com/article/fc07f989b298ca12ffe519b6.html。
文章目录 Peewee 是什么 如何使用 基本步骤 连接数据库 创建数据表 插入一条数据记录 获取条件过滤后的数据记录 更新数据记录 查询单条数据记录 其他要点 Peewee 是什么 Peewee 即 Python OMR 框架之一。 如何使用 基本步骤 通过 pip3 下载 peewee 新建 models.py 模型文件 在 models.py 中加入以下基础代码 运行 models.py,在 mysql 中生成 new_record 表 连接数据库 from peewee import *
咱们编程教室有不少同学,学完了基础课程,掌握了一定的编程能力,开始做项目了。然后很可能遇到一个问题:管理数据。课程里有讲过用文件保存数据,还有 pickle、csv 等模块辅助。但对于稍微复杂一点的数据,往往不够方便。成熟的解决方案就是使用数据库。
尽管很多 NoSQL 数据库近几年大放异彩,但是像 MySQL 这样的关系型数据库依然是互联网的主流数据库之一,每个学 Python 的都有必要学好一门数据库,不管你是做数据分析,还是网络爬虫,Web 开发、亦或是机器学习,你都离不开要和数据库打交道,而 MySQL 又是最流行的一种数据库,这篇文章介绍 Python 操作 MySQL 的几种方式,你可以在实际开发过程中根据实际情况合理选择。
《高质量代码-智慧城市GIS平台数据表设计》一文介绍了项目中的数据库表设计。此文介绍优良合理的表设计给后端接口开发带来的便利性。
在 Python 的 ORM 框架中,比较主流的有 Sqlalchemy,peewee,pony 等等。但是其中 peewee 和 Django 的 Models 框架很像,如果了解 Django 的同学肯定对 peewee 会很亲切。今天我们就一起走进 peewee 的世界。
在实际测试中发现,需要插入大量的测试数据或者有依赖关系的数据 来达到测试的目的,这时我们可以使用python来简化和规范化该操作。
有一头母牛,它每年年初生一头小母牛。每头小母牛从第 4 个年头开始,每年年初也生一头小母牛。(别问我公牛上哪去了……)请编程实现计算在第 n 年的时候,共有多少头母牛?
在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中,我向大家揭示 这7 个 Python 类库,其中不包括像 Django,Flask 等已广为熟知的库,这些类库在 2017 年受到了众多开发者的关注,值得 Python 开发者参考和关注。 #1 Arrow 移动应用程序无处不在,而且全球人类都参与其中 – 无论是游戏,社交媒体,健康监控或其他。然而, Python 的标准数据/时间库的问题让它很难满足现代应用的需求,这些应用的目标受众生活在不同的地区和国家。Arrow
使用peewee提供的ORM,编写数据库基类,默认添加两个字段,添加时间和更新时间,如下:
接上篇文章,如果我们想要修改表结构或者字段属性该如何操作呢?带着这个问题,今天我们就一起来了解 peewee 的进阶操作。
除了手动封装数据库操作之外,我们还可以使用ORM(对象关系映射)库来封装数据库操作。ORM库将数据库表和Python类映射到一起,使我们能够使用Python对象来操作数据库表。常用的ORM库包括SQLAlchemy和Peewee等。
Django 依然是 Python 开发者值得信赖的库。然而,在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中,我向大家揭示 7 个 Python 类库,其中不包括像 Django,Flask 等已广为熟知的库,这些类库在 2017 年可能值得 Python 开发者参考。
介绍 使用python做web开发面临的一个最大的问题就是性能,在解决C10K问题上显的有点吃力。有些异步框架Tornado、Twisted、Gevent 等就是为了解决性能问题。这些框架在性能上有些提升,但是也出现了各种古怪的问题难以解决。 在python3.6中,官方的异步协程库asyncio正式成为标准。在保留便捷性的同时对性能有了很大的提升,已经出现许多的异步框架使用asyncio。 使用较早的异步框架是aiohttp,它提供了server端和client端,对asyncio做了很好的封装。但是
Peewee 默认支持 Sqlite、MySQL、PostgreSQL 三种数据库,如果要使用其他数据库,需要同时安装扩展库。比如 SQL Server,需要安装 peewee-mssql。
关于 logging.NullHandler,网上大多数的解释就一句话:该 Handler 实例会忽略 error messages,通常被想使用 logging 的 library 开发者使用来避免'No handlers could be found for logger XXX'信息的出现。
关于 logging.NullHandler,网上大多数的解释就一句话:该 Handler 实例会忽略 error messages,通常被想使用 logging 的 library 开发者使用来避免’No handlers could be found for logger XXX’信息的出现。
前几天在Python白银交流群【fashjon】问了一个Python库的问题,问题如下:用python开发一个类似的交互查询系统.用什么库方便?
在编程时,小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后,只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此,程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题,同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题,同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架,用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它:从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的,Pyglet提供了大量现成的模块,省去了很多的时间:窗口函数,OpenGL
在开发过程中,我们会经常面临的一个常见问题是如何正确管理外部资源,比如数据库、锁或者网络连接。稍不留意,程序将永久保留这些资源,即使我们不再需要它们。此类问题被称之为内存泄漏,因为每次在不关闭现有资源的情况下创建和打开给定资源的新实例时,可用内存都会减少。
最近在开发QA平台的时候,有这样一个需求,就是将后端的数据实现分页,同时前端使用分页参数实现分页数据的获取和渲染。
logging 的基本用法网上很多,这里就不介绍了。在引入正文之前,先来看一个需求:
在编程时,小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后,只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此,程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题,同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题,同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet ---- Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架,用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它:从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的,Pyglet提供了大量现成的模块,省去了很多的时间:窗口函数,O
Change your thoughts and you change your world.
上一篇文章介绍了Pyhton中的ORM工具:SQLAlchemy。本文延续之前的风格,介绍另一个ORM模块:Peewee,希望通过简单的CRUD示例可以帮助大家快速上手。
通过《网络爬虫和相关工具》一文,我们已经了解到了开发一个爬虫需要做的工作以及一些常见的问题,至此我们可以对爬虫开发需要做的工作以及相关的技术做一个简单的汇总,这其中可能会有一些我们之前没有使用过的第三方库,不过别担心,这些内容我们稍后都会一一讲到。
hare是一个基于pymysql并运用 ActiveRecord 模式的 ORM 框架。 项目简介 hare是一个基于pymysql并运用ActiveRecord模式的ORM框架, 在虚拟环境下,通过: pip install hare 即可安装。 当前,它只支持: MySQL 动机 在Python下进行数据库操作, 大体有两种方法: 1、使用raw sql; 2、使用ORM; Raw SQL 使用raw sql的好处是: 给予开发人员极大的自由,让开发人员知道具体要执行的sql,方便sql优化
.tagul-attribution { display: none; } .block { padding-bottom: 0 !important; }
前面两篇文章已经说过将数据存储到SQLite和本地文件中,如果还没有来得及看,可点击如下快速链接:
MySQL是一个通用的开源关系数据库,用于在Python Web应用程序中创建,读取,更新和删除数据。本文让我们学习如何在Ubuntu 18.04.4 LTS上安装MySQL,然后在命令行客户端中运行一些SQL查询。
Flask-RESTful 有一个专门做这个的东西,叫 marshal_with, 具体介绍在这里:http://flask-restful.readthedocs.org/en/latest/fields.html 我一般都是用它来格式化返回值
这是第 3 篇读者投稿文章 ,欢迎亲爱的读者们踊跃投稿哦 。 不会英语的程序员不是好程序员 ?小詹不敢乱立 flag ,但是我知道的是程序员就喜欢自己动手干些实事 ,比如今天教大家自己动手做个有意思的
ORM全称Object Relational Mapping, 翻译过来叫对象关系映射。在Python生态中,目前较为流行的ORM模块有SQLAlchemy和peewee,类比Java中有Hibernate和MyBatis。本文关注SQLAlchemy的快速上手,展示一个简单的 CRUD 示例,并结合使用 Faker 生成测试数据。
这是一个单词频率统计程序 ,基于python3 ,我将往年真题按照词频排序得到了四级词库 :总结出了 5000 个出现频率极高的单词 。
正小歪,Python 工程师,主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全》等多次入选知名技术社区每日精选。 GitHub: https://github.com/zhengxiaowai
设计了4个表,User,Fleed,Locator,Coordinate分别表示用户,轨迹服务,设备管理,历史轨迹。
使用Python来操作数据库,第一时间都会想到MySQLdb这个库,但是个人感觉还是peewee库比较好用,写出来的代码更加规范、更加优美。这里其他功能就不多讲了,这次以truncate table为例子对比下两个库的差异!
使用 Python 操作 MySQL 有不少库供我们选择,比如 MySQLdb、mysqlclient、PyMySQL、peewee 和 SQLAIchemy 等。我使用的是 mysql-connector,它是 MySQL 官方提供的驱动器,用来给后端语言,比如 Python 提供连接。下面我们看下如何用 Python 使用 mysql-connector,以完成数据库的连接和使用。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十八期,通过前面十七期的内容,如果你有用心学习的话,那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十八期,通过前面十七期的内容,如果你有用心学习的话,那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了。
大家好,上节介绍了删除查询中单表字段删除的示例演示,本节主要介绍下涉及多表的删除查询。
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