sqlalchemy 的设置及使用

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sqlalchemy 的设置及使用

FLASK之数据库设置数据库知识点 Flask-SQLALchemy安装连接数据库使用数据库数据库迁移邮件扩展 4.1 数据库的设置 Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库,关系型数据库把所有的数据都存储在表中,表用来给应用的实体建模,表的列数是固定的,行数是可变的.它使用结构化的查询语言.关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性.比如:商品表里有name.price.number等. Flask本身不限定数据库的选择,你可以选择SQL或NOSQL的任何一种.也可以选择更方便…

特殊汉字“𣸭”引发的对于字符集的思考；mysql字符集；sqlalchemy字符集设置；客户端字符集设置；

字符集.字符序的概念与联系在数据的存储上,MySQL提供了不同的字符集支持.而在数据的对比操作上,则提供了不同的字符序支持. MySQL提供了不同级别的设置,包括server级.database级.table级.column级,可以提供非常精准的设置. 什么是字符集.字符序?简单的来说: 字符集(character set):定义了字符以及字符的编码. 字符序(collation):定义了字符的比较规则. 举个例子: 有四个字符:A.B.a.b,这四个字符的编码分别是A = 0, B = 1,…

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330…

第四节 pandas 数据加载

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,其中read_csv和read_table这两个使用最多. #导包import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import numpy as np 一文件操作 1.1 读取文件文件数据读取代码 df = pd.read_csv('./data-07/type-.txt',sep='-',header=None) # sep:分隔符 # header…

Python模块-pandas

目录数据读取数据探索数据清洗数据清洗类型转换缺失值重复值值替换修改表结构新增列删除列删除行修改列名数据分组(数值变量) 数据分列(分类变量) 设置索引排序数据筛选/切片多表拼接数据聚合&分组运算 groupby aggregate filter tansformation 数据透视表 crosstab pivot/pivot_table 时间序列时间格式转化时间索引操作哑编码数据导出数据入库技巧数据集概览长宽表转换宽表转换为长表长表转换为宽…

【Python】Flask系列-数据库笔记

MySQL-python中间件的介绍与安装: 1.如果是在类unix系统上,直接进入虚拟环境,输入sudo pip install mysql-python. 2.如果是在windows系统上,那么在这里下载http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysql-python下载MySQL_python‑1.2.5‑cp27‑none‑win_amd64.whl,然后在命令行中,进入到MySQL_python‑1.2.5‑cp27‑none‑win_am…