


Pemetaan hubungan objek ORM dalam rangka kerja web Python
ORM (Pemetaan Hubungan Objek) dalam Rangka Kerja Web Python
Dengan pembangunan berterusan teknologi Internet, pembangunan Web juga sentiasa berkembang, dan rangka kerja Web Python juga terus berkembang dan berkembang dalam konteks ini. Antaranya, ORM, sebagai teknologi yang menggabungkan model pangkalan data hubungan dan model berorientasikan objek, telah menjadi bahagian yang sangat diperlukan dalam rangka kerja Web Python. Artikel ini akan memperkenalkan ORM dalam rangka kerja web Python dan senario aplikasi biasanya, serta kelebihan dan langkah berjaga-jaga menggunakan ORM semasa pembangunan projek.
ORM merujuk kepada "Pemetaan Hubungan Objek", yang mewujudkan hubungan pemetaan antara data dan objek dalam pangkalan data hubungan, merangkum data pangkalan data ke dalam objek dan beroperasi dalam cara pengaturcaraan berorientasikan objek. Dalam rangka kerja web Python, ORM sering digunakan untuk memudahkan pertanyaan dan operasi pangkalan data, serta menjadikan kod lebih modular, boleh digunakan semula dan lebih mudah untuk diselenggara. Rangka kerja ORM yang paling biasa dalam Python ialah SQLAlchemy dan Django ORM.
SQLAlchemy ialah rangka kerja Python ORM yang digunakan secara meluas yang boleh mengatur model data secara bebas dan menyokong pelbagai pangkalan data, termasuk SQLite, MySQL, PostgreSQL, dsb. Ia menyediakan beberapa API Pythonic untuk menjadikan definisi dan pertanyaan model data lebih mudah dan lebih elegan. SQLAlchemy menggunakan pendekatan seperti SQL untuk pertanyaan data, dan bukannya menggunakan pernyataan SQL langsung. Kaedah pertanyaan ini dipanggil pertanyaan ORM.
Django ORM ialah satu lagi rangka kerja ORM yang biasa digunakan dalam rangka kerja web Python Ia merupakan sebahagian daripada rangka kerja Django. Django ORM menyediakan banyak API berkod keras yang boleh menambah, memadam, mengubah suai dan membuat pertanyaan pangkalan data dengan mudah. API pertanyaannya lebih fleksibel daripada SQLAlchemy, tetapi boleh menjadi lebih sukar untuk dikuasai. Salah satu kelebihan utama Django ORM ialah ia membolehkan pembangun melakukan pengaturcaraan berorientasikan objek dengan mudah melalui API pangkalan data.
Dalam rangka kerja Web Python, ORM mempunyai pelbagai senario aplikasi, yang mengelakkan keperluan untuk membina sejumlah besar pernyataan SQL secara manual untuk menyelesaikan operasi pangkalan data. ORM boleh melakukan operasi pangkalan data dengan mudah seperti pertanyaan, memasukkan, memadam dan mengemas kini, dsb. ORM juga boleh membantu pembangun mengelakkan ralat kerana ia telah melaksanakan banyak butiran operasi pangkalan data, dan juga boleh menyediakan beberapa alat untuk penyahpepijatan dan penalaan mudah.
Sebelum mula menggunakan ORM, anda perlu memberi perhatian kepada perkara berikut:
- ORM bukanlah ubat penawar Untuk pertanyaan yang kompleks dan berprestasi tinggi, mungkin lebih baik gunakan pernyataan SQL secara langsung.
- Operasi ORM mungkin lebih perlahan daripada menggunakan pernyataan SQL secara langsung, terutamanya apabila mengendalikan pangkalan data yang besar, anda perlu memberi perhatian kepada pengoptimuman.
- ORM tidak menyelesaikan semua masalah akses data Contohnya, jika anda perlu melaksanakan beberapa fungsi unik untuk enjin pangkalan data khas, anda mungkin perlu menggunakan pertanyaan SQL asli.
Ringkasnya, ORM ialah alat yang sangat berkuasa dalam rangka kerja Web Python, yang boleh membantu pembangun dengan mudah melaksanakan operasi pangkalan data, menjadikan kod lebih modular, boleh digunakan semula dan mudah diselenggara. Dengan memahami prinsip dan senario aplikasi ORM, pembangun boleh mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang rangka kerja Web Python dan memanfaatkan sepenuhnya kelebihan ORM dalam pembangunan projek sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Pemetaan hubungan objek ORM dalam rangka kerja web Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.

Keselamatan kata laluan Navicat bergantung pada gabungan penyulitan simetri, kekuatan kata laluan dan langkah -langkah keselamatan. Langkah -langkah khusus termasuk: menggunakan sambungan SSL (dengan syarat bahawa pelayan pangkalan data menyokong dan mengkonfigurasi sijil dengan betul), mengemas kini Navicat, menggunakan kaedah yang lebih selamat (seperti terowong SSH), menyekat hak akses, dan yang paling penting, tidak pernah merakam kata laluan.
