ORM-Objektrelationale Zuordnung im Python-Webframework
ORM (Object Relational Mapping) im Python Web Framework
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Internettechnologie entwickelt sich auch die Webentwicklung ständig weiter, und in diesem Zusammenhang entwickelt und wächst auch das Python Web Framework weiter. Unter diesen ist ORM als Technologie, die das relationale Datenbankmodell und das objektorientierte Modell kombiniert, zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Python-Web-Frameworks geworden. In diesem Artikel werden ORM im Python-Webframework und seine gängigen Anwendungsszenarien vorgestellt sowie die Vorteile und Vorsichtsmaßnahmen der Verwendung von ORM während der Projektentwicklung erläutert.
ORM bezieht sich auf „Object Relational Mapping“, das eine Zuordnungsbeziehung zwischen Daten und Objekten in einer relationalen Datenbank herstellt, die Datenbankdaten in Objekte kapselt und auf objektorientierte Programmierweise arbeitet. In Python-Webframeworks werden ORMs häufig verwendet, um Datenbankabfragen und -operationen zu vereinfachen und den Code modularer, wiederverwendbarer und einfacher zu warten zu machen. Die gängigsten ORM-Frameworks in Python sind SQLAlchemy und Django ORM.
SQLAlchemy ist ein weit verbreitetes Python-ORM-Framework, das Datenmodelle frei organisieren kann und eine Vielzahl von Datenbanken unterstützt, darunter SQLite, MySQL, PostgreSQL usw. Es stellt einige Pythonic-APIs bereit, um die Definition und Abfrage von Datenmodellen einfacher und eleganter zu gestalten. SQLAlchemy verwendet einen SQL-ähnlichen Ansatz zum Abfragen von Daten, anstatt direkte SQL-Anweisungen zu verwenden. Diese Abfragemethode wird ORM-Abfrage genannt.
Django ORM ist ein weiteres häufig verwendetes ORM-Framework im Python-Webframework, das ein integraler Bestandteil des Django-Frameworks ist. Django ORM bietet viele hartcodierte APIs, mit denen die Datenbank einfach hinzugefügt, gelöscht, geändert und abgefragt werden kann. Seine Abfrage-API ist flexibler als SQLAlchemy, kann jedoch schwieriger zu beherrschen sein. Einer der Hauptvorteile von Django ORM besteht darin, dass es Entwicklern eine einfache objektorientierte Programmierung über die Datenbank-API ermöglicht.
Im Python-Web-Framework verfügt ORM über eine breite Palette von Anwendungsszenarien, wodurch die Notwendigkeit vermieden wird, eine große Anzahl von SQL-Anweisungen manuell zu erstellen, um Datenbankoperationen abzuschließen. ORM kann problemlos Datenbankoperationen wie Abfragen, Einfügen, Löschen und Aktualisieren usw. ausführen. ORM kann Entwicklern auch dabei helfen, Fehler zu vermeiden, da es viele Details zum Datenbankbetrieb implementiert hat und auch einige Tools zum einfachen Debuggen und Optimieren bereitstellen kann.
Bevor Sie mit der Anwendung von ORM beginnen, müssen Sie die folgenden Punkte beachten:
- ORM ist kein Allheilmittel. Für komplexe, leistungsstarke Abfragen ist es möglicherweise besser, SQL-Anweisungen direkt zu verwenden.
- ORM-Vorgänge können langsamer sein als die direkte Verwendung von SQL-Anweisungen. Insbesondere beim Betrieb großer Datenbanken müssen Sie auf die Optimierung achten.
- ORM löst nicht alle Datenzugriffsprobleme. Wenn Sie beispielsweise einige Funktionen implementieren müssen, die nur für eine spezielle Datenbank-Engine gelten, müssen Sie möglicherweise native SQL-Abfragen verwenden.
Kurz gesagt, ORM ist ein sehr leistungsstarkes Tool im Python-Web-Framework, das Entwicklern dabei helfen kann, Datenbankoperationen einfach zu implementieren und den Code modularer, wiederverwendbarer und einfacher zu warten. Durch das Verständnis der Prinzipien und Anwendungsszenarien von ORM können Entwickler ein tieferes Verständnis des Python-Web-Frameworks erlangen und die Vorteile von ORM in der tatsächlichen Projektentwicklung voll ausschöpfen.
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Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

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.

VS Code ist der vollständige Name Visual Studio Code, der eine kostenlose und open-Source-plattformübergreifende Code-Editor und Entwicklungsumgebung von Microsoft ist. Es unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und bietet Syntax -Hervorhebung, automatische Codebettel, Code -Snippets und intelligente Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz. Durch ein reiches Erweiterungs -Ökosystem können Benutzer bestimmte Bedürfnisse und Sprachen wie Debugger, Code -Formatierungs -Tools und Git -Integrationen erweitern. VS -Code enthält auch einen intuitiven Debugger, mit dem Fehler in Ihrem Code schnell gefunden und behoben werden können.

VS -Code kann nicht nur Python ausführen, sondern bietet auch leistungsstarke Funktionen, einschließlich: automatisch Identifizieren von Python -Dateien nach der Installation von Python -Erweiterungen, Bereitstellung von Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung, Debugging und anderen Funktionen. Erweiterungen stützen sich auf die installierte Python -Umgebung und dienen als Bearbeitung von Brückenverbindungen und Python -Umgebung. Zu den Debugging-Funktionen gehören das Einstellen von Haltepunkten, das Schritt-für-Schritt-Debugging, das Anzeigen von Variablenwerten und die Verbesserung der Debugging-Effizienz. Das integrierte Terminal unterstützt das Ausführen komplexer Befehle wie Unit -Tests und Paketverwaltung. Unterstützt erweiterte Konfiguration und verbessert Funktionen wie Codeformatierung, Analyse und Versionskontrolle.
