python Django连接MySQL数据库做增删改查
1、下载安装MySQLdb类库
http://www.djangoproject.com/r/python-mysql/
2、修改settings.py 配置数据属性
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.
}
}
修改完后进入DOS进入项目目录下执行python manage.py shell命令启动交互界面输入一下代码验证数据库配置是否成功。没报错则成功!
>>> from django.db import connection
>>> cursor = connection.cursor()
3、创建一个Django app
一个项目中包含一个或多个这样的app。app可以理解为一块功能集合。比如产品管理模块就包含增删该查等功能,可以把产品管理叫做一个app。每个Django app都有独立的models,views等,易移植和被复用。
DOS进入项目目录 执行 python manage.py startapp products生成目录文件如下:
products/
__init__.py
models.py
tests.py
views.py
4、编写models
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、模型安装(修改settings.py)
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',
)
采用 python manage.py validate 检查模型的语法和逻辑是否正确。
没有错误则执行 python manage.py syncdb创建数据表。
现在你可以看到你的数据库除了生成了products_company,products_product外还创建了其它好几个表,这些是django管理后台所需表暂不管。
6、简单的增删改查
进入python manage.py shell
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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Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker LNMP Container Call Étapes: Exécutez le conteneur: docker run -d --name lnmp-container -p 80:80 -p 443: 443 lnmp-stack pour obtenir le conteneur ip: docker inspect lnmp-container | Site Web d'accès Grep iPadress: http: // & lt; contener ip & gt; /index.phpssh Access: docker exec -it lnmp-container bash access mysql: mysql -u roo

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

La clé de l'installation de MySQL est d'élégance pour ajouter le référentiel MySQL officiel. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Téléchargez la clé GPG officielle MySQL pour empêcher les attaques de phishing. Ajouter un fichier de référentiel MySQL: RPM -UVH https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm Mise à jour du référentiel Cache: Yum Update Installation Mysql: Yum install install install starting starting mysql Service: SystemCTL start start mysqld starger bugo boartup Service mysql Service: SystemCTL start start mysqld starger bugo bo onthing staring Service mysql Service: SystemCTL Start Start MySQLD Set Out Up Boaching Staring Service MySQL Service: SystemCTL Start Start MysQL
