昨日内容回顾 1. 简述flask上下文管理 - threading.local - 偏函数 - 栈 2. 原生SQL和ORM有什么优缺点? 开发效率: ORM > 原生SQL 执行效率: 原生SQL> ORM 如:SQLAlchemy依赖pymysql 3. SQLAlchemy多线程连接的情况 一.flask标准目录结构 标准flask目录结构 Project name/ # 项目名 ├── Project name # 应用名,保持和项目名同名 │   ├── __init__.py #…

学习Flask,整合其目录结构也是比较重要的.一个最基础的Flask目录如下所示: 一.SQLAlchemy-utils 由于sqlalchemy中没有提供choice方法,所以借助SQLAlchemy-Utils组件提供的choice方法. 安装:pip3 install sqlalchemy-utils import datetime from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import dec…

整合Flask中的目录结构 一.SQLAlchemy-Utils 由于sqlalchemy中没有提供choice方法,所以借助SQLAlchemy-Utils组件提供的choice方法 import datetime from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String,…

生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种方…

装饰器: 首先来认识一下python函数, 定义:本质是函数(功能是装饰其它函数),为其它函数添加附件功能        原则:        1.不能修改被装饰的函数的源代码.        2.不能修改被装饰的函数的调用方式. def test(): print('test') print(test ) #表示是函数 test() #表示执行foo函数 <function test at 0x00595660>#表示的是函数的内存地址test#函数test执行结果 简单的装饰器: def…

软件目录结构规范 为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费…

目录Day-Python-迭代器&生成器 21.生成器 21.1.生成器引入 21.2.生成器作用 31.3.创建生成器的方法 31.4.用函数来实现复杂的生成器 51.5.把函数变成生成器通过yield来实现 61.6.函数定义中包含yield关键字==generator生成器 81.7.通过yield实现单线程并发运算效果 92.迭代器 102.1.迭代器的定义 102.2.inter()函数-将列表.字典.字符串转换成迭代器 112.3.小结 123.装饰器 123.1.装饰器-最初需求…

为什么要设计好目录结构   "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间…

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看…

.MVC的设计方式(跟Flask一样,都是MVC的设计模式) .开发效率高 .功能强大(丰富的第三方组件) .安全性高(帮助开发者规避安全漏洞) 目前市面上使用:Django>Flask #使用环境 ①.python环境的安装:2.X.3.X(官方对2.x已不再维护,所以必须要3.x)www.python.org[官网] 科学计算anaconda 的python环境:直接百度即可,安装后,含有丰富的第三方库,可以使开发者专注于业务开发 ②.Django环境的安装:2.0版本(pip instal…