既然是应用程序,那么数据库就是必不可少的一部分。数据库按照一定规则保存程序数据,程序再发起查询取回所需的数据。Web 程序最常用基于关系模型的数据库,这种数据库也称为 SQL 数据库,因为它们使用结构化查询语言。不过最近几年文档数据库和键值对数据库成了流行的替代选择,这两种数据库合称 NoSQL数据库,比如 redis 等等。
完整连接 URI 列表请跳转到 SQLAlchemy 下面的文档 (Supported Databases) 。这里给出一些 常见的连接字符串。
该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8:空间分析中,使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台,包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
首先,创建一个名为 app 的文件夹,并在其中创建一个名为 app.py 的文件,其中包含以下 Flask 应用程序代码:
在第四章周围,我们从只在一个文件夹中拥有所有内容转移到了更有结构的树形结构,并且我们认为可能会对梳理各个部分感兴趣。
在浏览器访问127.0.0.1:5000/func1和 127.0.0.1:5000/func2,返回的结果都是func。
笔者所在的项目组有多个测试环境,偶尔会出现由于程序错误导致负载飙升或日志打满磁盘的问题。基于早发现、早治疗的原则,我们可以构建一个web应用,从而对服务器的负载及磁盘空间进行监控。在本文中,前端我们使用易于上手的Vue、饿了么开源的Element以及百度的Echarts,后端接口使用基于Python的Flask框架。
在使用Docker镜像生成Dockerfile文件之前,需要先下载所需的Docker镜像。可以通过以下命令从Docker Hub上下载镜像:
MongoDB的聚合查询中,$substr只能匹配ASCII的数据,对于中文要使用$substrCP
简介 flask-session是flask框架的session组件,由于原来flask内置session使用签名cookie保存,该组件则将支持session保存到多个地方,如: redis:保存数据的一种工具,五大类型。非关系型数据库 memcached filesystem mongodb sqlalchmey:那数据存到数据库表里面 安装 pip3 install flask-session 配置存储方式 redis #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8
Python,这一通用编程语言,已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑,可谓编程入门同学的首选!那么,让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧!
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库,而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处,包括扩展单个微服务的能力,使代码库更易于理解和测试,以及为每个微服务使用不同的编程语言,数据库和其他工具。
简介 flask-session是flask框架的session组件,由于原来flask内置session使用签名cookie保存,该组件则将支持session保存到多个地方,如: redis memcached filesystem mongodb sqlalchmey 安装 pip3 install flask-session 存储方式 redis #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 - import redis from flask import Flas
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
前言 Flask-SQLAlchemy ORM 可以直接操作数据库,可以用db.create_all()代码同步表到数据库。 当我们需要修改表的字段,比如对表新增字段,修改字段的时候需用到flask-migrate 插件来同步迁移数据。 flask-migrate 迁移数据 django 框架里面可以用migrate 命令进行数据库的同步,Flask 框架有个flask-migrate 插件可以实现类似功能。 通过命令行操作实现数据库的同步。 from flask import Flask from fla
包管理 管理包和依赖的工具。 pip:Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv:Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling:管理 Python 包的命令行工具。 wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller:将 Python
其中在 Web 领域,也有大名鼎鼎的 Django 和 Flask,今天我们就通过 Flask,用五分钟写一个简单的交互页面!
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
简介 flask-migrate是flask的一个扩展模块,主要是扩展数据库表结构的. 官方文档:http://flask-migrate.readthedocs.io/en/latest/ 使用flask-migrate需要依赖flask-script组件,详见本人另外一篇博客 --> flask-script详解 安装 pip install flask-migrate 使用举例 创建命令 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQL
Flask框架是Python开发的一个基于Werkzeug和Jinja 2的web开发微框架,它的优势就是极其简洁,但又非常灵活,而且容易学习和应用。因此Flask框架是Python新手快速开始web开发最好的选择,此外,使用Flask框架的另一个好处在于你可以非常轻松地将基于Python的机器学习算法或数据分析算法集成到web应用中。
网络上很多似懂非懂的人,总是要么说Python被眼中高估了,要么说Python不值得学,就是脚本语言
今天将分享基于Flask的深度学习模型服务端部署完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多。而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
搭建一套数据治理体系耗时耗力,但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html
PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
数据库:PostgreSQL 框架:Flask 语言:Python 3.6 前提 之前我有每天定时爬取bing壁纸,写入postgresql数据库的,如下: ER图 需要的Python环境 flask
from flask import Flask, render_template from flask_avatars import Avatars
前言 文件上传的基本原理实际上很简单,基本上是: 一个带有 enctype=multipart/form-data 的 <form> 标记,标记中含有 一个 <input type=file> 。 应用通过 request 对象的 files 字典来访问文件。 使用文件的 save() 方法把文件 永久地保存在文件系统中。 简单介绍 从最基本的功能开始,这个应用上传文件到一个指定目录,并把文件显示给用户。 以下是应用的部分代码: import os from flask import Flask, flas
> 今天在微软的galary 中闲逛,发现了一个PS脚本,是导出当前的用户数据大小的值的,和对比一段时间数据库大小的值。我们现在不需要对比,只需要得出当前的用户的几个指标,因此我将这段PS代码修改了下,就不再需要利用EXCEL 做数据大小的计算了,代码如下,大家可以把这段代码COPY 到一个NOTEPAD中,然后保存为PS1即可。
我的想法是:给你一张配料表,我能做什么不同的食谱?也就是说,我可以用我公寓里的食物做什么食谱?
在微信小程序中,我们可以通过云开发API数据库的功能,直接在小程序中使用云端数据库。有时,我们可能需要将数据库中的数据导出到本地,以便进行数据分析或备份。本文将通过案例和代码的方式,详细介绍微信小程序云开发API数据库的导出方法。
上一期我们讲解了使用 Python 读取文档编码的相关问题,本期我们讲解使用 Python 处理 CSV、PDF、Word 文档相关内容。
前言 前面讲了项目中使用config.py 可以管理开发、生产、测试等环境的配置,这篇继续学习在项目中添加flask_sqlalchemy 和 flask_migrate 的配置 环境准备 先pip安装flask_sqlalchemy 和 flask_migrate pip install flask_sqlalchemy pip install flask_migrate flask_sqlalchemy是封装了sqlalchemy 实现 ORM 操作数据库,flask_migrate 模块可以实现数据迁
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一、数据库操作 1,orm orm(object-Relation Mapping),对象-关系映射,主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。 优点: - 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. - 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作. - 不用编写各种数据库的`sql语句`. - 实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. - 不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库。 - 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码. 缺点: - 相比较
地址:https://github.com/shmilylty/OneForAll
机器学习发展到现在,已经积累了非常多的文章,特别是深度学习火起来后,每年新增加的论文非常多,如果需要研究某个领域,不仅需要阅读这个领域经典的论文,也必须时刻关注最新的学术进展,比如最近两年特别火的 GAN,不仅需要先了解它的第一篇开山之作--"Generative Adversarial Nets",也需要关注最新发表的该领域的论文。
毕业之后,真的是误打误撞进入了互联网这个大环境。从第一份工作接触到Python开始,了解到它的强大之处,便主动地开始学习,最终还是走上了数据这个行业其中有一定的偶然性,但似乎也是多年前埋下的伏笔。
1、循环调用getopt_long解析命令行参数,将参数保存到static DumpOptions dopt;中 2、判断参数是否相容,不相容则退出: options -s/--schema-only and -a/--data-only cannot be used together options -c/--clean and -a/--data-only cannot be used together options --inserts/--column-inserts and -o/--oids cannot be used together option --if-exists requires option -c/--clean
1、循环调用getopt_long解析命令行参数,将参数保存到static DumpOptions dopt;中 2、判断参数是否相容,不相容则退出:
在非常多的问题中,例如商品推荐数据存储(大量的用户和商品,还有购买金额等信息),金融数据存储(大量的标的,价格等),我们不可避免的都会碰到数据过大的问题,如果对这类数据进行处理显得直观重要,本文我们介绍碰到大数据时,我们采用的四种策略。
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话:一步一步的教程(LangChain 🦜🔗,ChromaDB,OpenAI嵌入,Web Scraping)。
FastAPI是一个基于Python 3.6+的现代Web框架,它专注于高性能和易用性。FastAPI通过结合多种技术实现了出色的性能,包括异步编程、类型提示和自动文档生成。FastAPI基于Starlette框架,并且使用Pydantic库进行数据验证和转换,从而使RESTful API的开发变得更加容易。
将数据从一个服务器复制到另一个服务器的过程就是PG复制。源数据库服务器通常称为Master,而接收复制数据的数据库服务器称为Replica服务器。
如果你装好某款数据库产品,比如:分布式图数据库 NebulaGrpah,跃跃欲试的第一步是不是就让它干活搞数据呢?好的,现在问题来了,如何把相对原始的数据处理、建模并导入 NebulaGraph 呢?本文是一个端到端的示例演示,从多数据源聚合数据,清理、利用 dbt 转换成 NebulaGraph 建模的属性图点边记录,最后导入成图谱的全流程。
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