마인드 맵 갤러리 SQLAlchemy
SQLAlchemy에 대한 마인드맵입니다. 주요 내용은 예외 처리, 성능 최적화, 관계, 데이터 삭제, 데이터 업데이트, 데이터 쿼리, 데이터 삽입, 데이터베이스 매핑, 모델 선언, 데이터베이스 연결, 설치, 소개입니다.
2024-01-30 11:35:57에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
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SQLAlchemy
소개
SQLAlchemy는 Python SQL 툴킷이자 ORM 프레임워크입니다.
포괄적인 데이터베이스 운영 및 ORM 기능 제공
MySQL, PostgreSQL, SQLite 등과 같은 여러 데이터베이스를 지원합니다.
설치하다
pip를 사용하여 SQLAlchemy 설치
설치 명령: pip install SQLAlchemy
데이터베이스에 연결
create_engine 함수를 사용하여 데이터베이스 연결 생성
예: 엔진 = create_engine('mysql://user:password@localhost/dbname')
모델 선언
declarative_base 함수를 사용하여 모델 기본 클래스 생성
클래스를 사용하여 모델 기본 클래스를 상속하고 속성을 정의합니다.
예: from sqlalchemy import 열, 정수, 문자열
클래스 사용자(기본):
__테이블 이름__ = '사용자'
id = 컬럼(정수, Primary_key=True)
이름 = 컬럼(문자열)
데이터베이스에 매핑
Base.metadata.create_all()을 사용하여 모델을 데이터베이스에 매핑
예: Base.metadata.create_all(엔진)
데이터 삽입
session.add()를 사용하여 세션에 새 개체를 추가합니다.
***mit()를 사용하여 세션을 커밋합니다.
예: sqlalchemy.orm에서 세션 메이커 가져오기
세션 = 세션메이커(바인드=엔진)
세션 = 세션()
new_user = 사용자(이름='John')
세션.추가(new_user)
***미트()
데이터 쿼리
session.query()를 사용하여 쿼리 객체 생성
쿼리 객체에 필터 메소드를 사용하여 쿼리
예: users = session.query(User).filter_by(name='John').all()
데이터 업데이트
session.query()를 사용하여 쿼리 객체 생성
쿼리 객체의 업데이트 메서드를 사용하여 업데이트
예: user = session.query(User).filter_by(name='John').first()
user.name = '제인'
***미트()
데이터 삭제
session.query()를 사용하여 쿼리 객체 생성
쿼리 객체에 대해 삭제 메소드를 사용하여 삭제
예: user = session.query(User).filter_by(name='Jane').first()
session.delete(사용자)
***미트()
관계
일대일 관계
ForeignKey를 사용하여 일대일 관계 정의
예: sqlalchemy에서 ForeignKey 가져오기
클래스 사용자(기본):
__테이블 이름__ = '사용자'
id = 컬럼(정수, Primary_key=True)
address_id = 열(정수, ForeignKey('addresses.id'))
일대다 관계
ForeignKey를 사용하여 일대다 관계 정의
예: sqlalchemy에서 ForeignKey 가져오기
클래스 사용자(기본):
__테이블 이름__ = '사용자'
id = 컬럼(정수, Primary_key=True)
address_id = 열(정수, ForeignKey('addresses.id'))
다대다 관계
연관 테이블을 사용하여 다대다 관계 정의
예: from sqlalchemy import 테이블, 열, 정수, ForeignKey
users_addresses = 테이블('users_addresses',
베이스.메타데이터,
열('user_id', Integer, ForeignKey('users.id')),
열('address_id', 정수, ForeignKey('addresses.id'))
)
성능 최적화
하위 쿼리 대신 조인 쿼리 사용
단일 삽입 대신 일괄 삽입 사용
인덱스를 사용하여 쿼리 속도 향상
예외 처리
Try/Exception을 사용하여 데이터베이스 작업 예외 처리
예: 시도해 보세요:
세션.추가(new_user)
***미트()
e와 같은 예외를 제외하고:
세션.롤백()
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