这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas、SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas、SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库。
去github搜 "python orm",最高star居然不是sqlalchemy,而是peewee 后来得知peewee,比sqlalchemy简单好用。值得一学哦!! 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)
介绍 使用python做web开发面临的一个最大的问题就是性能,在解决C10K问题上显的有点吃力。有些异步框架Tornado、Twisted、Gevent 等就是为了解决性能问题。这些框架在性能上有些提升,但是也出现了各种古怪的问题难以解决。 在python3.6中,官方的异步协程库asyncio正式成为标准。在保留便捷性的同时对性能有了很大的提升,已经出现许多的异步框架使用asyncio。 使用较早的异步框架是aiohttp,它提供了server端和client端,对asyncio做了很好的封装。但是
咱们编程教室有不少同学,学完了基础课程,掌握了一定的编程能力,开始做项目了。然后很可能遇到一个问题:管理数据。课程里有讲过用文件保存数据,还有 pickle、csv 等模块辅助。但对于稍微复杂一点的数据,往往不够方便。成熟的解决方案就是使用数据库。
之前在学Django时,发现它的模型层非常好用,把对数据库的操作映射成对类、对象的操作,避免了我们直接写在Web项目中SQL语句,当时想,如果这个模型层可以独立出来使用就好了,那我们平台操作数据库也可以这么玩了,我不喜欢写SQL语句。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源:https://c1n.cn/my8R6 目录 简介 开源协议 界面展示 功能概述 技术选型 源码地址 简介 对于 Java 程序员来说,MyBatis、Hibernate 等都是常见的 ORM 框架,对于一些简单的 CRUD,事务支持非常不错。 但是有时候用起来可能比较繁琐,最近看到一个新的类似 ORM 的框架,具备了 ORM 框架的功能,同时也还有一点 GraphQL 语法的味道。 比 MyBatis 效率快 100 倍的
如果你看过比较优秀的 Python 开源框架,肯定见到过元类的身影。例如,在一个类中定义了类属性 __metaclass__,这就说明这个类使用了元类来创建。
MySQL 是目前使用最广泛的数据库之一,它有着良好的性能,能够跨平台,支持分布式,能够承受高并发。如果还没有安装 MySQL,下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.7.html,安装参考:https://jingyan.baidu.com/article/fc07f989b298ca12ffe519b6.html。
在企业级项目开发中,分页查询,获取某一类数据的List列表,这一功能是最普遍也是最重要的功能。其做法有很多种,例如ORM中自定义分页查询,一般情况下是拼接强类型的查询条件,然后转换成sql语句,查出出分页结果。在ORM转换过程中会稍微损失性能,效率会降低。对于百万级以上的大数据量,要求查询界面显示速度快,此时手动写存储过程,并且在存储过程中分页是最佳选择。下面给出具体的示例与说明:
比 MyBatis 效率快 100 倍的条件检索引擎,天生支持联表,使一行代码实现复杂列表检索成为可能!
使用peewee提供的ORM,编写数据库基类,默认添加两个字段,添加时间和更新时间,如下:
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。
在前面的《改变python对象规则的黑魔法metaclass》一文中,我介绍了使用metaclass自己编写ORM框架的思路。
hare是一个基于pymysql并运用 ActiveRecord 模式的 ORM 框架。 项目简介 hare是一个基于pymysql并运用ActiveRecord模式的ORM框架, 在虚拟环境下,通过: pip install hare 即可安装。 当前,它只支持: MySQL 动机 在Python下进行数据库操作, 大体有两种方法: 1、使用raw sql; 2、使用ORM; Raw SQL 使用raw sql的好处是: 给予开发人员极大的自由,让开发人员知道具体要执行的sql,方便sql优化
尽管很多 NoSQL 数据库近几年大放异彩,但是像 MySQL 这样的关系型数据库依然是互联网的主流数据库之一,每个学 Python 的都有必要学好一门数据库,不管你是做数据分析,还是网络爬虫,Web 开发、亦或是机器学习,你都离不开要和数据库打交道,而 MySQL 又是最流行的一种数据库,这篇文章介绍 Python 操作 MySQL 的几种方式,你可以在实际开发过程中根据实际情况合理选择。
在Flask-RESTful中,可以选择使用各种关系型和非关系型数据库。一些流行的选择包括:
《高质量代码-智慧城市GIS平台数据表设计》一文介绍了项目中的数据库表设计。此文介绍优良合理的表设计给后端接口开发带来的便利性。
接上篇文章,如果我们想要修改表结构或者字段属性该如何操作呢?带着这个问题,今天我们就一起来了解 peewee 的进阶操作。
在Flask-RESTful中,数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。
在编程时,小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后,只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此,程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题,同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题,同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架,用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它:从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的,Pyglet提供了大量现成的模块,省去了很多的时间:窗口函数,OpenGL
我们知道JSON字符串是目前流行的数据交换格式,在pyhton中我们通过json模块,将常用的数据类型转化为json字符串。但是,json支持转化的数据类型是有限的。
开发人员正在研发的许多项目都涉及编写由基本的 SELECT/FROM/WHERE 类型的语句派生而来的复杂 SQL 语句。其中一种情形是需要编写在 FROM 子句内使用派生表(也称为内联视图)的 Transact-SQL (T-SQL) 查询。这一常规使开发人员能获取一个行集,并立即将该行集加入到 SELECT 语句中的其他表、视图和用户定义函数中。另一种方案是使用视图而不是派生表。这两种方案都有其各自的优势和劣势。
在 Python 的 ORM 框架中,比较主流的有 Sqlalchemy,peewee,pony 等等。但是其中 peewee 和 Django 的 Models 框架很像,如果了解 Django 的同学肯定对 peewee 会很亲切。今天我们就一起走进 peewee 的世界。
正小歪,Python 工程师,主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全》等多次入选知名技术社区每日精选。 GitHub: https://github.com/zhengxiaowai
作为结构化查询语言 SQL 的语法相对于其他编程语言非常简单,常用的关键字也就几个,完成同样的统计功能,SQL 代码量较少,我们很容易将 SQL 代码映射到二维表中的数据,SQL 不同操作的代码其实就是对应着二维表的不断变换。由于SQL语句学习简单,表达能力强,上手容易的有点,所以在数据处理中SQL语句就成为了最通用的和最优先考虑处理方式。在大数据中 SQL 应用主要分两种:一种是周期性的统计任务,另一种是分析任务。
tornado是一个异步web框架,其中不能使用阻塞的操作,不然会导致整个程序的阻塞。数据库操作时不可避免的需要使用,这里采用的是peewee-async去解决。
最近很多小伙伴对ORM框架的实现很感兴趣,不少读者在冰河的微信上问:冰河,你知道ORM框架是如何实现的吗?比如像MyBatis和Hibernte这种ORM框架,它们是如何实现的呢?
pydantic是一个Python的数据验证和转换库,它的特点是轻量、快速、可扩展、可配置。笔者常用的用于数据接口schema定义与检查。
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
爬虫。 -- 自动判断 返回的编码 resp.encoding = resp.apparent_encoding
在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中,我向大家揭示 这7 个 Python 类库,其中不包括像 Django,Flask 等已广为熟知的库,这些类库在 2017 年受到了众多开发者的关注,值得 Python 开发者参考和关注。 #1 Arrow 移动应用程序无处不在,而且全球人类都参与其中 – 无论是游戏,社交媒体,健康监控或其他。然而, Python 的标准数据/时间库的问题让它很难满足现代应用的需求,这些应用的目标受众生活在不同的地区和国家。Arrow
本文实例讲述了laravel框架数据库操作、查询构建器、Eloquent ORM操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
在实际测试中发现,需要插入大量的测试数据或者有依赖关系的数据 来达到测试的目的,这时我们可以使用python来简化和规范化该操作。
在编程时,小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后,只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此,程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题,同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题,同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet ---- Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架,用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它:从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的,Pyglet提供了大量现成的模块,省去了很多的时间:窗口函数,O
但是在业务代码中,我们不希望依赖 ordinary() 进行业务运算,而是自定义数字属性,避免枚举值的增减调序造成影响。
ORM全称Object Relational Mapping, 翻译过来叫对象关系映射。在Python生态中,目前较为流行的ORM模块有SQLAlchemy和peewee,类比Java中有Hibernate和MyBatis。本文关注SQLAlchemy的快速上手,展示一个简单的 CRUD 示例,并结合使用 Faker 生成测试数据。
beego v2.x 和 beego v1.x 在 ORM 上的区别是,beego v2.x 的 ORM 对象被设计为无状态的,它是线程安全的,建议大家在使用时,一个数据库只对应一个 ORM 对象。
使用orm定义,然后使用cmd方式,自动建表,不过在实际生产中还是直接使用sql操作的,这种模型定义在生产环境中定义的比较少,基本上都是直接使用基本类型,一些特殊的,都是在数据库中定义的。
其实一开始用的是pymysql,但是发现维护比较麻烦,还存在代码注入的风险,所以就干脆直接用ORM框架。
在这3个步骤中,我们可以知道,如果有运用到ORM思想抽象映射的,那就只可能是Query查询器模块,但是我们可以细查TP文档中关于数据集的描述。
Django 依然是 Python 开发者值得信赖的库。然而,在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中,我向大家揭示 7 个 Python 类库,其中不包括像 Django,Flask 等已广为熟知的库,这些类库在 2017 年可能值得 Python 开发者参考。
本文来自:微信移动客户端开发团队公众号(WeMobileDev) 前言 ---- WCDB(WeChat DataBase)是微信官方的移动端数据库组件,致力于提供一个高效、易用、完整的移动端存储方案。 它包含三个模块: WCDB-iOS/Mac WCDB-Android 数据库损坏修复工具WCDBRepair 目前正在筹备开源中。 背景 ---- 对于iOS开发者来说,数据库的技术选型一直是个令人头痛的问题。 由于Apple提供的CoreData框架差强人意,使得开发者们纷纷将目光投向开源社区,寻找更好
上一篇文章介绍了Pyhton中的ORM工具:SQLAlchemy。本文延续之前的风格,介绍另一个ORM模块:Peewee,希望通过简单的CRUD示例可以帮助大家快速上手。
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