前言 使用 marshal_with 序列化模型非常方便,还可以处理一些嵌套字段。 嵌套字段 虽然使用 dicts 嵌套字段可以将平面数据对象转换为嵌套响应,但您可以使用它 Nested 来解组嵌套数据结构并适当地呈现它们。 官方文档示例 >>> from flask_restx import fields, marshal >>> import json >>> >>> address_fields = {} >>> address_fields['line 1'] = fields.String(att
前言 Flask-RESTX 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望作为输入有效负载的数据。使用该fields模块,您可以在资源中使用所需的任何对象(ORM 模型/自定义类/等)。fields还允许您格式化和过滤响应,因此您不必担心暴露内部数据结构。 在查看您的代码时,也非常清楚将呈现哪些数据以及将如何格式化。 基本用法 user模型 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名 id = db.Column(
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data REST框架教程三(Spring中国教育管理中心)
作为使用过MySQL或者之前MongoDB数据库的同学,应该很容易理解,绝大部分的电商、银行、社交平台的数据库敏感字段都会考虑加密处理。例如:支付宝、微信、微博账号的密码、账户余额、银行卡账号、授权码等等。一些商品的进货价格,供货商联系方式等。
目前有许许多多的ORM,但是目前最为流行的依然是sequelize,所以这里总结写之前自己写自己的博客所涉及到的点,分享给大家,让大家也可以少踩坑,更快入门。
作者 | Dane Avilla 译者 | 刘雅梦 策划 | 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来,Netflix 一直在迭代开发系统,以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部,一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务(GQLMS)作为
关于gorm多表联合查询(left join)的小记_f95_sljz的博客-CSDN博客_gorm join
从本节开始介绍关于KnockoutJs相关的内容,本节主要介绍knockoutjs一些重要特性与优点,以及它与Jquery等框架库之间的区别。 1、Knockout.js是什么? Knockout是一款很优秀的JavaScript库,它可以帮助你仅使用一个清晰整洁的底层数据模型(data model)即可创建一个富文本且具有良好的显示和编辑功能的用户界面。任何时候你的局部UI内容需要自动更新(比如:依赖于用户行为的改变或者外部的数据源发生变化),KO都可以很简单的帮你实现,并且非常易于维护。 2、KO重要特
Active Record 是MVC中的M,负责处理数据和业务逻辑,Active Record实现了Active Record模式,是一种 对象关系映射 系统
官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/coerce.html#coerce
总第243篇 2018年 第35篇 背景 在线广告是互联网行业常见的商业变现方式。从工程角度看,广告索引的结构和实现方式直接决定了整个系统的服务性能。本文以美团点评的搜索广告系统为蓝本,与读者一起探
本文不讨论完整的C++反射技术,只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射,及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分,其他部分都是铺垫,可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载,每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本,或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农,程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候,大家会想:能否构造出一些 更好的工具,代替我们做那些无意义的 体
本文不讨论完整的 C++ 反射技术,只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射,及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分,其他部分都是铺垫,可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载,每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本,或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农,程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候,大家会想:能否构造出一些 更好的工具,代替我们做那些无意
语义化可以总结为 根据内容选择标签,用最恰当的标签来标记内容 例如网页中的标题使用~这样的标签,而不是使用+css01
表单标签 ---- 概述 表单标签将在 HTML 文档里被呈现为一个表单元素 使用表单标签的优点: 表单回显 对页面进行布局和排版 标签的属性可以被赋值为一个静态的值或一个 OGNL 表达式. 如果在
在Elasticsearch的实际应用中,嵌套文档是一个常见的需求,尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中,这类嵌套结构被称为父子文档,它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式:
在创建资源路由时,会同时创建多个可以在控制器中使用的辅助方法,如上面的资源路由会创建以下方法:
过程段是业务过程中可见的制造活动中最小的元素。过程段模型是一个分层模型,可以定义多级抽象的制造过程,因为可能存在多个需要对制造活动具有可见性的业务过程。
5.在models的application_record.rb中添加has_secure_password字段
在实际的使用中,数据并不总是干净的。 根据产生方式的不同,数字可能会在 JSON 主体中呈现为真实的 JSON 数字,例如 5,但也可能呈现为字符串,例如 “5”。 或者,应将应为整数的数字呈现为浮点数,例如 5.0,甚至是 “5.0”。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
版权声明:Copyright © https://blog.csdn.net/zzw19951261/article/details/80830234
CSS选择器是一种用于匹配HTML文档中元素的模式。关联的样式规则将应用于与选择器模式匹配的元素。
APIJSON是一种基于JSON格式的API接口开发框架。它的目标是简化后端开发人员编写和维护接口的工作,同时提供灵活、高效、安全的接口访问方式。APIJSON通过解析请求的JSON参数,动态生成SQL语句,并自动执行数据库操作,将结果以JSON形式返回给客户端。它支持多种复杂查询和操作,如分页、条件查询、关联查询、嵌套查询等。APIJSON还提供了权限控制、数据过滤、数据校验等功能,保护数据安全和一致性。通过APIJSON,开发人员可以快速构建稳定、高效的API接口,提升开发效率和代码质量。
最近HackerOne上公开了几个GitLab的漏洞,奖金还不低,一些漏洞细节也已经公开,大多是业务逻辑漏洞,学习下。
这篇稿子断断续续写了有两周,期间还在公司做了一次 “A Tour to API Evolution” 的讲座,基本上就是把中文的稿子转译了一下。我之所以要研究这样一个主题,是想从 API 的历史中找到未来前进的方向,毕竟「读史使人明智,知古可以鉴今」。
ThinkPHP5 从入门到深入学习,结合实战项目深入理解 ThinkPHP5 的特性和使用方法。编写完成简单的基于 RESTFul 接口,实现相应功能,掌握控制器、模型、异常处理、数据校验的使用。
面对各类运营需求,微信游戏团队在B端开发实践中进行思考和提炼,创立了通用组件语言规范(CLS,Common Components Language Specification),对所有组件进行统一抽象,指引无终端依赖、无语言依赖、无框架依赖的标准化组件开发模式。并基于此规范实现了一套 Vue.js 的声明式组件库,以标准化JSON描述页面组成,写完JSON就完成了页面开发,以此来简化前端工作,提高开发效率。 适用场景 B端系统中最常见的需求包含表单、列表、图表。表单用来收集用户数据,列表用来呈现数据,
1.需求描述 对于数据挖掘工程师来说,有时候需要抓取地理位置信息,比如统计房子周边基础设施信息,比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等,一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如s
这是一篇意译文, 翻译自 DHH( Rails 创始人 )在 Quora 上的 Rails 问题回复. 近期, 看得出社区里一些人对 Rails 发展失了一些信心, 我想为大家找回一些信心. 译者: 技术达人李亚飞, 现任百分之八十公司 CTO, 团队有 7 位全栈 Rails 工程师. 2004 年, 我们选择 Rails, 那么今年, 我们也会因为同样的原因选择 Rails. 越是事情变化, 他们越是保持不变. 这些年 JavaScript 世界有着大量的进步, 但我们也看到了倒退的世界, 而这些正在
点击“阅读原文”可以查看 DDIA 分享会 schedule 、往期视频和加群方法,大概每两周一节,欢迎加入和分享。
数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,用图形化的形式去描述业务规则的过程,从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 核心概念:
导读:无论是关系型数据库还是非关系型数据库,都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型,让我们来追本溯源,窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。
Overthinking ruins you. Ruins the situation, twists it around, makes you worry and just makes everything much worse than it actually is.
Hive支持索引(3.0版本之前),但是Hive的索引与关系型数据库中的索引并不相同,比如,Hive不支持主键或者外键。并且Hive索引提供的功能很有限,效率也并不高,因此Hive索引很少使用。
最近经常遇到遇到某个客户问数值类型的字段也能存字符串,或者说已经将字段类型设置成了float,但是实际存储的仍然是字符串,该如何解决,今天花点时间我们来梳理整个流程。
模板引擎是允许开发者或设计师在创建动态网页的时候,从数据展示中分离编程逻辑的工具。换句话说,除了拥有接收 HTTP 请求的代码,从数据库查询必需的数据并且之后将其在单个文件中将其展示给用户之外,模板引擎从计算它的剩余代码中分离了数据的展示(此外,流行的框架和内容管理系统也会从查询中分离 HTTP 请求)。
MongoDB是一个非常有前途的数据库,MongoDB官方对自己的定位是通用数据库,其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平,但笔者有个可能不恰当的比较,MongoDB就像N年前的MySQL,随着时间的推移,会变得越来越强大,也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
在MongoDB中,数据模型是非常重要的,它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中,我们将介绍如何设计MongoDB数据模型,并创建索引来提高查询效率。
总第242篇 2018年 第34篇 前言 关于测试领域的自动化,已有很多的文章做过介绍,“黑科技”也比比皆是,如通过Java字节码技术实现接口的录制,Fiddler录制内容转Python脚本,App中的插桩调试等,可见角度不同,对最佳实践的理解也不一样。这里想要阐述的是,外卖(上海)QA团队应用相对“小众”的Ruby,在资源有限的条件下实现自动化测试的一些实践与经验分享。 背景 加入外卖上海团队时,共2名QA同学,分别负责App与M站的功能测试,自动化测试停留在学习北京侧接口测试框架的阶段,实效上近乎为0
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作,我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的,后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB,使用了几个月的时间后,由于数据库服务非常不稳定,再加上无人看管,同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库,最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验,所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制,保证数据库中数据的合法。
Flowable 是一个使用 Java 编写的轻量级业务流程引擎,使用 Apache V2 license 协议开源。2016 年 10 月,Activiti 工作流引擎的主要开发者离开 Alfresco 公司并在 Activiti 分支基础上开启了 Flowable 开源项目。基于 Activiti v6 beta4 发布的第一个 Flowable release 版本为6.0。以 JAR 形式发布使得 Flowable 可以轻易加入任何Java环境:Java SE、Tomcat、Jetty 或 Spring 之类的 servlet 容器;JBoss 或 WebSphere 之类的 Java EE 服务器等等。 另外,也可以使用 Flowable REST API 进行 HTTP 调用。
研究表明,机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止,此类攻击主要针对视觉模型,利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击,但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本,这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型,而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符(invisible character)、同形文字(homoglyph)、重新排序(reordering)或删除(deletion)——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能,通过三次注入后,大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外,本文攻击还针对当前部署的商业系统,包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁:攻击者可以有针对性地影响系统,而无需对底层模型进行任何假设。结论是,基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理,就像传统应用程序一样,鉴于此类系统现在正在快速大规模部署,因此需要架构师和操作者的关注。
伴随着时代科技的风口和数字化经济的发展,空间可视化在智慧城市、智慧社区、智慧楼宇、智慧工地、智慧园区等项目中的重要性日趋凸显。
表单在我们的日常工作中经常会用到,一个优质的表单可以提高我们的工作效率,完成一些更多的业务,提高产品体验,在实际应用中,根据不同场景表单、表格、图表,其中表单涉及到联动、校验、布局等复杂场景,经常是开发者的需要耗费精力去解决的点。本文作为《OneCode表单系统》介绍的续篇,将着重介绍OneCode在复杂场景下的表单解决方案。
本文只是将学习过程中需要深刻记忆,在工作中常用的一些命令或者知识点进行一个罗列并阐释,不会全面的将所有内容进行讲解。大家可以在了解了Django框架和DRF框架之后再来看这篇文章。否则会有点不知所云。
最近一个半月都在搞SparkStreaming+Hbase+Redis+ES相关的实时流项目开发,其中重度使用了ElasticSearch作为一个核心业务的数据存储,所以这段时间更新文章较少,现在开发基本完事,接下来的会写几篇有关ElastiSearch的使用心得。 大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据,比如日志log类居多,就算有一些有主外键关联的数据,我们也会提前join好,然后放入es中存储。 的确,扁平化后的数据存入索引,无论是写入,更新,查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后
在介绍PyMuPDF之前,先来了解一下MuPDF,从命名形式中就可以看出,PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。
一直想用gorm查询到嵌套结构体,可惜自定义嵌套结构体好像不支持?下次按这个思路再试试,可能也行哦。
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