Galleria mappe mentale SQLAlchemy
Questa è una mappa mentale su SQLAlchemy I contenuti principali includono: gestione delle eccezioni, ottimizzazione delle prestazioni, relazioni, eliminazione dei dati, aggiornamento dei dati, interrogazione dei dati, inserimento dei dati, mappatura al database, dichiarazione del modello, connessione al database, installazione, introduzione.
Modificato alle 2024-01-30 11:35:57Questa è una mappa mentale su una breve storia del tempo. "Una breve storia del tempo" è un'opera scientifica popolare con un'influenza di vasta portata. Non solo introduce i concetti di base della cosmologia e della relatività, ma discute anche dei buchi neri e dell'espansione dell'universo. questioni scientifiche all’avanguardia come l’inflazione e la teoria delle stringhe.
Dopo aver letto "Il coraggio di essere antipatico", "Il coraggio di essere antipatico" è un libro filosofico che vale la pena leggere. Può aiutare le persone a comprendere meglio se stesse, a comprendere gli altri e a trovare modi per ottenere la vera felicità.
"Il coraggio di essere antipatico" non solo analizza le cause profonde di vari problemi nella vita, ma fornisce anche contromisure corrispondenti per aiutare i lettori a comprendere meglio se stessi e le relazioni interpersonali e come applicare la teoria psicologica di Adler nella vita quotidiana.
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SQLAlchemy
introduzione
SQLAlchemy è un toolkit SQL Python e un framework ORM
Fornisce operazioni di database complete e funzioni ORM
Supporta più database, come MySQL, PostgreSQL, SQLite, ecc.
Installare
Installa SQLAlchemy utilizzando pip
Comando di installazione: pip install SQLAlchemy
Connettersi al database
Crea una connessione al database utilizzando la funzione create_engine
Esempio: motore = create_engine('mysql://utente:password@localhost/dbname')
Dichiarare il modello
Utilizzare la funzione dichiarative_base per creare una classe base del modello
Utilizzare una classe per ereditare la classe base del modello e definire le proprietà
Esempio: da sqlalchemy importa Colonna, Intero, Stringa
classe Utente(Base):
__nometabella__ = 'utenti'
id = Colonna (intero, chiave_primaria=Vero)
nome = Colonna(Stringa)
Mappare sul database
Utilizzare Base.metadata.create_all() per mappare il modello al database
Esempio: Base.metadata.create_all(motore)
Inserisci i dati
Utilizza session.add() per aggiungere nuovi oggetti alla sessione
Utilizzare ***mit() per confermare la sessione
Esempio: da sqlalchemy.orm import sessionmaker
Sessione = sessionmaker(bind=motore)
sessione = Sessione()
nuovo_utente = Utente(nome='Giovanni')
sessione.add(nuovo_utente)
***mit()
Interrogare i dati
Utilizzare session.query() per costruire un oggetto query
Eseguire una query utilizzando il metodo filter sull'oggetto query
Esempio: users = session.query(User).filter_by(name='John').all()
aggiornare i dati
Utilizzare session.query() per costruire un oggetto query
Aggiorna utilizzando il metodo update sull'oggetto query
Esempio: utente = session.query(Utente).filter_by(nome='Giovanni').first()
utente.nome = 'Jane'
***mit()
eliminare i dati
Utilizzare session.query() per costruire un oggetto query
Elimina utilizzando il metodo delete sull'oggetto query
Esempio: utente = session.query(Utente).filter_by(nome='Jane').first()
sessione.delete(utente)
***mit()
relazione
relazione uno a uno
Definire la relazione uno a uno utilizzando ForeignKey
Esempio: da sqlalchemy importa ForeignKey
classe Utente(Base):
__nometabella__ = 'utenti'
id = Colonna (intero, chiave_primaria=Vero)
indirizzo_id = Colonna(Intero, ForeignKey('indirizzi.id'))
relazione uno-a-molti
Utilizzare ForeignKey per definire una relazione uno-a-molti
Esempio: da sqlalchemy importa ForeignKey
classe Utente(Base):
__nometabella__ = 'utenti'
id = Colonna (intero, chiave_primaria=Vero)
indirizzo_id = Colonna(Intero, ForeignKey('indirizzi.id'))
relazione molti-a-molti
Definire relazioni molti-a-molti utilizzando le tabelle di associazione
Esempio: da sqlalchemy importa Tabella, Colonna, Intero, Chiave Straniera
indirizzi_utenti = Tabella('indirizzi_utenti',
Base.metadati,
Colonna('user_id', Intero, ForeignKey('users.id')),
Colonna('address_id', Integer, ForeignKey('addresses.id'))
)
Ottimizzazione delle prestazioni
Utilizza la query di join anziché la sottoquery
Utilizzare l'inserimento batch anziché l'inserimento singolo
Utilizza gli indici per migliorare la velocità delle query
La gestione delle eccezioni
Utilizzare try/eccetto per gestire le eccezioni delle operazioni del database
Esempio: prova:
sessione.add(nuovo_utente)
***mit()
tranne Eccezione come e:
sessione.rollback()
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