中的特殊变量，如果文件作为主程序执行，那么__name__变量的值就是__main__，如果是被其他模块引入，那么__name__的值就是模块名称。...port将监听端口修改为8080。...在这一部分，我们将借助于SQLAlchemy使用Postgres数据库。...安装Flask-SQLAlchemy和Postgres 首先安装flask-sqlalchemy： $ pip install flask-sqlalchemy 然后从官方下载并安装postgres：https...://postgresapp.com/ 创建数据库 在终端中使用下面的命令创建一个appdb数据库： $ createdb appdb 更新应用配置 修改app.config，添加数据库相关的配置信息：
“声明性基类”的替代方案，可以将声明性映射明确应用于类，方法是使用类似于“经典”映射的命令式技术，或者更简洁地使用装饰器。...使用装饰器进行声明性映射（无声明基类） 作为使用“声明基类”类的替代方法是显式地将声明映射应用于类，可以使用类似于“传统”映射的命令式技术，也可以更简洁地使用装饰器。...使用自动映射 映射到现有数据库并使用表反射的更自动化的解决方案是使用 自动映射 扩展。该扩展将从数据库架构中生成完整的映射类，包括基于观察到的外键约束的类之间的关系。...给出了一个关于现有 Table 对象的命令式表映射的示例，在该表中没有声明任何主键（在反射场景中可能会发生），我们可以将这样的表映射为以下示例中的方式： from sqlalchemy import Column...使用自动映射 映射到现有数据库并使用表反射的更自动化的解决方案是使用 自动映射 扩展。该扩展将从数据库架构中生成完整的映射类，包括基于观察到的外键约束的类之间的关系。
如果你想要让他重新映射，在前面加Base.metadata.drop_all()或者使用后面的alembic或flask-migrate。...在这个ORM模型中创建一些属性，来跟表中的字段进行一一映射。这些属性必须是sqlalchemy给我们提供好的数据类型。...，然后使用session.delete方法将这条数据从session中删除，最后做commit操作就可以了。...SQLAlchemy中常用的数据类型 Integer：整形，映射到数据库中是int类型。 Float：浮点类型，映射到数据库中是float类型。32位。...Enum：枚举类型。指定某个字段只能是枚举中指定的几个值，不能为其他值。
那么在sqlalchemy中，要实现一个子查询，应该使用以下几个步骤： 1. 将子查询按照传统的方式写好查询代码，然后在query对象后面执行subquery方法，将这个查询变成一个子查询。...将ORM模型映射到数据库： db.drop_all() db.create_all() 使用session： 以后session也不需要使用sessionmaker来创建了。...alembic的方式类似git，表现在： alembic所有的命令都以alembic开头； alembic的迁移文件也是通过版本进行控制的 安装 pip install alembic 使用alembic...将生成的脚本映射到数据库中：alembic upgrade head。 以后如果修改了模型，重复4、5步骤。...注意事项：在终端中，如果想要使用alembic，则需要首先进入到安装了alembic的虚拟环境中，不然就找不到这个命令。 常用命令： init：创建一个alembic仓库。
第一个是Flask-SQLAlchemy，这个插件为流行的SQLAlchemy包做了一层封装以便在Flask中调用更方便，类似SQLAlchemy这样的包叫做Object Relational Mapper...ORM允许应用程序使用高级实体（如类，对象和方法）而不是表和SQL来管理数据库。ORM的工作就是将高级操作转换成数据库命令。...Alembic通过使用降级方法可以将数据库迁移到历史中的任何点，甚至迁移到较旧的版本。 flask db migrate命令不会对数据库进行任何更改，只会生成迁移脚本。...Alembic将检测到生产数据库未更新到最新版本，并运行在上一版本之后创建的所有新增迁移脚本。 正如我前面提到的，flask db downgrade命令可以回滚上次的迁移。...当你将一个函数作为默认值传入后，SQLAlchemy会将该字段设置为调用该函数的值（请注意，在utcnow之后我没有包含()，所以我传递函数本身，而不是调用它的结果）。
比如有一堆命令是针对ORM与表映射的，那么可以将这些命令单独放在一个文件中方便管理。也是使用Manager的对象来添加。...flask-migrate是基于Alembic进行的一个封装，并集成到Flask中，而所有的迁移操作其实都是Alembic做的，他能跟踪模型的变化，并将变化映射到数据库中。...： 初始化一个环境：python manage.py db init 自动检测模型，生成迁移脚本：python manage.py db migrate 将迁移脚本映射到数据库中：python manage.py...安装Flask-WTF时会默认安装WTForms，使用以下命令安装 pip install flask-wtf 这个库一般有两个作用。第一个就是做表单验证，把用户提交上来的数据进行验证是否合法。...定义好需要验证的字段，字段的名字必须和模版中那些需要验证的input标签的name属性值保持一致。 在需要验证的字段上，需要指定好具体的数据类型。 在相关的字段上，指定验证器。
__) 进行 SQLAlchemy 对象构建, 在开发过程中常常使用懒加载方法 init_app 方法进行扩展的加载使用; Step 3.配置数据库连接字符串说明与实例 # 数据库连接字符串通用: 数据库...正式环境 ---- 2.扩展基础使用 使用Models进行模型定义 使用Column创建字段 使用SQLAlchemy对象进行创建数据库(create_all)以及删除数据库(drop_all); 0x02...基础知识 0.模型信息 描述: 主要针对于模型信息的指定设置例如以下关键字方法; #-表名称指定 __tablename__ = "example" #-模型继承 # 注意默认继承并不会报错，它会将多个模型的数据映射到一张表之中...，不好之处是可能导致数据混乱并不能满足基本使用，而抽象模型正好解决该问题，它不会在数据库中产生映射; __abstract__ = True 1.字段类型 描述：其主要用于定制模型继承Model和创建字段时指定类型...答: 官方文档使用关系 relationship 进行 外键的反向引用即级联查询，注意点他不是映射在数据库之中的他实际上是Django的隐型属性; # 基础语法 外键反向引用名称 = db.relationship
移至incubator-superset / contrib / docker文件并运行以下命令： 码头工人组成 如果您发现以下错误 错误：获取https://registry-1.docker.io/...通常，它应该是http：// USER：PASSWORD@PROXY.ABC.COM：PORT / 运行以下列表命令将使SuperSet启动并运行： $ docker -compose up -d $...$ pip install superset = = 0 .29.0rc7 上面的命令将导致安装以下收集的Python包。...如果要删除所有用户，请从以下目录中删除db文件： /Users//.superset 初始化数据库： $ superset db升级 ...... INFO [ alembic。...确保端口8125未被任何其他应用程序使用或使用您自己的端口，如以下命令中所列。 $ gunicorn -b 0 .0.0.0：8125 superset：app
Flask ORM 在Django框架中内部已经提供ORM这样的框架，来实现对象关系映射，方便我们操作数据库。如果想在Flask中也达到这样效果，需要安装一个第三方来支持。...['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 管理app db = SQLAlchemy(app) 字段类型 类型 对应python中 说明 Integer int 普通整数，一般是32位...SmallInteger int 取值范围小的整数，一般是16位 BigInteger int或long 不限制精度的整数 Float float 浮点数 Numeric decimal.Decimal...中常用过滤器： 过滤器 说明 filter() 把过滤器添加到原查询上，返回一个新查询 filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上，返回一个新查询 limit() 使用指定的值限定原查询返回的结果...我们也想让Flask框架支持这样的操作，就需要使用Flask-Migrate扩展，来实现数据迁移。并且集成到Flask-Script中，所有操作通过命令就能完成。
为了持久化值而不是名称，可以使用 Enum.values_callable 参数。该参数的值是一个用户提供的可调用对象，旨在与符合 PEP-435 的枚举类一起使用，并返回要持久化的字符串值列表。...另见 在类型映射中使用 Python 枚举或 pep-586 Literal 类型 - 使用 ORM 的 ORM 注释声明 功能时，关于在类型映射中使用 Enum 数据类型的背景信息。...SQLAlchemy ORM 要求映射的主键列必须以某种方式可排序。当使用不可排序的枚举对象，如 Python 3 的 Enum 对象时，可以使用此参数为对象设置默认的排序键函数。...另请参阅 在类型映射中使用 Python 枚举或 pep-586 字面类型 - 关于在 ORM 的 ORM Annotated Declarative 特性中使用 Enum 数据类型的背景信息。...SQLAlchemy ORM 要求映射的主键列必须以某种方式可排序。当使用不可排序的枚举对象，如 Python 3 的 Enum 对象时，可以使用此参数为对象设置默认排序键函数。
引用：#9736 [postgresql] [usecase] 当从 Range 或 MultiRange 实例推断数据库类型时，区分 INT4 和 INT8 范围以及多范围类型，如果值适合 INT4...，如果在映射中使用了带有固定配置的自定义 Enum，则会失败传递 Enum.name 参数，这将导致 PostgreSQL 枚举无法正常工作，如果枚举值被传递为单个值，则会产生其他问题。...此更改还为被标记为 Unicode 或 UnicodeText 的值添加了适当的 pyodbc DBAPI 类型，并将基础的 JSON 数据类型修改为将 JSON 字符串值视为 Unicode 而不是...参考：#9736 [postgresql] [usecase] 当从Range或MultiRange实例推断数据库类型时，区分 INT4 和 INT8 范围和多范围类型，如果值适合 INT4，则优先使用...Enum 时会失败传输 Enum.name 参数，其中，如果将枚举值作为单独的值传递，则会导致阻止 PostgreSQL 枚举起作用的问题。
具体可以仔细研究一下 Alembic ，文档路径：https://alembic.sqlalchemy.org/en/latest/tutorial.html 。...Flask-Migrate 提供了一个 MigrateCommand 类，将这个类添加到 Flask-Script 的 Manager 对象中，可以更方便地使用命令来进行数据库迁移，Flask-Migrate...将 MigrateCommand 添加到 Flask-Script 的 Manager 中，最后使用 Manager 管理和运行 app 。...更好的方法是将代码改成增加字段的代码(与Linux中的一样)，再执行迁移，就能完成修改表结构并保留数据。...可以看到，数据都保留着，之前的数据没有新字段的值，默认为空 NULL 。 7.
数据类型，而值 63 等效于使用 REAL 数据类型。...数据类型，而值 63 相当于使用 REAL 数据类型。...要为支持的后端指定带有显式精度值的 Float 数据类型，同时还支持其他后端，请使用以下方法：TypeEngine.with_variant()。...数据类型，而值 63 相当于使用 REAL 数据类型。...要为支持的后端指定带有显式精度值的 Float 数据类型，同时还支持其他后端，请使用以下方法：TypeEngine.with_variant()。
为什么选择 GraphQL GraphQL 本身的概念和使用都比较直观，对于开发者来说，比起怎么使用它更终要的事情是了解自身需求并觉得是否需要使用 GraphQL 以及如何使用。...这种情况下，对数据类型严格要求的 GraphQL 就能有助于减少类型不严格导致的问题。在客户端，也可以放心大胆地根据事先给定的数据类型来使用服务端返回的结果，不必做许多额外的检查甚至是类型转换。...graphene 库提供了各种基本数据类型的定义（称为 Scalars）供我们使用。...稍微要注意的是，指定字段类型时，必须用这些数据类型定义的实例，比如 grephene.Int() 。...SQLAlchemy 集成 在快速开发过程当中大家可能遇到这样的问题，就是一套数据需要反复定义多次，从数据库的 SQL ，到 DAO 层，再到 API 层甚至客户端。
每个列的数据类型首先从与每个Mapped注释相关联的 Python 数据类型中获取；int用于INTEGER，str用于VARCHAR，等等。空值性取决于是否使用了Optional[]类型修饰符。...原始的映射 API 通常被称为“经典”风格，而更自动化的映射风格称为“声明”风格。SQLAlchemy 现在将这两种映射风格称为命令式映射和声明式映射。...这种映射风格是“声明式”和“命令式”映射的混合，并适用于将类映射到反射的 Table 对象，以及将类映射到现有的 Core 构造，如连接和子查询。...最初的映射 API 通常被称为“古典”风格，而更自动化的映射风格则被称为“声明式”风格。SQLAlchemy 现在将这两种映射风格称为命令式映射和声明式映射。...这种映射风格是“声明式”和“命令式”映射的混合体，并适用于将类映射到反射的Table对象，以及将类映射到现有 Core 构造，如连接和子查询。
在虚拟环境使用以下命令将当前虚拟环境中的依赖包以版本号生成至文件中： $ pip freeze >requirements.txt 安装或升级包后，最好更新这个文件以保证虚拟环境中的依赖包。...visitor==0.1.3 Werkzeug==0.12.2 WTForms==2.1 xmltodict==0.11.0 当需要创建这个虚拟环境的完全副本，可以创建一个新的虚拟环境，并在其上运行以下命令...Flask调用视图函数后，可以返回两种内容： 字符串内容：将视图函数的返回值作为响应的内容，返回给客户端(浏览器) HTML模版内容：获取到数据后，把数据传入HTML模板文件中，模板引擎负责渲染HTTP...Flask项目 导入Flask类 from flask import Flask Flask函数接收一个参数name，它会指向程序所在的模块 app = Flask(__name__) 装饰器的作用是将路由映射到视图函数.... - 大致原理是将参数强转为int, 如果成功, 则可以进行路由匹配 - 如果参数无法转换成功, 就无法匹配该路由 @app.route('/orders/int:order_id>') def hello_itheima
deferred()用于命令式映射器，映射的 SQL 表达式 使用简单描述符 在需要发出比column_property()或hybrid_property提供的 SQL 查询更复杂的情况下，可以使用作为属性访问的常规...简单的验证器 一个快速添加“验证”程序到属性的方法是使用validates()装饰器。属性验证器可以引发异常，停止突变属性值的过程，或者可以将给定值更改为其他值。...## 简单验证器 将“验证”程序快速添加到属性的一种方法是使用 validates() 装饰器。属性验证器可以引发异常，从而停止变异属性值的过程，或者可以将给定值更改为其他内容。...另请参阅 简单验证器 - validates() 的用法示例 在核心级别使用自定义数据类型 通过使用应用于映射的 Table 元数据的自定义数据类型，可以以适合在 Python 中的表示方式与在数据库中的表示方式之间转换数据的方式来影响列的值的非...", "y2") 命令式映射和命令式表 当使用命令式表或完全命令式映射时，我们可以直接访问Column对象。
__init__()方法的类型存根，其中包括了正确的关键字和数据类型。 用法 以下各小节将讨论到目前为止已经考虑到的符合 PEP-484 的各种使用情况。...= Column(ForeignKey("user.id")) 使用命令式表映射列 在命令式表样式中，Column定义位于与映射属性本身分开的Table构造内。...__init__() 方法添加了类型存根，其中包括正确的关键字和数据类型。 使用方法 以下各小节将讨论迄今为止已考虑到的个别用例的 pep-484 符合性。...= Column(ForeignKey("user.id")) 使用命令式表格映射列 在命令式表格风格中，Column 定义位于一个与映射属性本身分离的 Table 结构内。...= Column(ForeignKey("user.id")) 使用命令式表映射列 在 命令式表风格 中，Column 定义放在一个独立于映射属性本身的 Table 结构中。
当从数据库返回值时，结果处理方面也无条件地进行检查。 此验证是在使用非本地枚举类型时创建 CHECK 约束的现有行为之外的。...已修复Boolean数据类型，使得已经是整数值的 Python 端值被强制转换为零或一，而不仅仅是传递原样；此外，结果的 int-to-boolean 处理器的 C 扩展版本现在使用与 Python 布尔值解释相同的值...对于不提供此功能的 SQLAlchemy 对象，例如映射类、映射器和映射实例，将发出更详细的错误消息，而不是允许 DBAPI 接收对象并稍后失败。...当从数据库返回值时，结果处理方面的检查也是无条件发生的。 这种验证是在使用非本地枚举类型时创建 CHECK 约束的现有行为之外的。...当从数据库返回值时，检查也会无条件地发生在结果处理方面。 此验证是在使用非本地枚举类型时创建 CHECK 约束的现有行为之外的。
(): # 从数据库中获取数据 data = select((p.name, p.price) for p in Product)[:] # 将数据转换为 Pandas DataFrame...，并使用 Pandas 进行统计分析，计算出产品价格的平均值、最大值和最小值。...与 SQLAlchemy 对比 Pony ORM和SQLAlchemy是Python中两个流行的对象关系映射（ORM）库，它们都允许开发者以面向对象的方式与数据库交互。...Pony ORM的语法接近Python原生语法，使得学习和使用起来相对容易。 SQLAlchemy提供了一个更为强大和灵活的框架，它允许进行复杂的数据库操作，但这也意味着它的学习曲线可能更陡峭。...Pony ORM的查询优化和数据库迁移工具可能不如SQLAlchemy全面。 SQLAlchemy功能更为强大，它支持复杂的查询、事务管理、数据库迁移工具（如Alembic）以及多种数据库后端。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
