2024-08-27

Django REST framework (DRF) 是一种用于构建Web API的强大工具,它是Django的扩展,提供了很多强大的功能。以下是从Django向Django REST framework演变的基本步骤:

  1. 安装Django REST framework:



pip install djangorestframework
  1. 将应用添加到Django的settings.py文件中:



INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'rest_framework',
]
  1. 设置Django REST framework在settings.py中:



REST_FRAMEWORK = {
    # 使用Django的认证系统
    'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': [
        'rest_framework.authentication.SessionAuthentication',
        'rest_framework.authentication.BasicAuthentication',
    ],
    # 使用Django的权限系统
    'DEFAULT_PERMISSION_CLASSES': [
        'rest_framework.permissions.IsAuthenticated',
    ],
    # 使用Django的限流系统
    'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
        'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle',
        'rest_framework.throttling.UserRateThrottle',
    ],
    # 在Django REST framework中配置的全局异常处理
    'EXCEPTION_HANDLER': 'rest_framework.exceptions.exception_handler',
}
  1. 创建序列化器(Serializer)来定义API的数据表示:



from rest_framework import serializers
from myapp.models import MyModel
 
class MyModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = '__all__'
  1. 使用视图(Views)来处理HTTP请求:



from rest_framework import generics
from myapp.models import MyModel
from myapp.serializers import MyModelSerializer
 
class MyModelListView(generics.ListCreateAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
 
class MyModelDetailView(generics.RetrieveUpdateDestroyAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
  1. 将视图添加到urls.py中:



from django.urls import path
from myapp.views import MyModelListView, MyModelDetailView
 
urlpatterns = [
    path('mymodel/', MyModelListView.as_view()),
    path('mymodel/<int:pk>/', MyModelDetailView.as_view()),
]

以上步骤为从Django向Django REST framework演变的基本过程,实际应用中可能需要根据具体需求进行更复杂的配置和编码。

2024-08-27

在FastAPI中,使用Tortoise ORM时,你可能想要以字典形式返回模型对象。Tortoise ORM提供了一个方法dict()来将模型对象转换为字典。

以下是一个简单的例子:

首先,确保你已经安装了FastAPI和Tortoise ORM。




# 安装依赖
# pip install fastapi[all]
# pip install tortoise-orm[sqlite]

定义你的模型:




from tortoise import fields
from tortoise.models import Model
 
class User(Model):
    id = fields.IntField(pk=True)
    name = fields.CharField(max_length=50)
    age = fields.IntField()

然后,使用Tortoise ORM的dict()方法将模型实例转换为字典:




from tortoise.queryset import QuerySet
 
# 假设已经有了一个User实例
user = await User.get(id=1)
 
# 将模型实例转换为字典
user_dict = user.dict()

在FastAPI中,你可能会在一个路由中使用这个转换:




from fastapi import FastAPI
from tortoise.transactions import in_transaction
 
app = FastAPI()
 
@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    async with in_transaction() as transaction:
        user = await User.get(id=user_id)
        if user:
            return user.dict()
        else:
            return {"detail": "User not found"}

在这个例子中,我们定义了一个路由/users/{user_id},当访问这个路由时,它会尝试查找并返回一个用户的字典形式表示。如果用户不存在,它会返回一个错误信息。

2024-08-27

在Oracle中,要将数字保留两位小数,可以使用ROUND函数或者TO_NUMBER结合TO_CHAR函数。

使用ROUND函数:




SELECT ROUND(你的字段名, 2) FROM 你的表名;

使用TO_CHAR函数:




SELECT TO_CHAR(你的字段名, 'FM9999999990.00') FROM 你的表名;

示例代码:




-- 假设表名为sales,字段名为amount
 
-- 使用ROUND函数
SELECT ROUND(amount, 2) AS amount_rounded FROM sales;
 
-- 使用TO_CHAR函数
SELECT TO_CHAR(amount, 'FM9999999990.00') AS amount_formatted FROM sales;

以上两种方法都可以将数字字段amount四舍五入到两位小数或格式化为两位小数的字符串。

2024-08-27



from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
 
app = FastAPI()
 
# 连接到MongoDB
client = AsyncIOMotorClient("mongodb://localhost:27017")
database = client["fastapi"]
items = database["items"]
 
# 定义Item模型
class Item(BaseModel):
    title: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    tax: Optional[float] = None
 
@app.on_event("startup")
async def startup():
    await client.motor_open()
 
@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
    await client.motor_close()
 
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    item_dict = item.dict()
    await items.insert_one(item_dict)
    return item_dict
 
@app.get("/items/")
async def read_items():
    items_list = []
    async for item in items.find():
        items_list.append(item)
    return items_list
 
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id):
    item = await items.find_one({"_id": item_id})
    if item is None:
        return {"item_id": item_id, "detail": "Item not found"}
    return item

这段代码示例展示了如何使用FastAPI和Motor(一个异步MongoDB客户端)来创建和管理Items。在这个简化的API中,我们定义了创建新Item、读取所有Items和读取特定Item的路由。代码中使用了异步的方法来处理数据库操作,这是构建高效API的关键。

2024-08-27

由于您没有提供具体的PostgreSQL命令行操作需求,我将提供一些常见的PostgreSQL命令行操作示例。

  1. 创建新用户:



createuser --username postgres --no-superuser --createdb --pwprompt myuser
  1. 创建新数据库:



createdb --username postgres --owner=myuser mydb
  1. 登录到PostgreSQL:



psql --username myuser --dbname mydb
  1. 列出所有数据库:



\l
  1. 列出当前数据库的表结构:



\d
  1. 列出表内容:



SELECT * FROM my_table;
  1. 退出psql:



\q

请根据您的具体需求修改上述命令。如果需要更详细的帮助,请提供具体的操作需求。

2024-08-27

执行计划是Oracle在执行SQL语句时使用的资源和方法的详细说明。它描述了Oracle如何执行SQL语句,包括如何访问数据行、如何连接表格、如何使用索引等。

以下是一个简单的Oracle执行计划示例:




EXPLAIN PLAN FOR
SELECT e.last_name, e.department_id, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE e.department_id = 50;
 
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

这个执行计划将显示Oracle如何执行一个查询,包括表的连接类型、是否使用索引等信息。

执行上述SQL语句,将得到如下的执行计划输出:




PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 39561938
 
--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |       |     14 |   532 |     4  (25)| 00:00:01 |
|*  1 |  HASH JOIN         |       |     14 |   532 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |     14 |   246 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS |      4 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
 
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
- access("E"."DEPARTMENT_ID"="D"."DEPARTMENT_ID")
 
Note
-----
   - dynamic sampling used for this statement (level=2)

这个执行计划表明,Oracle将通过全表扫描EMPLOYEES表(Id 2),然后对DEPARTMENTS表(Id 3)进行全表扫描。这两个表然后通过"DEPARTMENT\_ID"列进行HASH JOIN(Id 1)以找出DEPARTMENT\_ID为50的员工和部门的详细信息。

执行计划的输出包含了每个步骤的成本、行数、字节数、操作的类型等信息,这对于优化SQL语句和数据库性能至关重要。

2024-08-27

在银河麒麟(Kylin\_V10)系统中,安装Oracle 19c数据库,需要遵循以下步骤:

  1. 检查系统要求:确保系统满足Oracle 19c的最小安装要求。
  2. 下载Oracle 19c软件包:从Oracle官方网站下载Oracle 19c的安装包。
  3. 安装必要的依赖包:Oracle 19c安装需要一些系统级别的依赖,可以通过使用yum或rpm命令安装。
  4. 创建Oracle用户和组:需要创建dba和oinstall组及oracle用户。
  5. 设置环境变量:设置ORACLE\_HOME, PATH,和其他必要的环境变量。
  6. 配置内核参数:修改/etc/sysctl.conf文件,并应用更改。
  7. 创建Patch文件:如果需要应用补丁,创建补丁文件。
  8. 设置Oracle限制:修改/etc/security/limits.conf文件,设置Oracle用户的资源限制。
  9. 设置Oracle ASM Disks:如果使用ASM存储,需要配置disks。
  10. 运行安装程序:以oracle用户身份运行oracle安装程序。

以下是一个示例的安装脚本,仅供参考:




#!/bin/bash
 
# 1. 检查系统要求
 
# 2. 下载Oracle 19c软件包
 
# 3. 安装必要的依赖包
yum install -y oracle-database-preinstall-19c
 
# 4. 创建Oracle用户和组
/usr/sbin/groupadd oinstall
/usr/sbin/groupadd dba
/usr/sbin/useradd -g oinstall -G dba oracle
 
# 5. 设置环境变量
echo "export ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/19c/dbhome_1" >> ~oracle/.bash_profile
echo "export PATH=\$PATH:\$ORACLE_HOME/bin" >> ~oracle/.bash_profile
 
# 6. 配置内核参数
# 修改/etc/sysctl.conf文件,并应用更改
 
# 7. 创建Patch文件
 
# 8. 设置Oracle限制
# 修改/etc/security/limits.conf文件
 
# 9. 设置Oracle ASM Disks
 
# 10. 运行安装程序
su - oracle
cd /path/to/oracle/software
./runInstaller
 
# 安装完成后,执行oracle自动生成的脚本

请注意,以上脚本中的路径和软件包名称可能需要根据实际下载的文件进行调整。在实际操作中,可能还需要根据系统的具体情况进行额外的配置,例如调整内核参数、配置网络接口等。

2024-08-27

在安卓中使用SQLite,你需要做的是创建一个SQLiteOpenHelper的子类,并实现onCreate()onUpgrade()方法。以下是一个简单的例子:




import android.content.Context;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;
import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper;
 
public class DatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {
 
    // 数据库名称
    private static final String DATABASE_NAME = "myDatabase.db";
    // 数据库版本
    private static final int DATABASE_VERSION = 1;
 
    public DatabaseHelper(Context context) {
        super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
    }
 
    // 当数据库第一次被创建时调用
    @Override
    public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
        // 创建一个表
        String CREATE_TABLE = "CREATE TABLE " + "tableName " + "("
                + "id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, "
                + "name TEXT, "
                + "age INTEGER" + ");";
        db.execSQL(CREATE_TABLE);
    }
 
    // 当数据库需要升级时调用
    @Override
    public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
        // 这里写更新数据库的操作
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个DatabaseHelper类,它继承自SQLiteOpenHelper。在onCreate()方法中,我们创建了一个名为tableName的表,这个表有id, name, 和 age三个字段。

要使用这个帮助类,你需要在你的Activity或者Service中创建它的实例:




DatabaseHelper dbHelper = new DatabaseHelper(context);
SQLiteDatabase db = dbHelper.getWritableDatabase();

这样,你就可以通过db对象来执行SQLite命令了。

2024-08-27

在Python中,有一些核心的概念和特性,我们可以将它们概括为一些关键点。以下是一些常见的Python核心知识点:

  1. 变量与数据类型
  2. 控制流:条件语句(if, for, while)
  3. 函数:定义和使用
  4. 类与对象:定义和使用
  5. 模块:导入和使用
  6. 异常处理:try-except
  7. 迭代器与生成器
  8. 装饰器:装饰函数
  9. 列表推导式与字典推导式
  10. 文件操作:open, with
  11. 高阶函数:map, reduce, filter
  12. 面向对象编程特性:继承、多态、封装
  13. 异步I/O:asyncio模块
  14. 异步编程:async/await
  15. 异步网络编程:asyncio+async/await
  16. 正则表达式:re模块
  17. 并发编程:threading, multiprocessing
  18. 数据库操作:sqlite3, pymysql, psycopg2
  19. 网络编程:socket
  20. 图形界面编程:Tkinter
  21. 机器学习库:TensorFlow, PyTorch
  22. Web框架:Flask, Django
  23. 测试:unittest, pytest
  24. 设计模式:单例模式、工厂模式、装饰器模式等
  25. 深度学习库:TensorFlow, PyTorch
  26. 自然语言处理库:NLTK, SpaCy
  27. 数据科学库:NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
  28. 安装与管理:pip, venv
  29. 版本控制:git
  30. 云服务:AWS, GCP, Azure
  31. 容器化:Docker
  32. 数据库操作:SQL, pymysql, psycopg2
  33. 机器学习库:scikit-learn
  34. 网络爬虫:requests, BeautifulSoup, Scrapy
  35. 虚拟现实:VRML, X3D
  36. 人工智能:机器学习算法
  37. 图形处理:PIL, OpenCV
  38. 语言处理:NLTK, SpaCy
  39. 数据分析:pandas, NumPy
  40. 可视化:matplotlib, seaborn
  41. 安全性:加密、解密、数据保护
  42. 云服务:AWS, GCP, Azure
  43. 容器化:Docker
  44. 大数据处理:Hadoop, Spark
  45. 区块链:比特币开发
  46. 虚拟现实:VRML, X3D
  47. 游戏开发:Pygame, PyQt
  48. 机器人编程:ROS
  49. 深度学习:TensorFlow, PyTorch
  50. 自然语言处理:NLTK, SpaCy
  51. 数据科学库:NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn

这些是Python核心知识点的一个概览,每个点都可以展开成一本书。在实际应用中,我们应该根据具体的需求和场景选择合适的知识点进行学习和应用。

2024-08-27

在Go中操作SQLite3数据库,你可以使用mattn/go-sqlite3包。以下是一个简单的例子,展示了如何连接到SQLite3数据库、创建表、插入数据以及查询数据。

首先,你需要安装mattn/go-sqlite3包:




go get github.com/mattn/go-sqlite3

然后,你可以使用以下代码操作SQLite3数据库:




package main
 
import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/mattn/go-sqlite3"
    "log"
)
 
func main() {
    // 连接到SQLite数据库
    db, err := sql.Open("sqlite3", "./example.db")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()
 
    // 创建表
    createTableSQL := `CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, 
        "username" TEXT,
        "email" TEXT,
        "created_at" DATETIME
    );`
    if _, err := db.Exec(createTableSQL); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 插入数据
    insertSQL := `INSERT INTO users(username, email, created_at) VALUES (?, ?, ?)`
    stmt, err := db.Prepare(insertSQL)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer stmt.Close()
 
    _, err = stmt.Exec("user1", "user1@example.com", "2023-01-01T00:00:00")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询数据
    rows, err := db.Query("SELECT id, username, email, created_at FROM users")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()
 
    for rows.Next() {
        var id int
        var username string
        var email string
        var createdAt string
        if err := rows.Scan(&id, &username, &email, &createdAt); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Printf("%d %s %s %s\n", id, username, email, createdAt)
    }
 
    if err := rows.Err(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

这段代码展示了如何使用Go操作SQLite3数据库的基本流程:

  1. 使用sql.Open连接到数据库。
  2. 使用db.Exec执行创建表的SQL语句。
  3. 使用db.Preparestmt.Exec插入数据。
  4. 使用db.Query执行查询并遍历结果集。

确保你有权限写入当前目录下的example.db文件,否则可能会遇到权限问题。