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利用geopandas与PostGIS进行交互

本文就将针对如何利用geopandas向PostGIS空间数据库写入及读取矢量数据进行介绍。...图1 2 geopandas与PostGIS进行交互 为了能在geopandas中与postgresql和PostGIS建立连接,请确保以下3个库已经安装: pip install sqlalchemy...(后者用于创建数据库连接),并读入重庆市.geojson文件,你可以在开头的Github仓库找到它: 图6 接着我们来演示如何通过geopandas向PostGIS推送矢量信息表,使用到的API为to_postgis...字符型,用于指定当数据库中已存在同名表的相应策略,'fail'表示抛出错误,'replace'指替换,'append'指向原表追加,默认为fail 「schema」:字符型,用于指定schema,默认为...'public' 「index」:bool型,用于指定是否保留index信息 「index_label」:字符型或序列,当「index」被设置为True为index信息指定字段名称 ❞ 首先需要利用sqlalchemy

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(数据科学学习手札93)利用geopandas与PostGIS进行交互

本文就将针对如何利用geopandas向PostGIS空间数据库写入及读取矢量数据进行介绍。 ?...图6   接着我们来演示如何通过geopandas向PostGIS推送矢量信息表,使用到的API为to_postgis(),其主要参数如下: name:字符型,用于指定推送到PostGIS后的表名称...con:sqlalchemy.engine.Engine对象,用于建立与数据库的连接 if_exists:字符型,用于指定当数据库中已存在同名表的相应策略,'fail'表示抛出错误,'replace...fail schema:字符型,用于指定schema,默认为'public' index:bool型,用于指定是否保留index信息 index_label:字符型或序列,当index被设置为True为...图9 2.2 利用geopandas从PostGIS读取数据   从PostGIS中读取数据要用到另一个API,对应geopandas的read_postgis(),其主要参数如下: sql:字符型,

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25. Flask 数据库迁移 flask-migrate

更好的解决办法是使用数据库迁移框架,它可以追踪数据库模式的变化,然后把变动应用到数据库中。 在Flask中可以使用Flask-Migrate扩展,来实现数据迁移。...pip3 install flask-migrate 编写数据库定义模型类:db_database.py from flask import Flask from flask_sqlalchemy import...'] = 'mysql://%s:%s@127.0.0.1:3306/%s' % (user,password,database) # 设置sqlalchemy自动更跟踪数据库 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS..."xhosd6f982yfhowefy29f" # 读取配置 app.config.from_object(Config) # 创建数据库sqlalchemy工具对象 db = SQLAlchemy...回退数据库 回退数据库,需要指定回退版本号,由于版本号是随机字符串,为避免出错,建议先使用python3 db_database.py db history命令查看历史版本的具体版本号,然后复制具体版本号执行回退

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【Celery实践二】在Flask项目中使用Celery

背景 上篇我们介绍了Celery的环境搭建以及基础入门,这篇主要分享如何在Python+Flask项目中使用。...Flask(__name__)#实例化应用对象celery = Celery(app.name)# 创建celery实例celery.config_from_object(celery_setting)#读取...eventlet -Q job1  5、工作流简述     请求run_job接口,通过url映射到对应view函数;view函数执行业务处理后推送异步方法到指定队列;worker监听指定队列中消息并消费,将结果保存...;     如果平台是综合多种类型的自动化任务并且需要指定worker消费的话,流转应该是下图这样。     ...最后 整体来讲Celery使用上手难度 ★★☆☆☆,容易出问题的地方一般在启动:worker 以及 -A 后边路径,下篇分享如何使用Celery实现动态定时任务的配置。

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Celery+Rabbitmq实现异步执行任务

Celery是Python的一个第三方库,中文为"芹菜"的意思,是一个生产者消费者模式的框架,我们使用Celery主要用来异步执行任务或执行定时任务,这篇文章介绍实现异步执行任务的方法....(当然也可以不分开,具体根据项目的代码量和实际需要来使用.)...注意:目录名不要直接叫celery,不要与python关键字,第三方模块的名字冲突,否则导致导包出错 在新建的目录下创建config.py, tasks.py, main.py三个python...worker,从代理队列中获取任务并执行,如果任务队列为空,则一直等待到有任务 Windows Bug:如果Celery4.0以上的版本在Windows上使用,通过上面的启动命令启动,在执行task.delay...调用celery异步执行任务 在需要执行异步任务的地方导入任务,使用task.delay(参数)调用任务 如:与celery_tasks目录同级的demo目录下有一个demo.py文件,我在

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Centos7安装Airflow2.x redis

airflow # 在root用户下,改变airflow文件夹的权限,设为全开放 chmod -R 777 /opt/airflow # 切换为普通用户,执行airflow worker命令就行 # 启动发现普通用户读取的...airflow celery worker 启动成功显示如下 [worker.png] 方法二 # 执行worker之前运行临时变量(临时的不能永久使用) export C_FORCE_ROOT=...# task重试是否发送邮件 'email_on_retry': False, } —————————————————————————————————————————————— 补充 在跑任务发现部分任务在并行时会出现数据的异常解决方案...如果你没有设置这个值的话,scheduler 会从airflow.cfg里面读取默认值 dag_concurrency 在DAG中加入参数用于控制整个dag max_active_runs : 来控制在同一间可以运行的最多的...需要不小于10才行,若小于10,那么会有任务需要等待之前的任务执行完成才会开始执行。

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SqlAlchemy 2.0 中文文档(二十八)

警告 在作用域中使用 current_task() 作为“键”要求必须从最外层的可等待对象中调用 async_scoped_session.remove() 方法,以确保任务完成从注册表中删除键,否则任务句柄和...使用此功能,集合永远不会被读取,只能使用显式 SQL 调用进行查询。...小贴士 SQLAlchemy 通常不建议在新开发中使用“scoped”模式,因为它依赖于可变的全局状态,当线程或任务内的工作完成,必须明确地将其销毁。...警告 在作用于范围的“key”中使用current_task()要求在最外层可等待内调用async_scoped_session.remove()方法,以确保在任务完成从注册表中移除该键,否则任务句柄以及...当所有行都用尽,返回None。 该方法是为了与 SQLAlchemy 1.x.x 向后兼容而提供的。 仅获取结果的第一行,请使用AsyncResult.first()方法。

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保姆级干货盘点#数据分析零基础到实战,Python、Pandas与各类数据库

一、基本知识概要 SQLAlchemy模块安装 数据库PostgreSQL下载安装 PostgreSQL基本介绍使用 Pandas+SQLAlchemy将数据导入PostgreSQL Python与各种数据库的交互代码实现...二、开始动手动脑 1、SQLAlchemy模块安装 安装SQLAlchemy模块(下面操作都是在虚拟环境下): 方法一:直接pip安装(最简单,安装慢,可能出错) pip install SQLAlchemy...方法二:轮子(wheel)安装(比较简单,安装速度还可以,基本不出错) 点击这里下载SQLAlchemy的.whl文件,然后移动到你的开发环境目录下。...将数据导入Postgre (1) Python操作代码 import pandas as pd import sqlalchemy as sa \# 读取的CSV文件路径 r\_...(3) 运行结果 [d6rewpfd4d.png?

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mysql数据库优化(四)-项目实战

查询中添加:  Select sql_no_cache count(*) from account_user; 不缓存 4.查看相关结果,并进行优化 一: ? 时间耗时3.32秒。  分析得知: ?...where子句条件uid进行筛选,而索引用的是 id。 解决方法: 第一种:在 uid上添加索引。 ? 分析得知: ? ? 查询使用uid的索引,耗时0.002秒。...第二种:对于客户端不需要表中全部字段的情况,在查询最好选择具体的字段,而不是直接 select  *  from table;这样 可以减少网络带宽 在sqlalchemy中为如下(直接使用类方法,及查询具体字段...,而不是返回一个对象) class RealAuth(DB.Model): 总结: 错误原因:由于没有对where子句条件使用索引,导致查询过慢 经验教训:添加索引  二:在查订单, 接口直接 无响应...查询条件的值的类型和设计表的类型相对应,否则可能导致 数据库无法使用此索引,而出错

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Flask数据库

在Flask中使用mysql数据库,需要安装一个flask-sqlalchemy的扩展。...管理数据库 使用Flask-SQLAlchemy扩展操作数据库,首先需要建立数据库连接。...# 创建对象 ro1 = Role(name='admin') # session记录对象任务 db.session.add(ro1) # 提交任务到数据库 db.session.commit...() 偏移原查询返回的结果,返回一个新查询 order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序,返回一个新查询 group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询 常用的SQLAlchemy...回退数据库 回退数据库,需要指定回退版本号,由于版本号是随机字符串,为避免出错,建议先使用python _migrate.py db history命令查看历史版本的具体版本号,然后复制具体版本号执行回退

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Python celery原理及运行流程解析

Celery Beat:任务调度器,Beat进程会读取配置文件的内容,周期性地将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列。...Celery Worker:执行任务的消费者,通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。 Result Backend:任务处理完后保存状态信息和结果,以供查询。...Celery默认已支持Redis、RabbitMQ、MongoDB、Django ORM、SQLAlchemy等方式。 工作原理 它的基本工作就是管理分配任务到不同的服务器,并且取得结果。...= 'redis://localhost:6379/0' # 把任务结果存在了Redis # CELERY_TASK_SERIALIZER = 'msgpack' # 任务序列化和反序列化使用msgpack...方案 CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 读取任务结果一般性能要求不高,所以使用了可读性更好的JSON CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES =

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pony:简洁易用的 ORM 库

当用户访问网站,会显示所有产品的名称和价格。 2. 数据分析 在数据分析领域,Python Pony ORM 可以帮助分析师轻松地从数据库中获取数据,并进行统计和分析。...任务调度 在任务调度系统中,Python Pony ORM 可以帮助管理任务的执行状态和结果。...这些函数可以与任务调度系统结合使用,实现任务的创建、管理和监控。 总结 Python Pony ORM 是一个强大而简单的 Python 对象关系映射库,它能够帮助开发者轻松地进行数据库操作。...Pony ORM的语法接近Python原生语法,使得学习和使用起来相对容易。 SQLAlchemy提供了一个更为强大和灵活的框架,它允许进行复杂的数据库操作,但这也意味着它的学习曲线可能更陡峭。...SQLAlchemy拥有一个庞大的社区和广泛的文档支持,这使得在遇到问题更容易找到解决方案。 数据库支持: Pony ORM支持多种数据库,包括PostgreSQL、MySQL、SQLite等。

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Python 数据库操作 SQLAlchemy

数据库是专门用于数据的集中存储和查询的软件,它便于程序保存和读取数据,且能够通过特定的条件查询指定的数据。 数据库原理请参考如果有人问你数据库的原理,叫他看这篇文章。...对保存在数据库中的数据进行读取和修改。 导入 SQLAlchemy 模块并连接到 SQLite 数据库 SQLAlchemy 通过 createengine 函数来创建数据库连接。...merge 修改数据,当数据中存在该数据修改,不存在是将当前数据插入数据库中。...代码运行结果 以上示例代码的运行结果如下 2019-02-16 21:45:23,919 INFO sqlalchemy.engine.base.Engine SELECT CAST('test plain...本文只是对 SQLAlchemy使用进行简单的介绍,SQLAlchemy 本身还有很多特性和运用方法我们可以共同探讨。

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Flask_数据库

缺点: 相比较直接使用SQL语句操作数据库,性能上有损失 根据对象操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化为对象,在映射过程中性能有损失....当使用 不合适的指定无编码的数据库默认值,这对于 一些数据库适配器是必须的(比如 Ubuntu 上 某些版本的 PostgreSQL )。...查询过滤器 过滤器 说明 filter() 把过滤器添加到原查询上,返回一个新查询 filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上,返回一个新查询 limit 使用指定的值限定原查询返回的结果 offset...() 偏移原查询返回的结果,返回一个新查询 order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序,返回一个新查询 group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组,返回一个新查询 # filter_by...python 文件 db upgrade 然后观察表结构 7.若返回版本,则利用 python 文件 db history查看版本号 8.python 文件 db downgrade(upgrade) 版本号 出错的解决方法

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