在 Flask Web 框架中,Flask-SQLALchemy 扩展对数据库操作进行了封装,使用 Flask-SQLALchemy ,可以通过 Python 对象来操作数据库。
使用 SQLAlchemy 连接数据库需要创建一个 Engine 的对象。此对象充当与特定数据库的连接的中心源,为这些数据库连接提供工厂和连接池。Engine通常是一个只为特定数据库(例如MySQL)创建一次的全局对象,并且使用 URL 字符串进行配置,该字符串将描述它应如何连接到数据库主机或后端。在本文中,我们使用MySQL作为SQL Alchemy的后端数据库。Engine是通过create_engine()创建的。
Lyan,携程资深后端开发工程师,负责自动化测试框架及平台类工具开发,关注Devops、研发效能领域。
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API;Django,Weppy,Bottle和Flask引领潮流。
本文介绍了 Docker 技术的基本概念、架构、使用场景以及基于 Docker 的开发实践。通过本文,读者可以了解到 Docker 技术的基本原理,以及如何在各种环境中使用 Docker 进行开发。
Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架,用于生成 SQL 语句和相关功能。
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
介绍了如何安装、配置、及使用,本文介绍如何如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统 - 集群部署。
Flask本身不支持数据库,相信你已经听说过了。正如表单那样,这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择,岂不是比被迫适应其中之一,更让人拥有主动权吗?
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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
SQLite是一个小型的轻量数据库,特别适合个人学习使用。因为SQLite不需要额外的数据库服务器,同时它也是内嵌在Python中的。缺点就是如果有大量的写请求过来,它是串行处理的,速度很慢。
Flask诞生于2010年,是用Python语言基于Werkzeug工具箱编写的轻量级Web开发框架。
Docker(容器技术)始于2013年,自那时起我便经常可以看到有关docker的消息。之前我已经尝试过docker的入门例子,但我觉得自己没有真正理解docker技术的价值所在以及docker容器是如何运行的。在这周,当我花了一些时间去研究docker之后,发现它并没有我之前想得那样神秘和复杂。
设想有这样一个情景,我们需要实现一个简单的登录功能,用户需要输入账号,密码,以及确认密码,服务器后台验证账号密码是否合理,合理的话,就登录成功,提示登录成功!不成功的话,就通过消息闪现告诉用户哪里出错了
sql注入玩了很多, 但是今天晚上DAS的一个活动趣味题目里面出了一道sqlite注入的题目用了sqlite的插件加载完成RCE, 而对我来说之前几乎对sqlite是完全不了解的(这应该不算一个合格的web手了哈哈), 所以在这里简单记录一下吧
在 Python 实现的 Web 框架中,通过 API 接口来访问后端的视图函数,视图函数对数据库中的数据进行处理然后返回给前端。
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使用 Flask-SQLAlchemy 从数据库中查询数据,可以指定查询的条件。数据库中的数据很多,用户需要的只是某一条数据或满足某个条件的数据。
Apache Superset是一个开源的数据可视化和数据探测平台,它基于Python构建,使用了一些类似于Django和Flask的Python web框架。提供了一个用户友好的界面,可以轻松地创建和共享仪表板、查询和可视化数据,也可以集成到其他应用程序中。
有时候安装了一个Python库,可能在IDE如PyCharm中不能使用,这是因为: 通过pip安装的库默认一般在全局环境中,而PyCharm一般会默认创建虚拟环境,所以两者的环境不一致,导致安装的包不能正常导入使用,解决办法有2种:
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
上一讲,我们学会了 flask 路由的基本功能和用法 , 若你还是不理解怎么使用,可以联系我,我会为你解答。
在flask项目中,防止随着时间的流逝,数据库数据越来越多,导致接口访问数据库速度变慢。所以自己填充数据进行测试及 mysql优化
仅仅在2013年左右才发布的Docker,却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例,但我自觉没有能真正理解其内涵,准确地说,我并不了解Doc
面向开发人员梳理的代码安全指南,旨在梳理 API 层面的风险点并提供详实可行的安全编码方案。基于 DevSecOps 理念,我们希望用开发者更易懂的方式阐述安全编码方案,引导从源头规避漏洞。
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。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
在这个教程中,我将向你展示如何将 Vue 的单页面应用和 Flask 后端连接起来。
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即Object-Relationl Mapping,它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射,这样我们在具体的操作数据库的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只要像平时操作对象一样操作它就可以了 。简单说,ORM是一个可以使我们更简单的操作数据库的框架。
使用 Flask-SQLAlchemy 连接数据库,可以通过 Python 对象来操作数据库。
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
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。 它提供了SQL工具包和ORM(对象关系映射)工具,类似于Django 自带的 ORM 框架操作数据库。 创建模型 先创建模型 from flask import Flask, url_for, request, redirect, render_template from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # 设置
我就不再这里赘述了,我这里建议安装 anaconda3, 因为集成了很多常用的库,我们可以直接使用,不需要再去安装,可以参考我以前学习写得一篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43283885
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;
前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习! 1.安装版:2300+字!在不同系统上安装Docker!看这一篇文章就够了 2.使用版:Docker学不会?不妨看看这篇文章 学完了Docker之后,今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序!(下图是讲解安装docker时候,会有一期推文讲解部署python程序,今天就实现了) 01 Flask网页项目 本文作者辰哥以之前的一个简单的项目来进行演示
APfell是一个跨平台,可识别 OPSEC的红色团队,利用后的C2框架,使用python3,docker,docker-compose和Web浏览器UI构建.它旨在为操作员,管理人员和基于Mac OS和Linux的操作系统上的报告提供协作且用户友好的界面.它包括对多个C2配置文件,多种有效负载类型,Mac OS专有的自动化JavaScript(JXA)和有趣的Chrome扩展有效负载的支持.APfell也映射到我最喜欢的MITER ATT&CK框架.有趣的是,C2框架从知名的恶意软件家族(例如PlugX,Flame等)中获得灵感.
接上篇(数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一))。本篇从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量三个方面对Superset,Redash 与 Metabase进行比较。
Airflow是Apache用python编写的,用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等(windows不兼容);、
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只有一个tcp 80 端口开放,并且有域名,那么在 c:\windows\system32\drivers\etc\hosts 文件中添加ip对应的域名即可成功访问。
你猜对了,Flask-Babel正是用于简化翻译工作的。可以使用pip命令安装它:
本文属于新闻推荐实战—前后端交互—后端构建之Flask。Flask作为该项目中会用来作为系统的后台框架,作为一个算法工程师需要了解一些关于开发的知识,因为在实际的工作中经常调试线上的代码来调用策略或模型。本文将对Flask以及一些基本的使用进行了简单的介绍,方便大家快速理解项目中的相关内容。
我相信这不是我一个人的经历:傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。
SQLAlchemy是一个用于Python语言处理数据库的工具。它具有几个不同的功能区域,可以单独使用或组合使用。其主要组件如下图所示。
ORM会将我们模型类文件中的指令翻译成SQL语句,去操作数据库,而且我们不需要关心数据库是哪一种数据库.
flask命令在Flask库安装后可使用,使用前需要正确配置FLASK_APP环境变量以告知用户程序所在位置。不同平台设置方式有所不同。
目前openai已经开放了最新的gpt-3.5-turbo模型,价格打了骨折,效果也有较大的提升,用来接入公众号玩玩也是挺有意思的,虽然本人技术不行,但人菜瘾大,非得尝试尝试。
数据库用户名与密码均为root,airflow使用的数据库为airflow.使用如下命令创建对应的数据库:
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