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纯Python轻松开发在线留言板!

图1 2 利用peewee在Dash中整合数据库 说起peewee,很多使用过ORM(Object Relational Mapping,对象关系映射)工具的朋友都听说过,它跟SQLAlchemy等框架功能上看都大同小异...图2 peewee虽然相比SQLAlchemy等重型的ORM框架已经轻量很多了,但内容还是非常丰富,我们今天就针对一些典型场景,展示一下其与Dash应用如何相互结合。...2.1 创建数据表 利用peewee构建数据表,需要定义相应的Model类,在类中构建的属性即对应表中的字段,并且在Meta类中定义其他的一些属性,譬如下面的例子我们就以最简单的SQLite数据库为例:...创建的知识可以参考http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/models.html。...level字段为8 Model1.update(level=8).where(Model1.username == '张三').execute() 图7 更多内容可参考官方文档http://docs.peewee-orm.com

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(数据科学学习手札120)Python+Dash快速web应用开发——整合数据库

而在今天的教程中,我就将带大家学习在Dash中利用简单好用的ORMpeewee,快速高效地将数据库整合进Dash应用中。 ?...图1 2 利用peewee在Dash中整合数据库   说起peewee,很多使用过ORM(Object Relational Mapping,对象关系映射)工具的朋友都听说过,它跟SQLAlchemy等框架功能上看都大同小异...图2 peewee虽然相比SQLAlchemy等重型的ORM框架已经轻量很多了,但内容还是非常丰富,我们今天就针对一些典型场景,展示一下其与Dash应用如何相互结合。...2.1 创建数据表   利用peewee构建数据表,需要定义相应的Model类,在类中构建的属性即对应表中的字段,并且在Meta类中定义其他的一些属性,譬如下面的例子我们就以最简单的SQLite数据库为例...为了方便演示,我选择SQLite作为示例数据库,首先我们需要构建一个model.py来设计表模型,来存放每条留言信息,并自定义一些功能函数: model.py from peewee import

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经验拾忆(纯手工)=> Python-

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) 还有一个更重要的感觉就是, peewee 的 API方法名 和 SQL...各种 web框架嵌入使用 peewee 案例传送门: 官档-Web案例:http://docs.peewee-orm.com/en......表-记录-字段 ORM语法 和 数据库的 (表-记录-字段)对应关系如下: ORM结构 数据库 类 表 实例(对象) 记录 类属性 列 默认自增主键ID 定义一个类,继承了peewee模块的Model...)" 的字段 但 一旦你把一个自定义字段,设为主键,默认的id字段就会被覆盖: name = CharField(primary_key=True) # name设为了主键, 原有的默认id就没了...官档-字段-参数:http://docs.peewee-orm.com/en... 但下面我还会挑一些主要常用(有一点点点难特别)的说一下。。。

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2017年Python 开发者应该关注的 7 个类库

它拥有简化创建,格式化,操作和转换数据,以及时间和时间戳的功能。 该库解决了 Python 2 或 3 的支持 datetime 类型的需求。...至于 Zappa,它所有 Python WSGI 的应用在 AWS Lambda + API 网关上的部署变得轻而易举。...#4 Peewee Peewee 是 Python 生态中简单的,富有表现力的 ORM ,它支持 SQLite,MySQL 和 PostgreSQL。数据库经常需要为应用去使用扩展的数据。...点击这里学习如何Peewee 中创建一个数据库 #5 Sanic + uvloop Sanic 是一个与 Flask 类似,基于 uvloop 的 web 框架,它能让 Python 更快速。...然而,理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识,数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。

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Python程序员都会喜欢的6个库,拿走不谢!

Peewee Peewee是一个小型但是十分强大的库,支持通过ORM的方式访问数据库,原生支持SQLite、MySQL和PostgreSQL等数据库。...为什么需要它: 任何一个需要经常使用外部数据的应用基本都会用到数据库,但是通过临时连接数据库中读写数据会带来很多麻烦。 Peewee提供了一条访问数据库资源的安全、稳定的通道。...Peewee同时原生支持数据库事务 (transaction),并有许多可选的额外模块,提供了数据库连接池(connection pooling)到类似多对多(many-to-many)的高级field...Invoke 简单来说, Invoke 你通过一个Python库便捷地执行系统管理任务。 为什么需要它: 谁不想要一个“可以运行shell命令、定义并归类执行任务的简洁、高级接口”呢?...为什么需要它: 处理时区、日期转换、应对不同的日期格式以及其他日期相关的东西,足够你头疼一天半的。如果使用Python自带标准库中的模块,那么估计你得头疼两天了。

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Python 开发者 2017 应该关注的 7 个类库

它拥有简化创建,格式化,操作和转换数据,以及时间和时间戳的功能。 该库解决了 Python 2 或 3 的支持 datetime 类型的需求。...使用 Arrow,开发人员可以轻松地将一个时区转换为另一个时区。此外,Arrow 的日期,时间和日历模块打开了一站式服务的国际化应用程序的大门。 ?...至于 Zappa,它所有 Python WSGI 的应用在 AWS Lambda + API 网关上的部署变得轻而易举。...4、Peewee Peewee 是 Python 生态中简单的,富有表现力的 ORM ,它支持 SQLite,MySQL 和 PostgreSQL。数据库经常需要为应用去使用扩展的数据。...然而,理解每一个系统如何工作以及如何将数据整理成合适的形式是一个非常有挑战性的工作。由于缺乏对于如何在新技术之间混合和迁移数据的认识,数据分析中攫取有效的结论将是非常困难的。

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Python程序员都会喜欢的6个库

Peewee ---- Peewee是一个小型但是十分强大的库,支持通过ORM的方式访问数据库,原生支持SQLite、MySQL和PostgreSQL等数据库。...为什么需要它: 任何一个需要经常使用外部数据的应用基本都会用到数据库,但是通过临时连接数据库中读写数据会带来很多麻烦。 Peewee提供了一条访问数据库资源的安全、稳定的通道。...Peewee同时原生支持数据库事务 (transaction),并有许多可选的额外模块,提供了数据库连接池(connection pooling)到类似多对多(many-to-many)的高级field...Invoke ---- 简单来说, Invoke 你通过一个Python库便捷地执行系统管理任务。 为什么需要它: 谁不想要一个“可以运行shell命令、定义并归类执行任务的简洁、高级接口”呢?...为什么需要它: 处理时区、日期转换、应对不同的日期格式以及其他日期相关的东西,足够你头疼一天半的。如果使用Python自带标准库中的模块,那么估计你得头疼两天了。 来源:编程派 ?

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Python进阶——元类是怎么创建一个类的?

__ 在这个例子中,我们定义了 int、str、function、class,然后分别调用了它们的__class__ 方法,这个 __class__ 方法可以返回实例是如何创建出来的...方法返回的结果我们可以看到: 创建整数 a 的类是 int,也就是说 a 是 int 的一个实例 创建字符串 b 的类是 str,也就是说 b 是 str 的一个实例 创建函数 c 的类是 function...现在我们来看一下,使用元类创建类时,如何定义一些自己的逻辑,然后改变类的属性或行为。...我们在开发中其实用的并不多,元类的使用,经常会出现在一些框架中,例如Django ORMpeewee,下面是使用 Django ORM 定义一个数据表映射类的代码: class Person(models.Model...能做到这样的秘密就在于,Person 类在创建时,它的逻辑交给了另一个类,这个类针对类属性进行了转换,最终变成对象与数据表的映射,通过转换映射,我们就可以通过实例属性的方式,友好地访问表中对应的字段值了

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sqlalchemy和flask-sqlalchemy查询结果转json

marshal_with 实际做的只是把数据库对象转换成 dict 或者 list of dict 把 dict 转换成 json 是由 Flask-RESTful 自动完成的,不用手动调用 jsonify...你可以参考下它里面的代码 (不过这个工具是针对 SQLAlchemy 的,对于 Peewee 可能需要修改一下) https://github.com/anjianshi/flask-restful-extend...Python的ORM框架就属Sqlalchemy牛逼,网上资料也多,想着和yii里面应该差不多,就拿来用了。...,如 1 db.session.query(User).filter().all()   其返回User这个类的对象列表,而查询某些字段或者多表连接时,如:  1 db.session.query(User.UserID...datatime类型 from datetime import date,time from flask_sqlalchemy import Model from sqlalchemy.orm.query

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python-best-practices

对象 时间戳转换成字符串 字符串转换成时间戳 datetime 对象转换成时间戳 时间戳转为当地时间字符串 UTC 时间 UTC datetime 对象转换成北京时间字符串 UTC 时间字符串转换成北京时间字符串...UTC 字符串转为时间戳 网络请求 POST 请求 GET 请求 GET 请求封装 并发 多线程 GET 请求 函数 解包传参 功能 防止脚本重复运行 精确小数 日志 日志打印 单元测试 数据库交互 ORM...(对象-关系映射) - peewee from peewee import * # 连接数据库 MYSQL_DB = MySQLDatabase(host=conf.MYSQL_IP,...list2] get_intersection(["1", "2", "3", "5"], ["2", "4", "5"]) 生成 hash # 生成 xxx_hash_id raw_string = 字段...处理理 API 数据返回异常 静态检查 对代码运行 pylint。

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pydantic的高阶玩法

也就是我们必须传输给Project模型对应的数据才可以通过它的数据校验,否则就无法继续向下(可能是发往下游) 这么做一直以来没什么问题,直到本次项目中的接口返回出现了大更新,使得之前的所有代码层做的数据字段映射必须重新对应匹配...,我是在root_validator中提前做了数据的转换,将jmespath的查询结果赋值给对应的字段。...,pydantic并不知道如何处理它。...所以下一步我们要做的是,如何更好的pydantic知道如何处理path。 在多次翻阅它源代码,并结合官方文档中对Model类的介绍,我找到了一个可行的方案。...也就是说,我可以将原始数据通过from_orm传递给pydantic的模型,然后通过Data binding的方式,将数据绑定到模型中。Data binding允许我们自定义数据的取值来源。

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比MyBatis快100倍,天生支持联表!

功能概述 特性如下: 支持实体多表映射 支持动态字段运算符 支持分组聚合、查询 支持Select | Where | From 子查询 支持实体类嵌入参数 支持字段转换器 支持 Sql 拦截器 支持数据库...| 支持 Select 指定字段 同一个实体类,可指定只 Select 其中的某些字段,或排除某些字段。 | 支持参数过滤器 支持添加多个参数过滤器,可自定义参数过滤规则。...| 支持字段转换器 支持添加多个字段转换器,可自定义数据库字段到实体类字段转换规则。 | 支持 SQL 拦截器 支持添加多个 SQL 拦截器,可自定义 SQL 生成规则。...比如你可以: 自定义 FieldOp 来支持更多的字段运算符 自定义 FieldConvertor 来支持任意的 特殊字段类型 自定义 DbMapping 来实现自定义注解,或 Bean Searcher...识别其它 ORM 的注解 自定义 ParamResolver 来支持其它形式的检索参数 自定义 Dialect 来支持更多的数据库 等等..

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比 MyBatis 效率快 100 倍的条件检索引擎,天生支持联表!

4 功能概述 特性 支持 实体多表映射 支持 动态字段运算符 支持 分组聚合 查询 支持 Select | Where | From 子查询 支持 实体类嵌入参数 支持 字段转换器 支持 Sql 拦截器...支持 字段转换器 支持添加多个字段转换器,可自定义数据库字段到实体类字段转换规则 支持 SQL 拦截器 支持添加多个 SQL 拦截器,可自定义 SQL 生成规则 5 技术选型 框架目的:只一行代码实现...:多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图: 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等 ORM 的强项...比如你可以: 自定义 FieldOp 来支持更多的字段运算符 自定义 FieldConvertor 来支持任意的 特殊字段类型 自定义 DbMapping 来实现自定义注解,或 Bean Searcher...识别其它 ORM 的注解 自定义 ParamResolver 来支持其它形式的检索参数 自定义 Dialect 来支持更多的数据库 等等.. 6 源码地址 Gitee:https://gitee.com

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比 MyBatis 效率快 100 倍...

4、功能概述 特性 支持 实体多表映射 支持 动态字段运算符 支持 分组聚合 查询 支持 Select | Where | From 子查询 支持 实体类嵌入参数 支持 字段转换器 支持 Sql 拦截器...支持 字段转换器 支持添加多个字段转换器,可自定义数据库字段到实体类字段转换规则 支持 SQL 拦截器 支持添加多个 SQL 拦截器,可自定义 SQL 生成规则 5、技术选型 框架目的:只一行代码实现...:多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图: 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等 ORM 的强项,...比如你可以: 自定义 FieldOp 来支持更多的字段运算符 自定义 FieldConvertor 来支持任意的 特殊字段类型 自定义 DbMapping 来实现自定义注解,或 Bean Searcher...识别其它 ORM 的注解 自定义 ParamResolver 来支持其它形式的检索参数 自定义 Dialect 来支持更多的数据库 等等.. 6、源码地址 Gitee:https://gitee.com

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比 Mybatis 效率高 100倍,天生支持联表!

功能概述 特性 支持 实体多表映射 支持 动态字段运算符 支持 分组聚合 查询 支持 Select | Where | From 子查询 支持 实体类嵌入参数 支持 字段转换器 支持 Sql 拦截器 支持...支持 字段转换器 支持添加多个字段转换器,可自定义数据库字段到实体类字段转换规则 支持 SQL 拦截器 支持添加多个 SQL 拦截器,可自定义 SQL 生成规则 技术选型 框架目的 只一行代码实现:...多表联查分页搜索任意字段组合过滤任意字段排序多字段统计 架构图 为什么用 这绝不是一个重复的轮子 虽然 增删改 是 hibernate 和 mybatis、data-jdbc 等等 ORM 的强项,...比如你可以: 自定义 FieldOp 来支持更多的字段运算符 自定义 FieldConvertor 来支持任意的 特殊字段类型 自定义 DbMapping 来实现自定义注解,或 Bean Searcher...识别其它 ORM 的注解 自定义 ParamResolver 来支持其它形式的检索参数 自定义 Dialect 来支持更多的数据库 等等..

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