Python 是一种流行的编程语言，广泛用于各种应用程序，包括 Web 开发、数据科学和机器学习。它的简单性、灵活性和易用性使其成为所有级别开发人员的绝佳选择。使Python脱颖而出的功能之一是OrderedDict类，它是一个字典子类，可以记住插入项目的顺序。但是，在某些情况下，我们可能需要将嵌套的 OrderedDict 转换为常规字典，以便于进一步处理数据。
本文主要讲解如何利用python中的pymysql库来对mysql数据库进行操作。
Flask 框架里，可以用 jsonify 返回 json 数据，但是为什么不用 Python 自带的 json 模块返回 JSON 数据呢？
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
你想读写 JSON(JavaScript Object Notation) 编码格式的数据。
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
原文：OverIQ Tutorials 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 C 编程教程 C 语言基础 C 编程导论 安装 Code::Blocks 创建和运行第一个 C 程序 C 程序的基本要素 关键字和标识符 C 语言中的数据类型 C 语言中的常量 C 语言中的变量 输入和输出 C 语言的输入和输出 使用 C 语言格式化输入和输出 C 语言中的表
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
SQLAlchemy 是用Python编程语言开发的一个开源项目，它提供了SQL工具包和ORM对象关系映射工具，使用MIT许可证发行，SQLAlchemy 提供高效和高性能的数据库访问，实现了完整的企业级持久模型。
简介： 集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。以下是集合最重要的两点： 1、去重，把一个列表变成集合，就自动去重了。 2、关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系。 一、集合的创建 1 set1 = set({1,2,3,4,5}) 2 set2 = {1,2,3,4,5} 3 set3 = set('abc') 4 print(set1,set2,set3) #{1, 2, 3, 4, 5} {1, 2, 3,
集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。
之前听到过别人有说过Python只是一个玩具做不了大项目，我当时是嗤之以鼻的，不说豆瓣这样的公司采用Python做的网站，GitHub上那么多大项目都是用Python写的，怎么能说Python只是一个玩具呢。直到我参与维护一个Python项目。
在任何应用中，都需要持久化存储，一般有3种基础的存储机制：文件、数据库系统以及一些混合类型。这种混合类型包括现有系统上的API、ORM、文件管理器、电子表格、配置文件等。在了解数据库以及如何在Python中使用他们之前，首先需要知道数据库概念以及SQL语句。
FastAPI 是一个用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。它在许多方面都比其他框架快，具有简洁的语法和易于使用的工具。其中包括与数据库交互的工具，即 ORM（对象关系映射）。
前面了解了一下python的类型提示，这里就接着记录一下Pydantic这个用来执行数据校验的库。而且FastAPI就是基于python的类型提示和Padantic实现的数据验证。 简介 官网：https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic就是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档(使用JSON模式)的库； 使用Python的类型提示来进行数据校验和settings管理； 可以在代码运行的时候提供类型提示，数据校验失败
Python有两种数据类型，它们共同构成了使用JSON的理想工具：字典和列表。让我们探索如何：
重点掌握第1种,在工作中,我们的项目在启动的时候,需要预先设置一些配置信息,为了方便管理,便于维护,我们将所有的配置信息,封装在一个类中,然后再进行使用,下面是代码的实现过程,大家可以看一下:
Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，很适合个人开发，我们在此处做一个接口。
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。
近期在项目中,要对1张100多万条记录的表进行查询,然后进行一些数据的统计,但是在这个过程中,发现只查询出来几条数据就出现了UnicodeDecodeError了。 在这里,我们使用sqlalchemy库进行查询,其内部还是Cx_Oracle来进行对应的操作，使用的Python版本为3.5.0，宿主系统为Windows 2008 Server，然后进行类似如下的操作: from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('oracl
数据我就按比较常见的列表嵌套字典来演示了，这种数据结构也是在各个场景下经常用到的数据结构[{},{},{}…]
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文！上一篇文章我们介绍了快速上手SQLAlchemy框架，两分钟了解Python之SQLAlchemy框架的使用今天就让我们学习下如何将Flask框架与SQLAlchemy框架进行整合。在Python的Web项目中我们都是使用Flask框架的，快速上手Flask请参考一分钟学会Flask框架的安装与快速使用。
函数input()接受一个参数：即要向用户显示的提示或说明，让用户知道该如何做。在这个 示例中，Python运行第1行代码时，用户将看到提示Tell me something, and I will repeat it back to you:。程序等待用户输入，并在用户按回车键后继续运行。输入存储在变量message中，接下 来的print(message)将输入呈现给用户：
由于flask属于轻量级web框架， 更加自由、灵活，可扩展性强，第三方库的选择面广，开发时可以结合自己最喜欢用的轮子，也能结合最流行最强大的Python库 。所以这个框架的代码架构需要自己设计。
字典和列表是 Python的两种数据类型，也是用来处理JSON的完美工具。本文将主要分享以下内容：
在使用 yield 压平嵌套字典有多简单？这篇文章中，我们讲到，要把一个多层嵌套的字典压平，可以使用yield关键字来实现。
如果设置成 True，SQLAlchemy 将会记录所有 发到标准输出(stderr)的语句，这对调试很有帮助。
工具介绍：SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
欢迎来到本篇技术博客，今天我们将探讨在Java中如何进行JSON、String、JSONObject、JSONArray之间的转换。JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于现代软件开发中。在本文中，我们将深入研究JSON的基本概念，以及如何在Java中高效地进行数据的转换与处理。
后面会通过继承这个 Base 类，来创建每个数据库 Model，也称为 ORM Model
Flask 模型: Flask 默认并没有提供任何数据库操作的API,我们可以选择任何合适自己项目的数据库来使用,可以采用原生的语句实现也可以采用ORM框架(SQLAlchemy / MongoEngine 扩展库) 实现;
python3.6 使用 pymysql 连接 Mysql 数据库及 简单的增删改查操作
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前言 SQLAlchemy采用简单的Python语言，提供高效和高性能的数据库访问，实现了完整的企业级持久模型。SQLAlchemy 是目前python中最强大的 ORM框架, 功能全面。 Flask-SQLAlchemy 是一个为 Flask 应用插件，封装了SQLAlchemy，简化了操作，只需添加配置项就可以在Flask 项目中使用。 Flask-SQLAlchemy 环境准备 Flask 使用版本v2.2.2 先安装连接 mysql 驱动包 pymysql pip install pymysql 安
1.list（列表） 2.tuple（元组） 3.str（字符串） 4.set（集合） 5.dict（字典）
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。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
Python数据库操作是软件开发中不可或缺的一环，尤其在面试环节，候选人需展现出对SQLAlchemy ORM、SQLite等工具的熟练掌握。本文将深入浅出地解析Python数据库操作相关的面试题，揭示常见问题与易错点，并提供实用的代码示例，助您在面试中脱颖而出。
前言 Flask-RESTX 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望作为输入有效负载的数据。使用该fields模块，您可以在资源中使用所需的任何对象（ORM 模型/自定义类/等）。fields还允许您格式化和过滤响应，因此您不必担心暴露内部数据结构。 在查看您的代码时，也非常清楚将呈现哪些数据以及将如何格式化。 基本用法 user模型 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名 id = db.Column(
Develop success from failures. Discouragement and failure are two of the surest stepping stones to success.
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关于sql解析的一些概述： 因为最近在研究如何将oracle的sql语句迁移到hive上去，前期是准备写一些udf函数去弥补hive缺失oracle函数的遗憾， 其次会使用python开始开发一套轮子去实现转换。目前是实现了DDL建表语句的迁移，之后会慢慢不上DML的迁移。 目前的整体架构和一般的sql解析引擎无异，有如下几个部分： Catalog：这部分相当于字典表，使用了pyhs2去检查hive是否存在这张表，后续的话，应该也会利用pyhs2直接建表。 DDL_parser:现在只是实现了建表语句的互换 sql_parser:打算是正常的select语句，不支持insert语句。解析关键字，生成一棵树。主要是对oracle语句和hive语句的join做出处理，变成一个逻辑执行计划。 analyzer:将逻辑执行计划，重新组装成hive sql语句。 具体细节如下： 逻辑执行计划主要是树的数据结构，分为三种节点： 一元节点：主要是存放Project,Sort,Limit,Filter这四种操作。一个子节点 二元节点:主要是Except(也就是类似于not in),Intersect(也就是join，这里目测实现难度会最大)，两个子节点 parser的设计： 对于传入的语句将\r\n\t这些都替换为空格，设为空格标识符。 对sql语句进行拆分，会使用stack的结构，处理子查询。 DDL的解析：对create和table进行匹配，create table设为DDL标识符。表名就是identifier,再就是匹配括号，将括号里面的语句进行处理转换成hive的语句。 其中特别提到的是数据类型的转换，通常来讲是会全部转成string类型，number会转成decimal类型。 sql_parser：会对里面的函数进行匹配，使用字典的形式去匹配，赋值相应的标识符。将相应的字段名，处理到keyword的执行计划中，放入树中。会处理oracle的一些特殊表示连接 的方式 analyzer:目前再将sql_parser的数再拼接回来，将oracle简写的sql语句变成hive的。
Python3 中有六个标准的数据类型： Number（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Sets（集合） Dictionary（字典） Number（数字） Python3 支持int、float、bool、complex（复数）。 在Python 3里，只有一种整数类型 int，表示为长整型，没有 python2 中的 Long。 像大多数语言一样，数值类型的赋值和计算都是很直观的。 内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。 >>> a, b, c,
由于app最后才加载,所以其他文件,比如models.py不能从app.py导入任何变量,
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍如何运用QJson组件的实现对JSON文本的灵活解析功能。
这是关于Open Policy Agent（OPA）策略语言Rego背后的设计原则的博客系列的第二部分。前面我们描述了如何将Rego的语法设计为反映真实策略的结构。在本系列的这一部分中，我们将了解Rego为什么以及如何专门使用分层数据（例如JSON和YAML）来表示它用于决策和表示决策本身的原始信息。
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