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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...安装和导入 pip install peewee from peewee import * # peewee的模块很结构化，都在peewee中，如果懒就都导入进来。...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...不然它不知道你这个表在哪个数据库 既然这样，若我们要在一个数据库中创建很多很多表，那岂不是每次都需要给每张表指定一个数据库？？...，注意嵌套事务 只会回滚 离它最近 的一层之间的代码。

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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

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...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...2.2 向表中新增记录 　　在数据表创建完成之后，我们第一件事当然是要向表中插入数据，这在peewee中操作非常简单： 插入单条数据 　　在peewee中向表中插入单条记录可以使用create()方法：...图4 插入多条数据 　　在peewee中批量插入数据可以使用insert_many()方法传入对应每行内容的字典列表，记得最后要跟着执行execute()方法才会真正向数据库执行： # 批量插入数据 (...2.5 对表中数据进行查询 　　作为增删改查中使用频次最高的查，在peewee中涉及到的知识内容非常之庞大，但基础的格式都是利用select()方法，常用的有以下方式： # 获取查询结果方式1： query_results

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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...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：...2.2 向表中新增记录 在数据表创建完成之后，我们第一件事当然是要向表中插入数据，这在peewee中操作非常简单： 「插入单条数据」 在peewee中向表中插入单条记录可以使用create()方法： #...： 图4 「插入多条数据」 在peewee中批量插入数据可以使用insert_many()方法传入对应每行内容的字典列表，记得最后要跟着执行execute()方法才会真正向数据库执行： # 批量插入数据...2.5 对表中数据进行查询 作为「增删改查」中使用频次最高的「查」，在peewee中涉及到的知识内容非常之庞大，但基础的格式都是利用select()方法，常用的有以下方式： # 获取查询结果方式1： query_results

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Python：轻量级 ORM 框架 peewee 用法详解

说明： 1、当 rows 传递的是字典列表时，fields 是不需要传的，如果传了，那么，rows 中的字段在字典中必须存在，否则报错。...如果没有传递 fields 参数，那么默认取所有字典的交集作为插入字段。这个也好理解，比如一个字典的键是a、b、c，一个是 b、c、d，那么就取 b、c 作为需要插入的字段。...所以数据源的列跟要插入的列必须保持一致。...Person.get_by_id(1) 4、get_or_create Peewee 有一个辅助方法来执行“获取/创建”类型的操作： Model.get_or_create() 首先尝试检索匹配的行。...五、查询条件 当查询条件不止一个，需要使用逻辑运算符连接，而 Python 中的 and、or 在 Peewee 中是不支持的，此时我们需要使用 Peewee 封装好的运算符，如下： 逻辑符 含义 样例

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年薪20万Python工程师进阶（5）：Python ORM框架之 Peewee入门

这里就给你们介绍一下Peewee的基本使用，因为它非常的轻量级，最主要是和Django的ORM 操作很像，如果你学过Django那么很容易上手。...User.create_table() # 创建User表 Tweet.create_table() # 创建Tweet表 这里面包含不了少知识点，我们来一一解释。...接下来就是表的创建，创建BaseModel类，在该类下创建子类Meta，Meta是一个内部类，它用于定义peewee的Model类的行为特性。指定dabatase 为 前面定义的db。...通过CharField、DateTimeField、BooleanField表示字段的类型。ForeignKeyField 建立外键。 主键呢？ 建表时不都要有个主键id嘛，不用！...peewee默认已经为我们加上这个id了。 最后，执行create_table()方法创建两张表。 通过数据库工具，查看生成的两张表。 image 三、插入数据 要想操作表数据，首先表里得有数据。

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两种列式存储格式：Parquet和ORC

，数据的来源多种多样，例如埋点数据，很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分，而每一个对象都可能是嵌套的，所以如果能够原生的支持这种数据，查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。...数据页用于存储当前行组中该列的值，字典页存储该列值的编码字典，每一个列块中最多包含一个字典页，索引页用来存储当前行组下该列的索引，目前Parquet中还不支持索引页，但是在后面的版本中增加。...数据访问 说到列式存储的优势，Project下推是无疑最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，避免扫描整个表文件内容。...，如果某些需要的列是存储位置是连续的，那么一次读操作就可以把多个列的数据读取到内存。...： 图5 ORC的schema结构 在ORC的结构中这个schema包含10个column，其中包含了复杂类型列和原始类型的列，前者包括LIST、STRUCT、MAP和UNION类型，后者包括BOOLEAN

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

如上图的 out[24] 中所示，如果你从一个 Python 字典对象创建 Series，Pandas 会自动把字典的键值设置成 Series 的 index，并将对应的 values 放在和索引对应的...以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...比如尝试获取上面这个表中的 name 列数据： ? 因为我们只获取一列，所以返回的就是一个 Series。可以用 type() 函数确认返回值的类型： ?...你可以从一个包含许多数组的列表中创建多级索引（调用 MultiIndex.from_arrays ），也可以用一个包含许多元组的数组（调用 MultiIndex.from_tuples ）或者是用一对可迭代对象的集合...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?

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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十三、使用 EXCEL 电子表格

openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如，您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。...最后，您可以使用一个Workbook对象的active属性来获取工作簿的活动工作表。活动工作表是在 Excel 中打开工作簿时位于顶层的工作表。...从工作表中获取行和列 您可以分割Worksheet对象以获得电子表格的行、列或矩形区域中的所有Cell对象。然后，您可以对切片中的所有单元格进行循环。...这样的程序可以做到以下几点： 从一个电子表格中读取数据，并将其写入其他电子表格的某些部分。 从网站、文本文件或剪贴板读取数据，并将其写入电子表格。 自动“清理”电子表格中的数据。...sheet.max_column和sheet.max_row工作表属性包含什么，这些属性的数据类型是什么？ 如果您需要获取列'M'的整数索引，您需要调用什么函数？

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一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ...."访问 切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。

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【03】从零开始学Python—列表、元组、字典

01列表的概念 关于列表的三点说明： 列表的构造:英文状态下的方括号[],元素存放在该方括号中。元素不受任何限制，可以存放数值、字符串及其他数据结构的内容。...02列表四种常见索引方式 1.正向单索引 从左到右只获取列表中的某一个元素，用[n]表示。举例： ?...注： 变量list1是一个含有7个元素的列表，位置索引是从0开始，以6结束； 该列表包含字符串（用引号括起来）、数值和列表(嵌套列表）； 本例中print(list1[6][1])两层索引可以取出嵌套列表中的元素...第一个冒号是指从列表的第一个元素开始获取；第二个冒号是指到最后一个元素结束。注意，这里与切片索引不同的是，会包含最后一个元素值。例如： ?...03列表元素增加删除、修改 1.列表中增加元素 如果要往列表中增加元素，可使用三种方法：append、extend和insert。 append是列表特有的方法，其他常见对象没有。

1.1K10

快速学习-Presto简介

Catelog的定义文件是在Presto的配置目录中。 （3）Schema Schema是用于组织table。把catelog好schema结合在一起来包含一组的表。...2）Presto的存储单元包括： Page：多行数据的集合，包含多个列的数据，内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。...（4）字典block：对于某些列，distinct值较少，适合使用字典保存。...主要有两部分组成： 字典，可以是任意一种类型的block(甚至可以嵌套一个字典block)，block中的每一行按照顺序排序编号。 int ids[]表示每一行数据对应的value在字典中的编号。...在查找时，首先找到某一行的id，然后到字典中获取真实的值。 1.5 Presto优缺点 Presto中SQL运行过程：MapReduce vs Presto ?

1.8K30

Python 算法基础篇：图的基本概念和表示方法

图可以分为有向图和无向图，有权图和无权图： 有向图：图中的边有方向，从一个节点指向另一个节点。如 A -> B 表示从 A 到 B 的有向边。 无向图：图中的边没有方向，表示节点之间的双向关系。...如果有边连接，那么矩阵元素的值通常为 1 ，否则为 0 。 2.2 邻接表表示法 邻接表是一种更加节省空间的图表示方法，它使用一个字典或者数组来存储每个节点及其相邻节点的列表。...C'], 'C': ['A', 'B'] } 在邻接表中，字典的键代表图中的节点，对应的值为一个列表，包含了与该节点相邻的节点。...图的创建和基本操作 在 Python 中，我们可以使用字典来表示邻接表，使用嵌套列表来表示邻接矩阵。下面我们通过示例代码来演示图的创建和基本操作。...首先，我们定义一个图类 Graph ，包含两个私有属性： _graph_dict 用于表示邻接表， _directed 用于表示是否为有向图。

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Python数据分析-pandas库入门

pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...，可以将 DataFrame 的列获取为一个 Series，代码示例： frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值的方式进行修改，赋值方式类似 Series。...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典...表5-2列出了这些函数。

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像对象一样对待数据

对于一个刚刚学会 Python 不久的开发新手来说，使用数据库的 SQL 语句几乎相当于再学一种新的语言。...我们假定一个表示人的类型 Person，包含姓名 name 和生日 birthday 两个字段： class Person(peewee.Model): class Meta:...通常是增加一个 is_deleted 字段标记已删除的内容。（所以，不要以为在网上把发布过的内容删掉就真的不存在了） > 创建关联数据 在程序中，经常会有一些具有关联关系的数据。...地址：http://docs.peewee-orm.com/en/latest/peewee/quickstart.html > 自动生成代码 peewee 提供了一个功能，可以从已有的数据库反向生成数据模型代码...自动生成的代码 在我们先前的案例中，有一些就使用了 peewee。比如 Python 高频词汇表（关键字：单词）和押韵检索工具（关键字：押韵）。

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SQL优化：一篇文章说清楚Oracle Hint的正确使用姿势

[20160912034234937.jpg] *在提示中通过@来引用一个查询块。 3、提示数据字典 Oracle在11g的版本中提供了一个数据字典—V$SQL_HINT。...它对n很敏感，如果n值很小，CBO就会生成包含嵌套循环以及索引查找的计划；如果n很大，CBO会生成由哈希连接和全表扫描组成的计划(类似ALL_ROWS)。...这主要是因为它改变了查询中的驱动表，而不是因为全表扫描。在使用其他某些提示时，也必须使用FULL提示。只有访问整个表时，才可利用CACHE提示将表进行缓存。并行组中的某些提示也必须使用全表扫描。...当在一个联合索引中，某些谓词条件并不在联合索引的第一列时(或者谓词并不在联合索引的第一列时)，可以通过index skip scan来访问索引获得数据。...需要查询条件里面包括所有索引列，然后取得每个索引中得到的rowid列表。然后对这些对象做merge join，过滤出相同的rowid后再去表中获取数据或者直接从索引中获得数据。

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Pandas 数据结构

import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2）传入一个字典dict： 字典的key值就是数据标签...（1）创建一个 DataFrame 1）传入一个列表list： 只传入一个单一列表时，该列表的值会显示成一列，且行和列都是从0开始的默认索引。...import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2）传入一个嵌套列表list： 当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多行数据...行和列都是从0开始的默认索引。 df2 = pd.DataFrame([ ['a','A'],['b','B'],['c','C'] ] ) df2 列表里面嵌套的列表也可以换成元组。...行','3行']) df5 4）传入一个字典dict： 直接以字典传入DataFrame时，字典的key值就相当于列索引，若未设置行索引，默认从0开始索引。

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【SQL server】玩转SQL server数据库：第三章 关系数据库标准语言SQL（一）模式、表、索引与视图

视图：从一个或几个基本表导出的表 数据库中只存放视图的定义而不存放视图对应的数据，视图是虚表 用户可以在视图上再定义视图 注意： 一个DBS的实例可包含多个数据库 一个数据库可包含多个模式...一个模式可包含多个表、索引、视图... 2....删除 DROP INDEX ; 删除索引时，系统会从数据字典中删去有关该索引的描述。 示例： 创建示例： 【1】为学生-课程数据库中的Student，Course，SC三个表建立索引。...视图 视图的特点 虚表，是从一个或几个基本表（或视图）导出的表 只存放视图的定义，不存放视图对应的数据 基表中的数据发生变化，从视图中查询出的数据也随之改变 4.1 定义视图 1....若一个视图是从单个基本表导出的，并且只是去掉了基本表的某些行和某些列，但保留了主码，我们称这类视图为行列子集视图。 【1】建立信息系学生的视图。

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第八章《视图》

视图：视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包括数据 作为一个select语句保存在数据字典中的 通过视图，可以展现基表的部分数据，属兔数据来自定义视图的查询中使用的表 使用视图动态生成...视图是一张虚拟表，和真实的表一样包含一系列带有名称的行和列数据，视图是从一个或多个表中导出来的数据的结构，我们可以通过DML语句（insert，update，delete）来操作视图当中的数据，当视图当中的数据被修改时...（如果视图不存在，那就创建视图）； ALGORITHM：选择select语句运算方法 UNDEFINED：mysql自动选择算法 MERGE;合并,表示将视图设置的字段名称和select语句从表中获取的字段的内容合并...运算符； （7）位于选择列表中的子查询； （8）FROM子句中包含多个表； （9）SELECT语句中引用了不可更新视图； （10）WHERE子句中的子查询，引用FROM子句中的表； （11）ALGORITHM...; (2)视图没有实际的物理记录,而表有; (3)表是内容,视图是窗口; (4)表和视图碎岩都占用物理空间，但是视图只是逻辑概念存在; (5)视图是查看表数据的一-种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据

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第八章《视图》

视图：视图（view）是一种虚拟存在的表，是一个逻辑表，本身并不包括数据 作为一个select语句保存在数据字典中的 通过视图，可以展现基表的部分数据，属兔数据来自定义视图的查询中使用的表 使用视图动态生成...视图是一张虚拟表，和真实的表一样包含一系列带有名称的行和列数据，视图是从一个或多个表中导出来的数据的结构，我们可以通过DML语句（insert，update，delete）来操作视图当中的数据，当视图当中的数据被修改时...（如果视图不存在，那就创建视图）； ALGORITHM：选择select语句运算方法 UNDEFINED：mysql自动选择算法 MERGE;合并,表示将视图设置的字段名称和select语句从表中获取的字段的内容合并...运算符； （7）位于选择列表中的子查询； （8）FROM子句中包含多个表； （9）SELECT语句中引用了不可更新视图； （10）WHERE子句中的子查询，引用FROM子句中的表； （11）ALGORITHM...; (2)视图没有实际的物理记录,而表有; (3)表是内容,视图是窗口; (4)表和视图碎岩都占用物理空间，但是视图只是逻辑概念存在; (5)视图是查看表数据的一-种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据

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