研究Python的ORM框架中的SQLAlchemy库的映射关系
前面介绍了关于用户账户的User表，但是现实生活中随着问题的复杂化数据库存储的数据不可能这么简单，让我们设想有另外一张表，这张表和User有联系，也能够被映射和查询，那么这张表可以存储关联某一账户的任意数量的电子邮件地址。这种联系在数据库理论中是典型的1-N (一对多)关系，用户表某一用户对应N条电子邮件记录。
之前我们的用户表称为users，现在我们再建立一张被称为addresses的表用于存储电子邮件地址，通过Declarative系统，我们可以直接用映射类Address来定义这张表：
>>> from sqlalchemy import ForeignKey
>>> from sqlalchemy.orm import relationship, backref
>>> class Address(Base):
... __tablename__ = 'addresses'
... id = Column(Integer, primary_key=True)
... email_address = Column(String, nullable=False)
... user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
...
... user = relationship("User", backref=backref('addresses', order_by=id))
...
... def __init__(self, email_address):
... self.email_address = email_address
...
... def __repr__(self):
... return "〈Address('%s')〉" % self.email_address
让我们注意一下新出现的东东，首先就是user_id的ForeignKey结构，学过数据库的同学都知道ForeignKey意味着外键，这是关系型数据库的核心理论之一，即该列user_id与其外键引用的列users.id存在引用约束(constrained)关系，在数据库层面上来讲，就是表users的user_id列被表users的id列约束，值得注意的是，外键关联的必定是另外一张表的主键。
其次新出现的就是relationship()函数，这个将会告知ORM通过Address.userAddress类自身必须链接到User类。relationship()使用两个表的外键约束来判定这种链接的性质，比如说判定Address.user将会是多对一(many-to-one)关系。
另外在relationship()内还有另外一个函数称为backref()，它将提供一种用于反向查询的细节，比如说在对象User上的Address对象集是通过User.addresses属性引用，那么多对一的关系(many-to-one)反向总会是一对多关系(one-to-many)。还有对于Address.user和User.addresses的关系来说总是双向的。
假设使用了Declarative系统，那么relationship()的关系到远端类(remote class)的参数能够被指定为字符串。一旦所有的映射都被成功加载，那么这些字符串将会被计算出Python的表达式，再产生实际的参数(上文中User类的情况)。这些可以使用的字符串名字必须通过定义的基类创建好然后才被计算为实际的类参数，说白了，你字符串引用的类必须是ORM映射管理的类，然后这些类被映射完毕后，这些字符串才能被真正翻译为相应类的引用。
接下来我们举个例子同样创建用User取代Address的”addresses/user”双向关系：
class User(Base):
# ....
addresses = relationship("Address", order_by="Address.id", backref="user")
好吧，刚才多是直接翻译的官方文档，比较生硬，接下来我们来了解几个关于外键(Foreign Key)的小知识：
1. FOREIGN KEY 约束是大多数(但不是所有)的关系型数据库中可以链接到主键列，或者拥有UNIQUE约束的列。
2. FOREIGN KEY 能够引用多重列主键，并且其自身拥有多重列，被称为“复合外键”(composite foreign key)。其也能够引用这些列的子集(subset)。(注：这地方不太明白)
3. FOREIGN KEY 列作为对于其引用的列或者行的变化的响应能够自动更新其自身，比如CASCADE引用操作，这些都是内置于关系型数据库的功能之一。
4. FOREIGN KEY 能够引用其自身的表，这个就涉及到“自引用”(self-referential)的外键了。
5. 更多关于外键的资料可以参考Foreign Key – Wikipedia。
最后我们需要在数据库中创建addresses表，所以我们需要通过元数据(metadata)执行我们的CREATE语句，当然会跳过我们已经创建的表(比如users)：
>>> Base.metadata.create_all(engine)
PRAGMA table_info("users")
()
PRAGMA table_info("addresses")
()
CREATE TABLE addresses (
id INTEGER NOT NULL,
email_address VARCHAR NOT NULL,
user_id INTEGER,
PRIMARY KEY (id),
FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES users (id)
)
()
COMMIT
到这里我们的ORM关系算是建立完成了，接下来开始新的一部分，就是如何查询关联的对象。
现在如果我们创建一个User，一个空的addresses集合将会被创建，在这里默认情况下addresses集合将会是列表类型。
>>> jack = User('jack', 'Jack Bean', 'gjffdd')
>>> jack.addresses
[]
接下来我们可以自由的添加Address对象到我们的User对象里了，在这里我们直接赋予addresses属性一个完整的列表。
>>> jack.addresses = [ ... Address(email_address='jack@google.com'), ... Address(email_address='j25@yahoo.com')]
当我们使用双向关系时，有一点需要注意的是：在任意一端添加的元素将会自动在另外一端可见，属性的获取和改变将不通过任何SQL语句和Python对象使用一样：
>>> jack.addresses[1]
<Address('j25@yahoo.com')>
>>> jack.addresses[1].user
<User('jack','Jack Bean', 'gjffdd')>
让我们添加并提交Jack Bean到数据库中，现在jack对象的addresses集合拥有了两个Address成员，它们将立即被加入会话中：
>>> session.add(jack)
>>> session.commit()
INSERT INTO users (name, fullname, password) VALUES (?, ?, ?)
('jack', 'Jack Bean', 'gjffdd')
INSERT INTO addresses (email_address, user_id) VALUES (?, ?)
('jack@google.com', 5)
INSERT INTO addresses (email_address, user_id) VALUES (?, ?)
('j25@yahoo.com', 5)
COMMIT
我们来查询关于Jack的信息，但是奇怪的是没有任何关于addresses的SQL语句执行：
>>> jack = session.query(User).\
... filter_by(name='jack').one()
BEGIN (implicit)
SELECT users.id AS users_id,
users.name AS users_name,
users.fullname AS users_fullname,
users.password AS users_password
FROM users
WHERE users.name = ?
('jack',)
>>> jack
<User('jack','Jack Bean', 'gjffdd')>
让我们直接来查询addresses集合吧，这里大家看到有关addresses的SQL语句执行了：
>>> jack.addresses
SELECT addresses.id AS addresses_id,
addresses.email_address AS
addresses_email_address,
addresses.user_id AS addresses_user_id
FROM addresses
WHERE ? = addresses.user_id ORDER BY addresses.id
(5,)
[<Address('jack@google.com')>, <Address('j25@yahoo.com')>]
由上可知，当我们访问addresses集合的时候，相关SQL语句才被执行，这也是延迟加载关系(惰性加载关系, lazy loading relationship)的例子，至此addresses集合方被作为普通列表加载了。
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PHP와 Python 중에서 선택 : 가이드
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Apr 15, 2025 pm 07:24 PM
VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.
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Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.
터미널 VSCODE에서 프로그램을 실행하는 방법
Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.
Python에서 비주얼 스튜디오 코드를 사용할 수 있습니다
Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.
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Apr 15, 2025 pm 07:36 PM
VS 코드는 Mac에서 사용할 수 있습니다. 강력한 확장, GIT 통합, 터미널 및 디버거가 있으며 풍부한 설정 옵션도 제공합니다. 그러나 특히 대규모 프로젝트 또는 고도로 전문적인 개발의 경우 VS 코드는 성능 또는 기능 제한을 가질 수 있습니다.
Python vs. JavaScript : 학습 곡선 및 사용 편의성
Apr 16, 2025 am 12:12 AM
Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.
