MySQLSchema设计(三)利用Python操作Schema_MySQL
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弓在箭要射出之前,低声对箭说道,“你的自由是我的”。Schema如箭,弓似Python,选择Python,是Schema最大的自由。而自由应是一个能使自己变得更好的机会。
㈠ MySQLdb部分
mysql> use sakila; mysql> desc actor; +-------------+----------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+----------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+ | actor_id | smallint(5) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | first_name | varchar(45) | NO | | NULL | | | last_name | varchar(45) | NO | MUL | NULL | | | last_update | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP | +-------------+----------------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) [root@DataHacker ~]# cat dbapi.py #!/usr/bin/env ipython #coding = utf-8 #Author: linwaterbin@gmail.com #Time: 2014-1-29 import MySQLdb as dbapi USER = 'root' PASSWD = 'oracle' HOST = '127.0.0.1' DB = 'sakila' conn = dbapi.connect(user=USER,passwd=PASSWD,host=HOST,db=DB) [root@DataHacker ~]# cat QueryColumnMetaData.py #!/usr/bin/env ipython from dbapi import * cur = conn.cursor() statement = """select * from actor limit 1""" cur.execute(statement) print "output column metadata....." print for record in cur.description: print record cur.close() conn.close()
1.)调用execute()之后,cursor应当设置其description属性
2.)是个tuple,共7列:列名、类型、显示大小、内部大小、精度、范围以及一个是否接受null值的标记
[root@DataHacker ~] # chmod +x QueryColumnMetaData.py[root@DataHacker ~] # ./QueryColumnMetaData.pyoutput column metadata..... ('actor_id', 2, 1, 5, 5, 0, 0)('first_name', 253, 8, 45, 45, 0, 0) ('last_name', 253, 7, 45, 45, 0, 0)('last_update', 7, 19, 19, 19, 0, 0) In [1]: from dbapi import * In [2]: cur = conn.cursor() In [3]: v_sql = "select actor_id,last_name from actor limit 2" In [4]: cur.execute(v_sql) Out[4]: 2L In [5]: results = cur.fetchone() In [6]: print results[0] 58 In [7]: print results[1] AKROYD In [2]: import MySQLdb.cursors In [3]: import MySQLdb In [4]: conn = MySQLdb.connect(user='root',passwd='oracle',host='127.0.0.1',db='sakila', cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor) In [5]: cur = conn.cursor() In [6]: v_sql = "select actor_id,last_name from actor limit 2" In [7]: cur.execute(v_sql) Out[7]: 2L In [8]: results = cur.fetchone() In [9]: print results['actor_id'] 58 In [10]: print results['last_name'] AKROYD
㈡ SQLAlchemy--SQL炼金术师
SQLAlchemy连接模块:
[root@DataHacker Desktop] # cat sa.py import sqlalchemy as sa engine = sa.create_engine('mysql://root:oracle@127.0.0.1/testdb',pool_recycle=3600) metadata = sa.MetaData() In [3]: t = Table('t',metadata, ...: Column('id',Integer), ...: Column('name',VARCHAR(20)), ...: mysql_engine='InnoDB', ...: mysql_charset='utf8' ...: ) In [4]: t.create(bind=engine)
有2种方式,其一: In [5]: t.drop(bind=engine,checkfirst=True) 另一种是: In [5]: metadata.drop_all(bind=engine,checkfirst=True),其中可以借助tables属性指定要删除的对象
3 .1 primary key 下面2种方式都可以,一个是列级,一个是表级
In [7]: t_pk_col = Table('t_pk_col',metadata,Column('id',Integer,primary_key=True),Column('name',VARCHAR(20))) In [8]: t_pk_col.create(bind=engine) In [9]: t_pk_tb = Table('t_pk_01',metadata,Column('id',Integer), Column('name',VARCHAR(20)),PrimaryKeyConstraint('id','name',name='prikey')) In [10]: t_pk_tb.create(bind=engine) 3.2 Foreign Key In [13]: t_fk = Table('t_fk',metadata,Column('id',Integer,ForeignKey('t_pk.id'))) In [14]: t_fk.create(bind=engine) In [15]: t_fk_tb = Table('t_fk_tb',metadata,Column('col1',Integer),Column('col2',VARCHAR(10)), ForeignKeyConstraint(['col1','col2'],['t_pk.id','t_pk.name'])) In [16]: t_fk_tb.create(bind=engine) 3.3 unique In [17]: t_uni = Table('t_uni',metadata,Column('id',Integer,unique=True)) In [18]: t_uni.create(bind=engine) In [19]: t_uni_tb = Table('t_uni_tb',metadata,Column('col1',Integer), Column('col2',VARCHAR(10)),UniqueConstraint('col1','col2')) In [20]: t_uni_tb.create(bind=engine) 3.4 check 虽然能成功,但MySQL目前尚未支持check约束。这里就不举例了。 3.5 not null In [21]: t_null = Table('t_null',metadata,Column('id',Integer,nullable=False)) In [22]: t_null.create(bind=engine)
4 默认值
分2类:悲观(值由DB Server提供)和乐观(值由SQLAlshemy提供),其中乐观又可分:insert和update
4.1 例子:
insertIn [23]: t_def_inser = Table('t_def_inser',metadata,Column('id',Integer), Column('name',VARCHAR(10),server_default='cc')) In [24]: t_def_inser.create(bind=engine)
3.2 例子:
updateIn [25]: t_def_upda = Table('t_def_upda',metadata,Column('id',Integer), Column('name',VARCHAR(10),server_onupdate='DataHacker')) In [26]: t_def_upda.create(bind=engine)
3.3 例子:
PassiveIn [27]: t_def_pass = Table('t_def_pass',metadata,Column('id',Integer), Column('name',VARCHAR(10),DefaultClause('cc'))) In [28]: t_def_pass.create(bind=engine)
㈢ 隐藏Schema
版本: [root@DataHacker ~]# ./sesc.py --version 1.0 查看帮助: [root@DataHacker ~]# ./sesc.py -h Usage: sesc.py [options]
#!/usr/bin/env python import optparse from dbapi import * #构造OptionParser实例,配置期望的选项 parser = optparse.OptionParser(usage="%prog [options]
以上就是MySQLSchema设计(三)利用Python操作Schema_MySQL的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

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単一のアプリケーションで携帯電話でXMLからPDF変換を直接完了することは不可能です。クラウドサービスを使用する必要があります。クラウドサービスは、2つのステップで達成できます。1。XMLをクラウド内のPDFに変換し、2。携帯電話の変換されたPDFファイルにアクセスまたはダウンロードします。

Mobile XMLからPDFへの速度は、次の要因に依存します。XML構造の複雑さです。モバイルハードウェア構成変換方法(ライブラリ、アルゴリズム)コードの品質最適化方法(効率的なライブラリ、アルゴリズムの最適化、キャッシュデータ、およびマルチスレッドの利用)。全体として、絶対的な答えはなく、特定の状況に従って最適化する必要があります。

C言語に組み込みの合計機能はないため、自分で書く必要があります。合計は、配列を通過して要素を蓄積することで達成できます。ループバージョン:合計は、ループとアレイの長さを使用して計算されます。ポインターバージョン:ポインターを使用してアレイ要素を指し示し、効率的な合計が自己概要ポインターを通じて達成されます。アレイバージョンを動的に割り当てます:[アレイ]を動的に割り当ててメモリを自分で管理し、メモリの漏れを防ぐために割り当てられたメモリが解放されます。

XMLをPDFに直接変換するアプリケーションは、2つの根本的に異なる形式であるため、見つかりません。 XMLはデータの保存に使用され、PDFはドキュメントを表示するために使用されます。変換を完了するには、PythonやReportLabなどのプログラミング言語とライブラリを使用して、XMLデータを解析してPDFドキュメントを生成できます。

XMLは、XSLTコンバーターまたは画像ライブラリを使用して画像に変換できます。 XSLTコンバーター:XSLTプロセッサとスタイルシートを使用して、XMLを画像に変換します。画像ライブラリ:PILやImageMagickなどのライブラリを使用して、形状やテキストの描画などのXMLデータから画像を作成します。

XMLを介して画像を生成するには、XMLのメタデータ(サイズ、色)に基づいて画像を生成するために、ブリッジとしてグラフライブラリ(枕やJFreechartなど)を使用する必要があります。画像のサイズを制御するための鍵は、< width>の値を調整することです。および< height> XMLのタグ。ただし、実際のアプリケーションでは、XML構造の複雑さ、グラフ描画の細かさ、画像生成の速度とメモリ消費の速度、および画像形式の選択はすべて、生成された画像サイズに影響を与えます。したがって、グラフィックライブラリに熟練したXML構造を深く理解し、最適化アルゴリズムや画像形式の選択などの要因を考慮する必要があります。

XMLフォーマットツールは、読みやすさと理解を向上させるために、ルールに従ってコードを入力できます。ツールを選択するときは、カスタマイズ機能、特別な状況の処理、パフォーマンス、使いやすさに注意してください。一般的に使用されるツールタイプには、オンラインツール、IDEプラグイン、コマンドラインツールが含まれます。

XML構造が柔軟で多様であるため、すべてのXMLファイルをPDFSに変換できるアプリはありません。 XMLのPDFへのコアは、データ構造をページレイアウトに変換することです。これには、XMLの解析とPDFの生成が必要です。一般的な方法には、ElementTreeなどのPythonライブラリを使用してXMLを解析し、ReportLabライブラリを使用してPDFを生成することが含まれます。複雑なXMLの場合、XSLT変換構造を使用する必要がある場合があります。パフォーマンスを最適化するときは、マルチスレッドまたはマルチプロセスの使用を検討し、適切なライブラリを選択します。
