Flask 第三方組件之 SQLAlchemy

一、介紹

SQLAlchemy是一個基于Python實現的ORM框架。該框架建立在 DB API之上,使用關系對象映射進行數據庫操作,簡言之便是:將類和對象轉換成SQL,然后使用數據API執行SQL并獲取執行結果。

安裝:pip3 install sqlalchemy

組成部分:

  • Engine,框架的引擎
  • Connection Pooling ,數據庫連接池
  • Dialect,選擇連接數據庫的DB API種類
  • Schema/Types,架構和類型
  • SQL Exprression Language,SQL表達式語言

SQLAlchemy本身無法操作數據庫,其必須以來pymsql等第三方插件,Dialect用于和數據API進行交流,根據配置文件的不同調用不同的數據庫API,從而實現對數據庫的操作,如:

#################### MySQL-Python ####################
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>#################### pymysql ####################
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]#################### MySQL-Connector ####################
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>#################### cx_Oracle ####################
oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]更多:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

二、?使用

2.1??創建數據庫表

2.1.1 數據類型和數據庫的對應關系

類型名MySQL類型python類型描述
SmallIntegersmallintint取值范圍較小,一般為16位
Integerintint普通整數,一般32位
BigIntegerbigintint/long不限精度的整數
Floatfloatfloat浮點數
Numericdecimaldecimal.Decimal定點數
Stringvarcharstr變長字符串
Texttinytextstr變長字符串,64K,216?1216?1 2^{16}-1216?1=65535bytes
Text(65536)mediumtextstr變長字符串,max16M,224?1224?1 2^{24}-1224?1=16777215bytes
Text(16777216)longtextstr變長字符串,max32G,232?1232?1 2^{32}-1232?1=4294967295bytes
LargeBinaryblobstr二進制文件,64K
LargeBinary(65536)mediumblobstr二進制,max16M
LargeBinary(16777216)longblobstr二進制,max32G
PickleTypeblob任何python對象自動使用Pickle序列化,只有blob
Unicodevarcharunicode變長字符串
UnicodeTexttextunicode變長字符串,64K
Booleantinyintbool布爾值
Datedatedatetime.date日期
Timetimedate.time時間
DateTimedatetimedatetime.datetime日期和時間
Intervaldatetimedatetime.timedelta時間間隔
Enumenumstr一組字符串
屬性描述生效值
primary_key主鍵True
unique鍵值唯一性True
index索引True
nullable空值True
default默認值null

2.1.2?示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationshipBase = declarative_base()###################### 單表示例 #########################
class Users(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True)age = Column(Integer, default=18)email = Column(String(32), unique=True)ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)extra = Column(Text, nullable=True)__table_args__ = (UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 聯合唯一約束Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),                # 普通索引)class Hosts(Base):__tablename__ = 'hosts'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True)ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)###################### 一對多示例 #########################
class Hobby(Base):__tablename__ = 'hobby'id = Column(Integer, primary_key=True)caption = Column(String(50), default='籃球')class Person(Base):__tablename__ = 'person'nid = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True, nullable=True)hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))# 與生成表結構無關,僅用于查詢方便hobby = relationship("Hobby", backref='pers')   # 第一個字段表示關聯的表,backref 表示反向查詢的字段名稱###################### 多對多示例 #########################
class Server2Group(Base):__tablename__ = 'server2group'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))class Group(Base):__tablename__ = 'group'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)# 與生成表結構無關,僅用于查詢方便servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')  # secondary表示第三張表class Server(Base):__tablename__ = 'server'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)def init_db():"""根據類創建數據庫表"""engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",max_overflow=0,   # 超過連接池大小外最多創建的連接pool_size=5,      # 連接池大小pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間,否則報錯pool_recycle=-1   # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收(重置))Base.metadata.create_all(engine)def drop_db():"""根據類刪除數據庫表"""engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",max_overflow=0,   # 超過連接池大小外最多創建的連接pool_size=5,      # 連接池大小pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間,否則報錯pool_recycle=-1   # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收(重置))Base.metadata.drop_all(engine)if __name__ == '__main__':drop_db()init_db()

指定關聯列:hobby = relationship("Hobby", backref='pers',foreign_keys="Person.hobby_id")

2.2? 操作數據庫表

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from?sqlalchemy.orm?import?sessionmaker
from?sqlalchemy?import?create_engine
from?models?import?Usersengine?=?create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session?=?sessionmaker(bind=engine)
session?=?Session()  # 每次執行數據庫操作時,都需要創建一個session# ############# 執行ORM操作 #############
obj1?=?Users(name="alex1")
session.add(obj1)session.commit()  # 提交事務
session.close()   # 關閉session

?????基于scoped_session實現線程安全

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Usersengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(Session)
"""
# 線程安全,基于本地線程實現每個線程用同一個session
# 特殊的:scoped_session中有原來方法的Session中的以下方法:public_methods = ('__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested','close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire','expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind','is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings','bulk_update_mappings','merge', 'query', 'refresh', 'rollback','scalar'
)
"""# ############# 執行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)session.commit()  # 提交事務
session.close()   # 關閉session

多線程執行示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from db import Usersengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)def task(arg):# 每個線程創建一個sessionsession = Session()obj1 = Users(name="alex1")session.add(obj1)session.commit()for i in range(10):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()

2.3? 基本增刪改查示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import textfrom db import Users, Hostsengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# ################ 添加 ################
# 單個插入
obj1 = Users(name="fenglepeng")
session.add(obj1)
session.flush()
print(obj1.id)    # 輸出新插入數據的主鍵,當只有一個主鍵時才能生效,如果設置兩個及以上會取不到插入的數據# 批量插入
session.add_all([Users(name="wupeiqi"),Users(name="alex"),Hosts(name="c1.com"),
])
session.commit()   # 此時數據才插入到數據庫中# ################ 刪除 ################
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()# ################ 修改 ################
# 使用 update
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)       # 字符串
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")  # 數字# 或者直接修改查詢到的對象的屬性
obj1 = session.query(Users).filter(Users.id > 0).first()
obj1.name = 'fenglp'
session.commit()# ################ 查詢 ################
r1 = session.query(Users).all()                               # 不加all,顯示的是執行的sql
r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()   # label 別名  
r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "alex").all()  # query表示查詢的字段,filter表示過濾的字段
r4 = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()        # 本表的字段
r5 = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()# params 和Python中的format類似,用于替代前面的值
r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()
r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all() # 嵌套查詢,子查詢session.close()

session 相關函數

db.session.add(obj)    # 添加
db.session.flush(obj)  # flush之后,可以取到obj的主鍵,但是當只有一個主鍵時才能生效,如果設置兩個及以上會取不到插
db.session.rollback()  # 回滾
db.session.commit() ?  # 提交事務,commit執行了,但是此時sql層面的commit并沒有執行
db.session.close()? ?  # 關閉session

Model.querydb.session.query(Model)的快捷方式,它不可調用。?如果您沒有查詢模型,請繼續使用db.session.query(...)就像使用常規SQLAlchemy一樣

# 下面兩種方式結果相同,第二種是第一種的簡化版
db.session.query(Users).all() # 這種query中可以加參數
Users.query.all()             # 這種query中不能加參數

filter_by和filter的區別

  • filter_by表內部精確查詢

User.query.filter_by(id=4).first()
  • filter 全局查詢 id必須指明來源于那張表User,而且需要用等號,而不是賦值,建議使用filter

User.query.filter(User.id==4).first()

查詢操作

################# 條件查詢 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.id = 1).all()   # 等于
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()  # between
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()   # in
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()  # 取反
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()  # 子查詢################# 組合查詢 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()  # 組合查詢,默認是andfrom sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() # _and里面的關系是and
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2,and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),Users.extra != "")).all()#################  通配符 % 表是多個,_ 表示一個 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()################# 限制 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).limit(10).all()  # offset
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).limit(10).offset(100).all()  # offset 和 limit
## 切片
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).slice(90,100).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%'))[90:100]################# 排序 ################
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()################# 去重 ################
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).distinct().all()################# 分組 ################
from sqlalchemy.sql import func################# 分組聚合 ################
ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(func.max(Users.id),func.sum(Users.id),func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
ret = session.query(func.max(Users.id),func.sum(Users.id),func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()################# 連表  ################
# 已經設置好外鍵,它自動找到關聯的字段
ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
ret = session.query(Person).join(Favor).all()                   # 默認是 inner join
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()     # isouter=True 表示左鏈接# 自己指定關聯關系
ret = session.query(Person).join(Favor, Person.id == Favor.nid).all()               # 默認是 inner join
ret = session.query(Person).join(Favor, Person.id == Favor.nid, isouter=True).all() # isouter=True 表示左鏈接,或者也可以
ret = session.query(Person).outerjoin(Favor, Person.id == Favor.nid).all()          # 左連接# 返回值是一個列表,包含你查詢的兩個對象,如[<app.models.Favor object at 0x7f0a12692290>, <app.models.Person object at 0x7f0a12692290>]################# 組合 ################
# union 對兩個結果集進行并集操作,不包括重復行,同時進行默認規則的排序
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()# union_all 對兩個結果集進行并集操作,包括重復行,不進行排序
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

基于relationship操作ForeignKey

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Personengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
########################## 添加 ############################
session.add_all([Hobby(caption='乒乓球'),Hobby(caption='羽毛球'),Person(name='張三', hobby_id=3),Person(name='李四', hobby_id=4),
])person = Person(name='張九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))  # 同時創建,并自動添加關聯
session.add(person)hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飛'), Person(name='博雅')]
session.add(hb)
session.commit()########################## 查詢 ############################
# 使用relationship正向查詢
v = session.query(Person).first()
print(v.name)
print(v.hobby.caption)# 使用relationship反向查詢
v = session.query(Hobby).first()
print(v.caption)
print(v.pers)session.close()

基于relationship操作m2m

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Groupengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
########################## 添加 ############################
session.add_all([Server(hostname='c1.com'),Server(hostname='c2.com'),Group(name='A組'),Group(name='B組'),
])
session.commit()s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1)
session.add(s2g)
session.commit()gp = Group(name='C組')
gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')]
session.add(gp)
session.commit()ser = Server(hostname='c6.com')
ser.groups = [Group(name='F組'),Group(name='G組')]
session.add(ser)
session.commit()########################## 查詢 ############################
# 使用relationship正向查詢
v = session.query(Group).first()
print(v.name)
print(v.servers)# 使用relationship反向查詢
v = session.query(Server).first()
print(v.hostname)
print(v.groups)session.close()

執行原生SQL語句

################# 第一種 ################
import?time
import?threading
import?sqlalchemy
from?sqlalchemy?import?create_engine
from?sqlalchemy.engine.base?import?Engineengine?=?create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",max_overflow=0,??# 超過連接池大小外最多創建的連接pool_size=5,??   # 連接池大小pool_timeout=30,?# 池中沒有線程最多等待的時間,否則報錯pool_recycle=-1??# 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收(重置)
)def?task(arg):conn?=?engine.raw_connection()cursor?=?conn.cursor()cursor.execute("select * from t1")result?=?cursor.fetchall()cursor.close()conn.close()for?i?in?range(20):t?=?threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()################# 第二種 ################
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)def task(arg):conn = engine.contextual_connect()with conn:cur = conn.execute("select * from t1")result = cur.fetchall()print(result)for i in range(20):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()################# 第三種 ################
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)def task(arg):cur = engine.execute("select * from t1")result = cur.fetchall()cur.close()print(result)for i in range(20):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()################# 第四種 ################
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hostsengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# 關聯子查詢
subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()
result = session.query(Group.name, subqry)
"""
SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid 
FROM server 
WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 
FROM `group`
"""# 查詢
# cursor = session.execute('select * from users')
# result = cursor.fetchall()# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)session.close()

注意: 查看連接?show status like 'Threads%';

從 datetime 字段中獲取當日數據

from sqlalchemy import funcclass History(db.Model):__tablename__ = 'historys'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)date = db.Column(db.Date)datetime = db.Column(db.Datetime)# firstDay:某年某月的第一天,datetime類型
# lastDay:某年某月的最后一天,datetime類型
historys = History.query.filter(History.date.between(firstDay, lastDay)).all()
historys = History.query.filter(func.date(datetime).between(firstDay, lastDay)).all()# 格式化時間
func.date_format(History.datetime , "%Y-%m-%d %H:%i:%s")
# 將時間戳轉化為時間
func.from_unixtime((Table.timestamp), "%Y-%m-%d %H:%i:%s")
# 獲取12月份的所有數據
historys = History.query.filter(extract('month', History.date) == 12, extract('month', History.date) == 12).all()

動態增加條件

filter_by

filter_by用于查詢簡單的列名,不支持比較運算符。

filters = {’name': ‘fengyao', ‘age': 26}
User.query.filter_by(**filters).first()

filter

比filter_by的功能更強大,支持比較運算符,支持or_、in_等語法。

filters = {User.name == ‘fengyao’,User.age > 25
}
User.query.filter(*filters).first()

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將ISO光盤鏡像作為yum本地倉庫&#xff08;適用于不能聯外網的環境&#xff09;&#xff1a; 1、 禁用所有可用的yum倉庫&#xff0c;為方便演示&#xff0c;直接全部刪除&#xff1a; # cd /etc/yum.repos.d # ls # rm -rf * 2、 創建光盤掛載點&#xff0c;掛載光盤&#x…

python substr_python數據分析-數據對象(一)

Python基本數據類型一般分為&#xff1a;數字、字符串、列表、元組、字典、集合這六種基本數據類型。不可變&#xff08;3 個&#xff09;&#xff1a;Number&#xff08;數字&#xff09;、String&#xff08;字符串&#xff09;、Tuple&#xff08;元組&#xff09;&#xff…

VLC框架分析

功能部份: VLC媒體播放器的核心是libvlc &#xff0c;它提供了界面&#xff0c;應用處理功能&#xff0c;如播放列表管理&#xff0c;音頻和視頻解碼和輸出&#xff0c;線程系統。所有libvlc源文件設在的/src目錄及其子目錄&#xff1a; # config/ &#xff1a;從命令行和配置…

html表格里的超鏈接點不了,Excel如何添加和取消超鏈接 Excel超鏈接打不開是怎么回事...

很多用戶在制作excel表格的時候都會添加一些超鏈接&#xff0c;在制作完成后發布到網頁&#xff0c;閱讀者可以通過超鏈接打開指引的網頁或者文件&#xff0c;超鏈接對制作excel表格的用戶有非常大的幫助&#xff0c;雖然添加超鏈接的步驟非常簡單&#xff0c;不過還是有些exce…

yum 安裝apache php mysql

安裝&#xff1a; yum install -y httpd php 查看版本&#xff1a;、 rpm -qa httpd php httpd-2.2.15-54.el6.centos.x86_64 php-5.3.3-48.el6_8.x86_64 修改apache配置文件&#xff1a; vim /etc/httpd/conf/httpd.conf 在#ServerName www.example.com:80行下添加一行 Server…

Python 散點圖線性擬合_機器學習之利用Python進行簡單線性回歸分析

前言&#xff1a;在利用機器學習方法進行數據分析時經常要了解變量的相關性&#xff0c;有時還需要對變量進行回歸分析。本文首先對人工智能/機器學習/深度學習、相關分析/因果分析/回歸分析等易混淆的概念進行區分&#xff0c;最后結合案例介紹如何利用Python進行簡單線性回歸…

Flask 第三方組件之 Migrate

flask-migrate是flask的一個擴展模塊,主要是擴展數據庫表結構的.類似于Django的python manage.py migrate 官方文檔: http://flask-migrate.readthedocs.io/en/latest/ 安裝 pip install flask-migrate 使用舉例 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLA…

html section 布局,section標簽的用法

標簽的用法由于昨晚發了一篇文章http://www.zcool.com.cn/article/ZMzA3MzI.html&#xff0c;有一個網友評論問 的用法。所以現在舉例來說明一下&#xff1a;html5引入了標簽&#xff0c;用于描述文檔的結構&#xff0c;它同標簽的意思一樣。但是在特定環境中&#xff0c;兩者又…

清北學堂Day4

&#xff08;1&#xff09;第一題 財富(treasure) Time Limit:1000ms Memory Limit:128MB 題目描述 LYK有n個小伙伴。每個小伙伴有一個身高hi。 這個游戲是這樣的&#xff0c;LYK生活的環境是以身高為美的環境&#xff0c;因此在這里的每個人都羨慕比自己身高高的人&#xff…

Falsk session 源碼解析

Falsk框架session請求流程 from flask import Flask # 1. 實例化Flask對象 app Flask(__name__) # 2. 設置路由 app.route(/index) def index(): return "index" if __name__ __main__: # 3. 啟動socket服務端 app.run() # 4. 用戶請求到來 ap…

vlc內部運行機制以及架構分析

VLC架構剖析1. VideoLan簡介1.1 videolan組成Videolan有以下兩部分組成:VLC:一個最主要的部分&#xff0c;它可以播放各種類型的媒體文件和流vlc架構剖析 1. VideoLan簡介 1.1 videolan組成 Videolan有以下兩部分組成: VLC:一個最主要的部分&#xff0c;它可以播放各種類型的媒…

visio中公式太小_visio繪圖中的數據計算

在繪流程圖時&#xff0c;我們有時候會想直接在流程圖上做計算&#xff0c;比如化工設計時精餾塔計算理論塔板數。在VISIO中&#xff0c;實現這個功能還是比較容易&#xff0c;舉一個最簡單的例子。如下圖所示&#xff0c;等號后面的數字可以根據前面的數字變化。實現過程如下&…

Django syncdb mysql error on localhost - (1045, Access denied for user 'ODBC'@'

環境&#xff1a;WINDOWS系統 將數據庫配置 DATABASES { default: { ENGINE: django.db.backends.mysql, HOST: localhost, PORT: 3306, NAME: yunwei, USERNAME: root, PASSWORD: mysql, } } 改為 DATABASES { default: { ENGINE: django.db.backends.mysql, HOST: localhos…

銀行招計算機專業算什么崗,銀行計算機專業崗位全方位分析

黑龍江銀行招聘信息陸續發布&#xff0c;中公教育專家為各位考生提供&#xff1a;銀行計算機專業崗位全方位分析&#xff01;供大家參考&#xff0c;預祝大家取得好成績&#xff0c;更多黑龍江人民銀行招聘相關資料請關注黑龍江銀行招聘網。金融銀行部門一直是一個朝陽產業&…