


Python Django stellt zum Hinzufügen, Löschen, Ändern und Abfragen eine Verbindung zur MySQL-Datenbank her
1. Laden Sie die MySQLdb-Klassenbibliothek herunter und installieren Sie sie
http://www.djangoproject.com/r/python-mysql/
2. Ändern Sie die Konfigurationsdatenattribute von Settings.py
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # Add 'postgresql_psycopg2', 'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'. 'NAME': 'djangodb', # Or path to database file if using sqlite3. # The following settings are not used with sqlite3: 'USER': 'root', 'PASSWORD': 'root', 'HOST': '127.0.0.1', # Empty for localhost through domain sockets or '127.0.0.1' for localhost through TCP. 'PORT': '3306', # Set to empty string for default. } }
Rufen Sie nach der Änderung DOS auf und geben Sie das Projektverzeichnis ein, um den Shell-Befehl python manage.py auszuführen, um die interaktive Schnittstelle zu starten, und geben Sie den Code ein, um zu überprüfen, ob die Datenbankkonfiguration erfolgreich ist. Wenn kein Fehler gemeldet wird, ist es erfolgreich!
>>> from django.db import connection >>> cursor = connection.cursor()
3. Erstellen Sie eine Django-App
Ein Projekt enthält eine oder mehrere solcher Apps. Eine App kann als eine Sammlung von Funktionen verstanden werden. Das Produktverwaltungsmodul umfasst beispielsweise Funktionen wie das Hinzufügen, Löschen und Überprüfen. Die Produktverwaltung kann als App bezeichnet werden. Jede Django-App verfügt über unabhängige Modelle, Ansichten usw., die leicht zu übertragen und wiederzuverwenden sind.
DOS betritt das Projektverzeichnis und führt python manage.py startapp products aus, um die Verzeichnisdatei wie folgt zu generieren:
products/ __init__.py models.py tests.py views.py
4. Modelle schreiben
from django.db import models # Create your models here. class Company(models.Model): full_name = models.CharField(max_length=30) address = models.CharField(max_length=50) tel = models.CharField(max_length=15,blank=True) class Product(models.Model): product_name = models.CharField(max_length=30) price = models.FloatField() stock = models.IntegerField(max_length=5) company = models.ForeignKey(Company)
5. Modellinstallation (settings.py ändern)
INSTALLED_APPS = ( 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.sites', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', # Uncomment the next line to enable the admin: 'django.contrib.admin', # Uncomment the next line to enable admin documentation: 'django.contrib.admindocs', 'DjangoMysqlSite.products', )
Verwenden Sie python manage.py validieren, um zu überprüfen, ob die Syntax und Logik des Modells korrekt sind.
Wenn kein Fehler vorliegt, führen Sie python manage.py syncdb aus, um eine Datentabelle zu erstellen.
Jetzt können Sie sehen, dass Ihre Datenbank zusätzlich zu products_company und products_product auch mehrere andere Tabellen erstellt hat. Dies sind die Tabellen, die für den Django-Verwaltungshintergrund erforderlich sind.
6. Einfaches Hinzufügen, Löschen, Ändern und Abfragen
Python manage.py Shell aufrufen
from DjangoMysqlSite.products.models import Company >>> c = Company(full_name='集团',address='杭州西湖',tel=8889989) >>> c.save() >>> company_list = Company.objects.all() >>> company_list >>> c = Company.objects.get(full_name="集团") >>> c.tel = 123456 >>> c.save() >>> c = Company.objects.get(full_name="集团") >>> c.delete() #删除所有 >>> Company.objects.all().delete()
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
