专访SGM陈方德:我的创业,始于一个“让世界尊重中国机床”的念头

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沿線設施 一段 中華郵政桃園郵局 中國信託商業銀行桃園分行 二段 兆豐國際商業銀行桃園分行 國立臺北科技大學附屬桃園農工高級中等學校 桃園市政府地方稅務局 桃園市立體育館 三段 中華民國國軍退除役官兵輔導委員會退除役官兵職業訓練中心 臺灣桃園地方法院檢察署第二辦公室 桃園市立桃園高級中等學校 臺北榮民總醫院桃園分院 桃園孔廟 桃園市忠烈祠 虎頭山環保公園 參見 成功路 敕使街道 桃園區街道 桃成功三段過成功橋為進入虎頭山蜿蜒山路與龜山區樹人路相接。園區是成功前往桃園神社參拜的參道,全線共分為三段,園區一段由桃園國小正門前方與民權路路口為起點至與民生路,成功成功橋原名「宮前橋」。園區

成功路為台灣桃園市桃園區的成功重要幹道之一,日治時代,園區到三民路為二段,成功

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    SQLAlchemy是为Python编程语言提供的开源SQL工具包及对象关系映射器(ORM),是在MIT许可证下发行的软件。 概述 SQLAlchemy提供企业级模式,首次发行于2006年2月。SQLAlchemy的理念是:关系数据库随着规模变大并且性能开始成为顾虑,而表现得不像对象搜集;而对象搜集随着更多的抽象被设计入其中,而表现得不像表格和行。因此,SQLAlchmey采用了类似于Java里Hibernate的数据映射器模式,而不是其他ORM框架采用的主动记录模式。 示例 下述示例描述了电影同它们的导演之间的多对一联系。示例中说明了怎样从用户定义的Python类创建对应的数据库表格,怎样从联系的任何一方创建有关联的实例,最终怎样查询数据,演示了为延迟加载和预先加载二者自动生成的SQL查询。 架构定义 创建两个Python类以及在DBMS数据库架构中对应的表格: from sqlalchemy import * from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker Base = declarative_base() class Movie(Base): __tablename__ = 'movies' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(255), nullable=False) year = Column(Integer) directed_by = Column(Integer, ForeignKey('directors.id')) director = relation("Director", backref='movies', lazy=False) def __init__(self, title=None, year=None): self.title = title self.year = year def __repr__(self): return "Movie(%r, %r, %r)" % (self.title, self.year, self.director) class Director(Base): __tablename__ = 'directors' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50), nullable=False, unique=True) def __init__(self, name=None): self.name = name def __repr__(self): return "Director(%r)" % (self.name) engine = create_engine('dbms://user:pwd@host/dbname') Base.metadata.create_all(engine) 插入数据 电影与导演联系可以通过任何一方实体插入: Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() m1 = Movie("Star Trek", 2009) m1.director = Director("JJ Abrams") d2 = Director("George Lucas") d2.movies = [Movie("Star Wars", 1977), Movie("THX 1138", 1971)] try: session.add(m1) session.add(d2) session.commit() except: session.rollback() 查询 alldata = session.query(Movie).all() for somedata in alldata: print somedata SQLAlchemy将向DBMS发起如下查询(忽略别名): SELECT movies.id, movies.title, movies.year, movies.directed_by, directors.id, directors.name FROM movies LEFT OUTER JOIN directors ON directors.id = movies.directed_by 输出结果: Movie('Star Trek', 2009L, Director('JJ Abrams')) Movie('Star Wars', 1977L, Director('George Lucas')) Movie('THX 1138', 1971L, Director('George Lucas')) 假如在架构定义时设置lazy=True(默认值),SQLAlchemy将首先发起一个查询来获得一个电影列表,并在必要时(延迟)对每个导演发起查询来获得对应导演的名字: SELECT movies.id, movies.title, movies.year, movies.directed_by FROM movies SELECT directors.id, directors.name FROM directors WHERE directors.id = %s 参考文献 注释 Rick Copeland, Essential SQLAlchemy, O'Reilly, 2008, ISBN 0-596-51614-2 参见 SQLObject Pylons TurboGears 外部链接 SQLAlchemy主页 Python库 对象关系映射 使用MIT许可证的软件

    ' class='avatar avatar-50 photo' height='50' width='50' loading='lazy' />bnxhxldbay说道:

    SQLAlchemy

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