def

Django ORM（基础） Django 框架十分强大，自带数据库操作功能。Django 跟 SQLAchemy 一样，也是通过ORM（Object Relational Mapping，关系对象映射）的方式对数据库进行操作，django中遵循 Code Frist （根据代码中定义的类来自动生成数据库表）的原则。 一、创建表 1、在SQLite中创建表 1.1、在app中的models.py中先写类： from django.db import models # Create your models here. class UserInfo(models.Model): # id列，Django框架会默认生成id(自增，主键)，也可以通过AutoField类型自定义主键，不过Django框架默认生成ID列会失效 # 用户名列，字符串类型，最大长度长度 username = models.CharField(max_length=32) password = models.CharField(max_length=64) 1 AutoField(Field) 2 - int自增列，必须填入参数 primary_key= True 3 4 BigAutoField(AutoField) 5 - bigint自增列，必须填入参数 primary_key= True 6 7 注

1、模块说明 requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP库。 用python编写。 比urllib2模块更简洁。 Request支持HTTP连接保持和连接池，支持使用cookie保持会话，支持文件上传，支持自动响应内容的编码，支持国际化的URL和POST数据自动编码。 在python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得python进行网络请求时，变得人性化，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。 现代，国际化，友好。 requests会自动实现持久连接keep-alive 2、基础入门 1）导入模块 import requests 2）发送请求的简洁 　　示例代码：获取一个网页（个人github） import requests r = requests.get( ' https://github.com/Ranxf ' ) # 最基本的不带参数的get请求 r1 = requests.get(url= ' http://dict.baidu.com/s ' , params={ ' wd ' : ' python ' }) # 带参数的get请求 我们就可以使用该方式使用以下各种方法 1 requests.get(‘https://github.com/timeline.json’) # GET请求 2 requests

29 Jun 18 一、内容回顾 1. VUE (一套用于构建用户界面的渐进式框架) VUE: https://cn.vuejs.org/v2/guide/ VUE ROUTER: https://cn.vuejs.org/v2/guide/ VUEX: https://vuex.vuejs.org/zh/ 2. Refresh(小圆圈)和重输URL的区别： Refresh： 重新提交请求 重输URL：重新获取html 3. validators 为一个列表，可混用校验函数和正则表达，如下 validators=[zhangzhao, RegexValidator(r'^1[356789][0-9]{9}$', "手机格式不正确"),...] 4. 校验：先走各字段内置的校验，再走各字段自定义的校验（局部钩子），最后走全局钩子clean的校验 5. 可以将创建的form表单类，放到单独的py文件中，至于app下。使用前导入 from app01 import forms.py 6. 作业讲解(基于Bootstrap的注册页面) a. 导入bootstrap css <link rel="stylesheet" href="/static/bootstrap-3.3.7/css/bootstrap.min.css"> b. 设置居中 <div class="container">

ORM性能 查指定字段,使用values() select_related 支持 一对一 多对一 # 连表 prefetch_related 支持 多对一 多对多 # 子查询 only 只取某些字段 defer 排除某些字段 多个数据库 配置 DATABASES = { ' default ' : { ' ENGINE ' : ' django.db.backends.sqlite3 ' , ' NAME ' : os.path.join(BASE_DIR, ' db.sqlite3 ' ), }, ' db2 ' : { ' ENGINE ' : ' django.db.backends.sqlite3 ' , ' NAME ' : os.path.join(BASE_DIR, ' db2.sqlite3 ' ), }, } 执行迁移命令 python36 manage.py migrate --database db2 读写分离 手动 models.Student.objects.all().using( ' db2 ' ) obj = models.Student.objects.filter(pk=1).using( ' db2 ' ).update(name= ' duige ' ) obj = all_students.first() obj.name = '

1. 安装相关软件，搭建环境 sudo apt install qt- creator sudo apt install qt5- default source python35/bin/activate pip install pyqt5 2. 输入qtcreator，打开设计界面，进行相关控件拖放和属性配置即可。 简单的加减小例子 #include " mainwindow.h " #include " ui_mainwindow.h " MainWindow::MainWindow(QWidget * parent) : QMainWindow(parent), ui( new Ui::MainWindow) { ui ->setupUi( this ); } MainWindow:: ~ MainWindow() { delete ui; } void MainWindow::on_add_clicked(){ int res = ui->M->text().toInt()+ ui->N-> text().toInt(); ui ->result-> setText(QString::number(res)); } void MainWindow::on_sub_clicked() { int res = ui->M->text().toInt() - ui->N->

背景 本文基于delta 0.7.0 spark 3.0.1 我们之前的 spark delta写操作ACID事务前传--写文件基础类FileFormat/FileCommitProtocol分析 分析了delta写数据的流程，但是还没分析deltalog 写数据的流程，这部分也是实现ACID的核心部分。 ##分析 直接到 WriteIntoDelta.run override def run(sparkSession: SparkSession): Seq[Row] = { deltaLog.withNewTransaction { txn => val actions = write(txn, sparkSession) val operation = DeltaOperations.Write(mode, Option(partitionColumns), options.replaceWhere, options.userMetadata) txn.commit(actions, operation) } Seq.empty } 我们来看一下 deltaLog.withNewTrancation 方法 ： def withNewTransaction[T](thunk: OptimisticTransaction => T): T = { try { update()

今天要写一个导入功能，需要把数据库的一个表映射成一个pojo，但是这表字段不是一般的多啊。。。想了想能不能自动生成？？？在IDEA中点了半天发现还是可以的 下面介绍一下步骤： 第一步：找到这个图标，建立一个数据库连接 建立完成之后如下图: 第二部修改生成pojo的脚本，切换到这个视图 主要是修改包名： 把上图中的packageName修改成生成pojo存放位置的包即可 第三步：选中要生成实体类的表（可以多选），右键按下图即可生成 如果项目中使用了Lombok插件的话，可以扩展一下自带的Generate POJOs.groovy就可很快的生成我们想要形式的pojo 下面是我的这个工程结构： 这是一个典型的maven工程结构，针对maven工程，扩展的两个groovy脚本，两个脚本均可以根据选择的文件夹自动生成正确的包名 Generate POJOs For Hibernate Lombok.groovy 这个脚本用来生成Hibernate的实体类，要注意两点：1、主键名必须是“id”，2、如果表中有版本字段，那么版本字段名必须是"version"，3、这脚本生成的实体类，主键生成策略没有采用自增模式，如果你的表中主键设置了自增的话， 需要稍微改动一下才可以用 1 import com.intellij.database.model.DasTable 2 import com

点击上方 蓝字 关注我们 点击上方“ 印象python ”，选择“ 星标 ”公众号 重磅干货，第一时间送达！ 作者：ostas Andreou 源自：机器之心 看这优美的舞姿 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来 。 这些动态图表是用什么做的？ 接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation，可以让我们的静态图表动起来。 FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分，后续会展示多个示例。如果是首次接触，你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环，不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。 如何使用 FuncAnimation？ 这个过程始于以下两行代码： import matplotlib.animation as ani animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc,

作者：ostas Andreou 源自：机器之心 看这优美的舞姿 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来 。 这些动态图表是用什么做的？ 接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation，可以让我们的静态图表动起来。 FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分，后续会展示多个示例。如果是首次接触，你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环，不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。 如何使用 FuncAnimation？ 这个过程始于以下两行代码： import matplotlib.animation as ani animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100 ) 从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入： fig 是用来

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