网上搜了下,http://blog.csdn.net/liu_xing_hui/article/details/8956107 介绍的很详细,自动一个Encoder给json的dump方法使用,能够实现queryresult转json import json from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta from datetime import datetime def new_alchemy_encoder(): _visited…

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group…

first_flask_project.py # 从flask这个包中导入Flask这个类 # Flask这个类是项目的核心,以后很多操作都是基于这个类的对象 # 注册url.注册蓝图等都是基于这个类的对象 from flask import Flask # 创建一个Flask对象,传递__name__参数进去 # __name__参数的作用: # 1. 可以规定模版和静态文件的查找路径 # 2. 以后一些Flask插件,比如Flask-migrate.Flask-SQLAlchemy如果报错了…

配置文件两种方式详解 先讲两种直接传参: 直接简单传参 app =Flask(__name__) app.config['DEBUG']=True app.config.update( DEBUG=true, SECRET_KEY='xxxx' ) 1.使用app.config.from_object的方式加载配置文件 导入import config 使用app.config.from_object(config) 2.使用app.config.from_pyfile的方式加载配置文件: 这种方…

使用Sqlalchemy可以方便的从数据库读取出python对象形式的数据(吐槽:说实话对象形式也没多方便,还不如我之前从关系型数据库直接读取出dict形式的数据用起来方便,具体参见我以前的文章http://zhengxiaoyao0716.lofter.com/post/1d6e9c56_93d6d00)) 然而对象形式的数据是不方便直接进行http传递的,一般转化成Json比较方便.而如果你直接对从数据库取得的对象dumps或jsonify,会得到一个错误.Google一下其实是有不少解决方…

现在,我们用torndo做web开发框架,用他内部机制来处理HTTP请求.传说中的非阻塞式服务. 整来整去,可谓之一波三折.可是,无论怎么样,算是被我做成功了. 在tornado服务上,采用三种数据库模型--> 1)torndb 2)django model 3)SQLAlchemy model 都同时输出相应的JSON,做API服务.(一个比一个强大的ORM model) 都同时实现了一样的功能 注意:要说明的一点是,在数据库建立模型的时候,是用到的django model建立的数据库模型.所…

继承 json.JSONEncoder 实现一个针对sqlalchemy返回类型的处理方式. sqlalchemy的返回类型有大都有两种,一种是Model对象,一种是Query集合(只查询部分字段). 针对这两种返回结果,都是来自同一中类型  sqlalchemy.orm.query.Query 所以针对Query做相应处理,让他返回一个dict class AlchemyJsonEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isin…

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy import Config2 import pymysql import numpy as np import json pymysql.install_as_MySQLdb() app = Flask(__name__) app.config.from_object(Config2) db = SQLAlchemy(app) class Basic(object):…

继承 json.JSONEncoder 实现一个针对sqlalchemy返回类型的处理方式. sqlalchemy的返回类型有大都有两种,一种是Model对象,一种是Query集合(只查询部分字段). 针对这两种返回结果,都是来自同一中类型  sqlalchemy.orm.query.Query 所以针对Query做相应处理,让他返回一个dict class AlchemyJsonEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): # 判断是否是…

sqlalchemy 转json 的几种常用方式 # -*- coding:utf-8 -*- import datetime from flask import Flask, json, jsonify from sqlalchemy.orm import Query from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, Pagination app = F…

http://my.oschina.net/gongshang/blog/395431?p=1 在设计 RESTful 的网站时,我们总是希望 ORM 框架返回的结果是可以直接给 View 层使用的 JSON 字符串.但是 Sqlalchemy 的返回结果直接使用 json.dumps(res) 会报 TypeError 的错误. 解决方案 其实就像遇到 datetime 无法使用 json.dumps() 序列化的问题一样,我们需要继承一个json.JSONEncoder.       fro…

注:针对的是查询出来的是单条对象 多个对象的话可以使用for循环遍历查询出来的对象列表,也可以使用下面的方法 1.config.py文件 #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine,Column,String,Integerfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm imp…

需求: 想要写1个增加case的接口 问题: sqlalchemy添加case的方式,只能是1条数据1条数据的插入,像这样: ro2 = Role(name='user') db.session.add_all([ro1]) db.session.commit() 我希望的效果是这样的: 我传入一个字典{'name':'lisa'},然后自动转化成name=‘lisa’这样的格式 接口的参数是一组dict类型的数据,每一组数据即视为1条case,通过程序将json传过来的数据对号入座 a=[{'…

1.使用SQLAlchemy from sqlalchemy import create_engine,Column,String,Integerfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker HOSTNAME = '127.0.0.1'PORT = '3306'DATABASE = '1'USERNAME = 'root'PASSWORD = 'root…

首先是提醒自己的一些唠嗑: 学会劳逸结合,文档看累了可以看视频,动手操作很关键,遇到问题先动脑子冷静地想,不要跟着步骤都不带脑子,想不出来了再查一查!有时候打出来的代码很虚,但是实践不花钱,实践出真知,还是运行一下! 前后端分离的开发中,后端要做什么: 先明确一下交互过程:只需要后端写好接口后,前端调用后端写的接口即可. 交互的时候,只需要在同一台电脑,不同端口同时运行前端,后端,打开前端页面,前端可使用后端数据,即交互成功.一般不用将前端文件放到后端的工程文件下,只要解决好跨域问题就ok了.…

参考了网上很多资料,自己搞了一个适合的 在model 内增加一个函数: class User(db.Model): __tablename__ = 'user' userid = db.Column(INTEGER(11), primary_key=True, comment='用户ID') phone_title = db.Column(CHAR(10), comment='电话抬头') phone = db.Column(INTEGER(50), comment='用户电话') accoun…

SQLAlchemy是Python中比较优秀的orm框架,在SQLAlchemy中定义了多种数据库表的对应关系, 其中一对多是一种比较常见的关系.利用flask sqlalchemy实现一对多的关系如下: 1. 建立数据库的模型 在本次试验中建立三个表: user, phone ,atttr.user 和phone, phone 和atttr均为一对多的关系.实现如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from flask import…

本节内容:…

一.Create engine Database url规则: dialect+driver://username:password@host:port/database echo: True表示cmd窗口显示出对应的SQL 脚本信息 from sqlalchemy import create_engine # Database url: dialect+driver://username:password@host:port/database # eq: mysql+pymysql://pur…

一.数据库操作 1.创建表.插入数据和一对多查询 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Author: wanghuafeng from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.o…

内容目录: ORM架构SQLalchemy Paramiko SQLalchemy对表的操作 使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作.根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL. 1.创建表 # 单表 class Test(Base): __tablename__ = 'test' nid = Column(Integer, primary_key=True,…

前言 顺利出到4啦,其实学习过程中发现了不少错误,不过有些实在是没啥代表性. 最近买了两本小程序和安卓方面的书,其实从初中开始,想搞编程的目的就是写些安卓软件. 现在看来不太可能了.拿来当当兴趣爱好还是没问题的 这几天不是没更新,是在前面的章节里增加/勘误 变更记录 # 19.4.15  起笔 # 19.4.15  增加 Flask-RESTful 获取url传参 # 19.4.15  增加 Flask-RESTful 获取参数时默认值选项 # 19.4.16  增加 SQLAlchemy翻页查…

前言 顺理成章地,19.3.21起笔了第三章.也就是最近没啥事了,才有时间搞这些.生命不息奋斗不止吧! 变更记录 # 19.3.21 起笔 # 19.3.21 增加 Flask-RESTful如何获取body/args/header的值 # 19.4.3 增加 使用sqlalchemy-utils达到类似Django的choices(插入/更新值时限制值)效果 # 19.4.10 增加 建立model时指定排序 # 19.4.12 增加 解决多个model文件使用同一个Base的问题 正文 Fl…

前言 开新坑啦.最近打算自己开一个资源聚合网站.就用Flask. 当然也使用了 Flask-RESTful和SQLAlchemy啦 写的过程中遇到过很多坑/觉得比较有意义的就写在这里. 变更记录 # 19.3.15 增加 SQLAlchemy查询数据里中文乱码的问题 # 19.2.18 增加 Flask-RESTful中序列化组件的使用方法 # 19.4.11 增加 序列化组件写在def中的书写方式 正文 前几章也讲过了基本的结合,这里主要讲讲常见问题 or 使用技巧 中文乱码(问号) 最先遇到…

前言 本章应该是SQLAlchemy使用系列的最后一篇了,本章简单讲一下如何搭配Flask使用.下一篇应该是写Flask_restful相关内容了 正文 我们简单使用前两章的model,两张表 # -*- coding=utf- -*- from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship, backref from sqlalchemy.ext.declarative…

目录 前言 Items Pipelines 前言 用Scrapy进行数据的保存进行一个常用的方法进行解析 Items item 是我们保存数据的容器,其类似于 python 中的字典.使用 item 的好处在于: Item 提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误.且看栗子: import scrapy class Doubantop250Item(scrapy.Item): title = scrapy.Field() # 电影名字 star = scrapy.Field() #…

简单实例 import json from datetime import datetime from datetime import date info = { "name": "ffm", "birth": datetime.datetime.now(), "age": 18, 'hobbies': ['music', 'read', 'dancing'], 'addr': { 'country': 'China', 'c…

数据库操作 ORM ORM 全拼 Object-Relation Mapping,中文意为 对象-关系映射.主要实现模型对象到关系数据库数据的映射 优点 : 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作. 不用编写各种数据库的sql语句. 实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. 不再需要关注当前项目使用的是哪种数据库. 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码. 缺点 : 相比较直接使用SQL语句操作数据库,有…

前言: Django的ORM虽然强大,但是毕竟局限在Django,而SQLAlchemy是Python中的ORM框架: SQLAlchemy的作用是:类/对象--->SQL语句--->通过pymysql/MySQLdb模块--->提交到数据库执行: 组成部分: Engine,框架的引擎 Connection Pooling ,数据库连接池 Dialect,选择连接数据库的DB API种类 Schema/Types,架构和类型 SQL Exprression Language,SQL表达式…

json 脚本入库的几种方法,见代码: #-*- encoding: utf-8 -*- #第一种mongodb入库 # from pymongo import * # import json # conn = MongoClient('127.0.0.1',27017) # db = conn.p2p # content = open('static/data/text.json','r',encoding='utf-8',errors='ignore') # data = json.load…