定义模型 模型这个术语表示程序使用的持久化实体。在 ORM 中，模型一般是一个 Python 类，类中的属性对应数据库表中的列。...，表中列的属性由 db.Column 来定义 下面是一些常用的列类型 ?...这一属性可替代 role_id 访问 Role 模型，此时获取的是模型对象，而不是外键的值。 添加到 User 模型中的 role_id 列被定义为外键，就是这个外键建立起了关系。...因此，更新表的唯一方式就是先删除旧表，不过这样做会丢失数据库中的所有数据。...，我们就留到后面的内容中慢慢学习吧 这部分完整代码，可以检出5a 总结 本节我们学习了数据库相关的内容，从 SQLAlchemy 到 flask_SQLAlchemy，以及如何在视图函数中使用，还有更加方便的迁移数据库等等知识
这是为了在生成 CREATE TABLE 语句时支持自定义列 DDL，通过使用在自定义 SQL 构造和编译扩展中记录的编译器扩展来扩展CreateColumn。...以支持自定义列 DDL 而提供的。...当使用 ORM 时检测 JSON 列中的更改 当与 SQLAlchemy ORM 一起使用时，JSON 类型不会检测到对结构的原地突变。...我们将得到一个包含字典的元组结构，其中字典本身无法作为“缓存字典”（如 SQLAlchemy 的语句缓存）中的键使用，因为 Python 字典不可散列： >>> # set cache_ok = True...在使用 ORM 时检测 JSON 列中的更改 当与 SQLAlchemy ORM 一起使用时，JSON 类型不会检测结构的原地变化。
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...测试环境 1.操作系统Redhat7.6 2.CDP DC7.0.3 3.集群已启用Kerberos 4.使用root用户操作 使用自定义UDF进行脱敏 2.1 授予表的权限给用户 1.在Ranger中创建策略...2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ? 2.使用ranger_user1查看t1表 ?...由上图可见，自定义UDF脱敏成功 总结 1.对于任何可用的UDF函数，都可以在配置脱敏策略时使用自定义的方式配置进策略中，然后指定用户/用户组进行脱敏。
这个选项在 SQLAlchemy 中已经存在多年，因为“强引用”行为曾经是唯一可用的行为，许多应用程序都被写成假定这种行为。...这个选项在 SQLAlchemy 中已经存在多年，因为“强引用”行为曾经是唯一可用的行为，许多应用程序都假定了这种行为。...多年来，此选项一直保留在 SQLAlchemy 中，因为“强引用”行为曾经是唯一可用的行为，并且许多应用程序都是根据这种行为编写的。...这个选项在 SQLAlchemy 中已经存在多年，因为“强引用”行为曾经是唯一可用的行为，许多应用程序都假定了这种行为。...列将不插入 JSON NULL 如 JSON “null” 在 ORM 操作中如预期地插入，当不存在时被省略 中详细说明的，JSON 如果完全缺少值，则不会呈现 JSON “null” 值。
在 DDL 中，它要么在“CONSTRAINT”子句中呈现，要么在目标约束的位置取决于列定义本身。...要处理具有相同列中的混合字符串/二进制数据的 SQLite 表，请使用一个将逐个检查每行的自定义类型： from sqlalchemy import String from sqlalchemy import...用户定义的函数 aiosqlite 扩展了 pysqlite 以支持异步，因此我们可以在 Python 中创建自定义用户定义的函数 (UDFs)，并直接在 SQLite 查询中使用它们，如此处所述：用户定义的函数...在 DDL 中，它要么在“CONSTRAINT”子句中呈现，要么在目标约束的位置取决于列定义本身。...要处理具有相同列中的混合字符串/二进制数据的 SQLite 表，请使用自定义类型逐个检查每一行： from sqlalchemy import String from sqlalchemy import
如何配置一个与 Python 保留字或类似的列？ 如何在给定映射类的情况下获取所有列、关系、映射属性等的列表？...大多数 ORM 都要求对象有某种形式的主键定义，因为内存中的对象必须对应于数据库表中的唯一可识别行；至少，这允许对象可以被定位用于仅影响该对象行而不影响其他行的 UPDATE 和 DELETE 语句。...基于列的属性可以在映射中被赋予任何所需的名称。请参阅明确命名声明式映射的列。 如何在给定一个映射类的情况下获取所有列、关系、映射属性等列表？ 所有这些信息都可以从 Mapper 对象中获得。...的自定义类型，以及这些类型的子类，如 PickleType。...的自定义类型，以及这些类型的子类，如 PickleType。
第一步，首先在configs中配置数据源 configs.py HOST = '127.0.0.1' PORT = '5432' DATABASE = 'runoobdb' USERNAME = 'postgres...= 'postgresql+psycopg2://postgres:*****@127.0.0.1:5432/runoobdb' # 连接其他数据库 SQLALCHEMY_BINDS = {...://postgres:123456@localhost:5432/lincms4', 'zzzdb': 'sqlite:///users.db' } SQLALCHEMY_DATABASE_URI...= DB_URI SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False SQLALCHEMY_ECHO = True 第二步，在exts中定义全局db exts.py from...flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() 第三步，构造了一个flaskutils，在这里定义一些接口应用到的公共类，比如数据转码，将数据集转换为
在 ORM 映射类上定义具有“index”属性的列的Indexable类型。...“index”表示属性与具有预定义索引以访问它的Indexable列的元素相关联。Indexable类型包括ARRAY、JSON和HSTORE等类型。...虽然该字段可以包含任意数量的元素，但我们希望单独引用名为name的元素作为行为类似独立列的专用属性： from sqlalchemy import Column, JSON, Integer from...关联表包含一个“鉴别器”列，用于确定每个关联表中的行与哪种类型的父对象相关联。 generic_fk.py - 展示了所谓的“通用外键”，类似于流行框架（如 Django、ROR 等）的做法。...关联表包含一个“区分符”列，用于确定哪种类型的父对象与关联表中的每个特定行关联。 generic_fk.py - 演示了所谓的“通用外键”，类似于流行框架（如 Django，ROR 等）的方式。
指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 键中 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql...Postgres: postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase MySQL: mysql://scott:tiger@localhost/mydatabase...列选项 选项名 说明 primary_key 如果为True，代表表的主键 unique 如果为True，代表这列不允许出现重复的值 index 如果为True，为这列创建索引，提高查询效率 nullable...如果为True，允许有空值，如果为False，不允许有空值 default 为这列定义默认值 常用的SQLAlchemy关系选项 选项名 说明 backref 在关系的另一模型中添加反向引用 primary...secondary join 在SQLAlchemy中无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件
在下面的示例中，包含非字符串类型的Literal[]条目与JSON数据类型相关联： from typing import Literal from sqlalchemy import JSON from...- 适用于声明式表 ### 对命令式表列应用加载、持久化和映射选项 在为声明式映射列设置加载和持久化选项一节中，讲述了如何在使用声明式表配置时设置加载和持久化选项时，使用 mapped_column()...在下面的示例中，一个包含非字符串类型的Literal[]条目链接到了JSON数据类型： from typing import Literal from sqlalchemy import JSON from...在下面的示例中，一个包含非字符串类型的Literal[]条目链接到JSON数据类型： from typing import Literal from sqlalchemy import JSON from...在下面的示例中，包含非字符串类型的 Literal[] 条目被链接到 JSON 数据类型： from typing import Literal from sqlalchemy import JSON
最常见的是能够获取给定 IDENTITY 列的“最后插入值”，这是 SQLAlchemy 在许多情况下隐式执行的过程，最重要的是在 ORM 中。...SQLAlchemy 将IDENTITY考虑在其整数主键列的默认“autoincrement”行为中，该行为在Column.autoincrement中描述。...最常见的是能够获取给定 IDENTITY 列的“最后插入值”，SQLAlchemy 在许多情况下都会隐式执行这个过程，最重要的是在 ORM 中。...最常见的是能够获取给定IDENTITY列的“最后插入的值”，这是 SQLAlchemy 在许多情况下隐式执行的过程，最重要的是在 ORM 中。...参数： length – 可选，用于 DDL 语句中的列长度，对于那些接受长度的二进制类型，如 MySQL 的 BLOB 类型。
只有在该行不匹配表中现有的主键或唯一键时，候选行才会被插入；否则，将执行更新。该语句允许分开指定要插入的值与要更新的值。...CREATE TABLE 参数 ## MySQL / MariaDB 唯一约束和反射 SQLAlchemy 支持带有标志 unique=True 的 Index 构造，表示唯一索引，以及表示唯一约束的...class sqlalchemy.dialects.mysql.JSON MySQL 的 JSON 类型。 从 5.7 版本开始，MySQL 支持 JSON。...只有候选行与表中现有的主键或唯一键不匹配时，才会插入候选行；否则，将执行更新。该语句允许单独指定要插入的值与要更新的值。...CREATE TABLE 参数 MySQL / MariaDB 唯一约束和反射 SQLAlchemy 支持带有标志 unique=True 的 Index 构造，表示唯一索引，以及表示唯一约束的 UniqueConstraint
，还继承现有表中的所有列。...以下内容可用作数据类型后面的空格分隔值： NOT NULL：列不能具有空值 UNIQUE：任何记录的列值都不能相同。Null始终被视为唯一值 PRIMARY KEY：上述两个约束的组合。...每张表只能使用一次 CHECK：确保列中值的条件为真 REFERENCES：值必须存在于另一个表的列中 在定义列之后，可以声明表范围的约束。...如何在PostgreSQL中创建表 我们将创建一个名为“pg_equipment”的表，它定义了各种游乐场设备。...如何在PostgreSQL中更改表数据 我们可以使用以下通用语法更改表的定义： ALTER TABLE table_name Action_TO_Take; 例如，我们可以通过输入以下命令在我们的“pg_equipment
、Boolean、Enum或者再次是特殊的数据类型，如JSON、ARRAY。...### 选择 ORM 实体和列 ORM 实体，如我们的User类以及其上的列映射属性，如User.name，也参与 SQL 表达式语言系统，表示表和列。...(stmt) SELECT x FROM json_array_elements(:json_array_elements_1) AS x “列值”形式也受 Oracle 方言支持，可用于自定义...json_each() JSON 函数来生成一个具有单列的表值表达式，该列被称为 value，然后选择了它的三行中的两行。...(stmt) SELECT x FROM json_array_elements(:json_array_elements_1) AS x “列值”形式也受 Oracle 方言支持，可用于自定义
可以使用 pip 使用“mypy”额外钩子安装 Mypy： pip install sqlalchemy[mypy] 插件本身如 Configuring mypy to use Plugins 中描述的那样配置...class sqlalchemy.ext.mutable.Mutable 定义透明传播更改事件到父对象的混入。 查看在标量列值上建立可变性中的示例以获取用法信息。...在 SQL 数据类型对象中介绍的示例中，我们从自定义类型开始，该类型在持久化之前将 Python 字典编组为 JSON 字符串： from sqlalchemy.types import TypeDecorator...，该对象值表示从底层映射表中的一个或多个列中“组合”出的信息。...class sqlalchemy.ext.mutable.Mutable 定义将更改事件透明传播到父对象的混合类。 查看在标量列值上建立可变性中的示例以获取用法信息。
Flask-SQLAlchemy是一个Flask扩展，简化了在Flask应用中使用SQLAlchemy的操作，SQLAlchemy是一个强大的关系型数据库框架，支持多种数据库后台。...在Flask-SQLAlchemy中，指定使用何种数据库是通过URL来实现的，各种主流数据库引擎使用URL格式如下： # hostname:数据库服务所在主机 # database：使用的数据库名...# SQLite数据库没有服务器，因此不用指定hostname,username,password,而url中的database指磁盘中的文件名 ---------------------------...,如：User.query.filter_by(role=admin_role).all(),表示返回user表中角色为管理员的数据 # query对象能调用的过滤器有很多，如： # ---------...的，查询结果：[]，发现结果为列表形式，自动执行查询all()方法，为了禁止自动查询执行方法，我们可以在Role中的关系定义中加入lazy="dynamic" # users
例如，如果我们在 PostgreSQL 模式中查看特定数据库列的定义，我们可能会收到字符串"VARCHAR"。...最简单的方法是根据重写反射列中描述的重写特定列。...例如，如果我们在 PostgreSQL 模式中查看特定数据库列的定义，可能会收到字符串"VARCHAR"。...最直接的方法是按照覆盖反射列中描述的覆盖特定列。...最直接的方法是按照覆盖反射列中描述的覆盖特定列。
显示导入成功即可刷新刚才的测试库，在测试库-schemas-public-tables中即可看到你新导入的控件数据集，与普通的数据库表并没有什么两样，仅仅是新增了一列叫做geom(geometry)的空间地理信息字段...可以看到地理信息列在postgis中已经被编码成一组特殊数字，而在R中的sf对象中则是嵌套列表，在Python的GeoDataFrame中则是特殊的geomtry列。...host='localhost', #本机地址 port='5432', #port编码 user='postgres', #用户名（在安装时默认生成，也可自定义...3、postgis与Python交互： python中的数据库交互操作路径比较多，这里仅使用geopandas提供的写入接口以及sqlalchemy写出接口，探索出可行的读写代码即可。...最后利用pandas封装的sqlalchemy写出函数，将刚才规范过之后的表china_map写入postgis库中。
零、写在前面 前面四篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写CSV、TSV、JSON、Excel、XML格式的数据，HTML页面读取，今天我们继续探索pandas。...我是使用豆瓣源安装的，速度很快 2、数据库PostgreSQL下载安装 （1） 下载地址：https://www.enterprisedb.com/software-downloads-postgres...b .输入数据库名称，其他默认，注释自己随便写，我写的first database，表示我的第一个数据库。 ? 我们还可以看一下数据库创建的语句，点击弹框中的SQL即可。 ?.../ 数据库类型://数据库用户名:数据库密码@服务器IP(如:127.0.0.1)或者服务器的名称(如：localhost):端口号/数据库名称 其中<database_type...csv_read.to_sql('real_estate', engine, if_exists='replace') pandas的to_sql函数，将数据（csv_read中的）直接存入postgresql
UniqueConstraint对象可用，因为在大多数情况下，Oracle 使用唯一索引来镜像唯一约束（例外情况似乎是当两个或更多个唯一约束表示相同的列时）；Table将使用设置了unique=True...，或者True以使用默认值（非唯一索引的所有列，唯一索引除最后一列外的所有列）。...UniqueConstraint对象，因为 Oracle 在大多数情况下使用唯一索引来反映唯一约束（例外情况似乎是当两个或多个唯一约束表示相同列时）；相反，Table将使用带有unique=True标志的...，或者True来使用默认值（对于非唯一索引，使用所有列，对于唯一索引，使用除最后一列之外的所有列）。...，或者接受 True 来使用默认值（对于非唯一索引是所有列，对于唯一索引是除最后一列外的所有列）。
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