2024-09-03

Django REST Framework (DRF) 是一个建立在 Django 之上的 Web 框架,用于快速构建REST API。以下是一个简单的例子,展示了如何使用 DRF 创建一个简单的序列化器和视图。

首先,安装 Django REST Framework:




pip install djangorestframework

然后,在你的 Django 项目的 settings.py 文件中添加 rest_frameworkINSTALLED_APPS




INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'rest_framework',
]

现在,创建一个模型和序列化器:




# models.py
from django.db import models
 
class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    description = models.TextField()
 
# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import MyModel
 
class MyModelSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = '__all__'

最后,创建一个视图来处理 API 请求:




# views.py
from rest_framework import generics
from .models import MyModel
from .serializers import MyModelSerializer
 
class MyModelListCreate(generics.ListCreateAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer
 
class MyModelRetrieveUpdateDestroy(generics.RetrieveUpdateDestroyAPIView):
    queryset = MyModel.objects.all()
    serializer_class = MyModelSerializer

urls.py 中添加路由:




# urls.py
from django.urls import path
from .views import MyModelListCreate, MyModelRetrieveUpdateDestroy
 
urlpatterns = [
    path('mymodel/', MyModelListCreate.as_view()),
    path('mymodel/<int:pk>/', MyModelRetrieveUpdateDestroy.as_view()),
]

这个简单的例子展示了如何使用 DRF 创建一个处理 CRUD 操作的 REST API。这个框架还提供了许多其他功能,如权限控制、分页、过滤等,以满足不同应用的需求。

2024-09-03

PostgreSQL 提供了一个名为 jsonjsonb 的数据类型,用于存储 JSON 格式的数据。这两种类型在存储和性能方面有所不同:

  • json 类型存储的是文本格式的 JSON 数据,存储后数据不会进行预格式化处理,因此查询时需要重新解析整个文本。
  • jsonb 类型存储的是二进制格式的 JSON 数据,在存储时数据会进行预格式化处理,因此查询时可以直接从已经解析的格式中读取,减少了解析开销,通常性能更好。

官方文档中关于 json 类型的说明:

https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-json.html

以下是一个简单的例子,演示如何在 PostgreSQL 中创建一个包含 json 类型字段的表,以及如何插入和查询 json 类型的数据:




-- 创建一个包含 json 类型字段的表
CREATE TABLE example_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    data json
);
 
-- 插入 json 数据
INSERT INTO example_table (data)
VALUES ('{"name": "John", "age": 30}');
 
-- 查询 json 数据
SELECT * FROM example_table;
 
-- 查询 json 字段中的特定元素
SELECT data->>'name' FROM example_table;

在实际应用中,推荐使用 jsonb 类型,因为它提供了更好的性能和更多的功能。

2024-09-03



-- 假设我们已经有了一个名为my_shp_table的shp数据源,以下是将其导入PostGIS中的步骤:
 
-- 1. 创建一个新的PostGIS扩展模块的数据库
CREATE EXTENSION postgis;
 
-- 2. 创建一个新的shp模式
CREATE SCHEMA shp;
 
-- 3. 将shp文件中的数据导入到一个新的表中
-- 使用shp2pgsql工具将.shp文件转换为SQL语句
-- 这个命令会输出SQL语句,你可以将它们复制到psql中执行,或者使用\echo和\echoall选项
-- 这里的-s选项指定了空间参考系统,可以根据需要更改
-- 如果你的shp文件有.prj文件,PostGIS会自动识别它,否则你可以指定一个EPSG代码
shp2pgsql -I -s 4326 /path/to/your/file.shp shp.my_table | psql -U username -d my_database
 
-- 或者,如果你想直接在psql命令行中导入,可以使用以下命令:
-- 这里的username和my_database需要替换成实际的用户名和数据库名
\c my_database
shp2pgsql -I -s 4326 /path/to/your/file.shp shp.my_table | psql -U username
 
-- 注意:上述命令中的文件路径和表名需要根据实际情况进行修改。

这个例子展示了如何使用shp2pgsql工具将一个Shapefile文件转换为PostgreSQL可以理解的SQL语句,并使用psql命令行工具将这些语句应用到数据库中。在实际操作中,你需要根据自己的数据库连接信息、文件路径以及目标表名进行相应的调整。

2024-09-03

在PostgreSQL中,可以使用GRANT语句来授予用户权限,使用REVOKE语句来回收权限。以下是一些基本的例子:

  1. 授予用户在特定数据库上的登录权限:



GRANT LOGIN ON DATABASE mydatabase TO myuser;
  1. 授予用户在特定表上的SELECT权限:



GRANT SELECT ON mytable TO myuser;
  1. 授予用户在所有表上的INSERT权限:



GRANT INSERT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO myuser;
  1. 撤销用户在特定表上的SELECT权限:



REVOKE SELECT ON mytable FROM myuser;

确保在执行这些操作时你有足够的权限,通常需要是数据库的管理员或者具有足够权限的用户。

注意:在实际操作中,请替换mydatabase, myuser, mytable以及public为实际的数据库名、用户名和表名。

2024-09-03

报错解释:

这个错误表明应用程序无法加载PostgreSQL数据库驱动类org.postgresql.Driver。这通常发生在Java应用程序尝试连接到PostgreSQL数据库时,如果驱动程序没有被正确地包含在项目的类路径中,就会出现这个错误。

解决方法:

  1. 确认是否已经将PostgreSQL JDBC驱动的jar包添加到项目的依赖中。如果你使用的是Maven或Gradle,确保已经在pom.xmlbuild.gradle文件中添加了相应的依赖。

    对于Maven,添加如下依赖:

    
    
    
    <dependency>
        <groupId>org.postgresql</groupId>
        <artifactId>postgresql</artifactId>
        <version>版本号</version>
    </dependency>

    对于Gradle,添加如下依赖:

    
    
    
    dependencies {
        implementation 'org.postgresql:postgresql:版本号'
    }
  2. 如果你已经手动下载了JDBC驱动的jar包,确保它已经被添加到了项目的库路径中。在IDE中,通常可以通过项目设置页面来添加库。
  3. 确认驱动类名是否正确。在某些情况下,如果类名被错误地指定了,也可能导致这个错误。
  4. 如果你正在使用容器(如Tomcat),确保PostgreSQL JDBC驱动的jar包已经被添加到容器的类路径中。
  5. 如果你在使用Spring或其他框架,确保数据库连接的配置是正确的,并且没有其他配置错误导致驱动类无法被加载。
  6. 如果你已经确保了所有的步骤都正确无误,但问题依然存在,尝试清理并重新构建你的项目,有时候IDE或构建工具可能会缓存旧的信息,这可能导致加载类时出现问题。
2024-09-03

报错信息提示Type javax.servlet.http.HttpServletRequest not表明Swagger在集成Spring Boot 3.x时无法识别HttpServletRequest类型。这通常是因为缺少相应的依赖或者依赖版本不兼容。

解决方法:

  1. 确保你的项目中已经添加了javax.servlet的依赖。对于Maven项目,可以在pom.xml中添加如下依赖:



<dependency>
    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

对于Gradle项目,在build.gradle中添加:




dependencies {
    implementation 'javax.servlet:javax.servlet-api:4.0.1'
}
  1. 确保你使用的Swagger库与Spring Boot 3.x兼容。如果你使用的是Springfox,可能需要更新到最新版本。
  2. 如果你已经有了正确的依赖,但问题依然存在,请检查项目的构建配置,确保没有任何排除规则排除了这个依赖。
  3. 清理并重新构建你的项目。
  4. 如果问题依然存在,考虑查看Swagger的官方文档,看是否有针对Spring Boot 3.x的特别说明或者更新。

确保在进行任何更改后重新启动应用程序,以便更改能够生效。

2024-09-03

PostgreSQL是一个开源的关系型数据库系统,它采用了许多先进的技术,如查询优化、事务完整性、多版本并发控制等。

在PostgreSQL中,数据是以表的形式存储的,表是由行和列组成的。数据的物理存储结构是基于页的,每个页大小默认是8KB。在逻辑结构上,表、索引、序列等数据库对象组成了模式(schema),而模式又构成了数据库(database)。

在PostgreSQL中,数据的逻辑结构主要包括以下几个部分:

  1. 数据库(Database):是数据集合,包含一组表和其他数据库实体。
  2. 模式(Schema):是数据库内部的命名空间,用于组织对象,如表、视图、索引等。
  3. 表(Table):是数据的二维结构,由行和列组成。
  4. 索引(Index):是提高查询性能的重要数据库对象,它是一种排序的存储结构,用于快速定位数据。
  5. 视图(View):是基于SQL查询的虚拟表,可以被查询和操作。
  6. 序列(Sequence):是生成数字序列的数据库对象,通常用于自增字段。
  7. 数据类型(Data Type):是数据库中定义列或表达式的类型。
  8. 约束(Constraint):是确保数据完整性的规则,如主键、外键、唯一性约束、非空约束等。

在物理存储结构上,PostgreSQL的数据存储在磁盘上的文件中,主要包括:

  1. 数据文件(data file):存储表和索引的数据。
  2. 日志文件(log file):记录数据库的所有修改操作,用于恢复和恢复。
  3. 控制文件(control file):存储数据库的控制信息,如版本、日志序列号等。
  4. 参数文件(parameter file):配置数据库服务器的行为。
  5. 归档日志文件(archive log file):对数据库的变更历史记录,用于备份和恢复。

在查询处理层面,PostgreSQL的查询处理流程包括解析器(Parser)、优化器(Optimizer)、执行器(Executor)等部分。

解析器:将SQL语句转化为查询的抽象语法树(AST)。

优化器:基于AST生成查询计划。

执行器:根据查询计划与数据库交互,返回查询结果。

总结:PostgreSQL是一个功能强大的关系型数据库系统,它的核心组件包括数据库、模式、表、索引、视图、序列、数据类型、约束等,这些组件以逻辑结构组织数据,并在物理上存储在文件中。查询处理流程包括解析、优化和执行阶段,以确保高效的数据检索。

2024-09-03

Django Ninja 是一个 Python 的 Web 框架,用于构建 API 服务。它基于 Django 和 Django REST framework,但提供了更快的性能和更简洁的代码。

以下是一个简单的 Django Ninja 示例,演示如何创建一个简单的 API:

首先,安装 Django Ninja:




pip install django-ninja

然后,创建一个 Django 项目并初始化 Django Ninja:




from ninja import Ninja
from django.urls import path, include
 
api = NinjaAPI()
 
@api.get('/hello/')
def hello(request, name: str = 'World'):
    return f"Hello, {name}!"
 
urlpatterns = [
    path('api/', include(api.urls)),
]

在这个例子中,我们定义了一个 hello 视图,它接受一个 name 参数,并返回一个问候消息。我们使用 @api.get('/hello/') 装饰器来声明这是一个 GET 请求处理函数。

这个简单的 Django Ninja 示例演示了如何创建一个 API 路由,并提供了一种更为简洁和更为高效的方式来构建 Django 应用的 API 层。

2024-09-03

PostgreSQL提供了一个交互式的SQL shell,可以通过psql命令访问。以下是如何在psql中使用VACUUM命令的示例:

  1. 打开终端或命令行界面。
  2. 输入psql命令连接到PostgreSQL数据库。例如:



psql -U username -d databasename
  1. 一旦进入psql,就可以执行VACUUM命令了。例如,清理名为"mytable"的表:



VACUUM (VERBOSE, ANALYZE) mytable;

VACUUM命令的参数:

  • VERBOSE:输出详细的清理信息。
  • ANALYZE:更新统计信息以帮助查询优化器。

VACUUM命令可以清理表、索引、数据库,或者整个数据库集群。其他参数包括FULL(清理更多)、FREEZE(冻结事务ID),等等。

2024-09-03

crypto/des 包提供了DES加密算法的实现。DES(Data Encryption Standard)是一种使用56位密钥的块加密算法,以块大小(通常为64位)进行加密。由于其弱密码本和密钥长度,DES现在已不推荐使用,但在一些老系统中可能仍然会遇到。

以下是使用crypto/des包进行DES加密和解密的简单示例:




package main
 
import (
    "crypto/des"
    "crypto/cipher"
    "fmt"
)
 
func main() {
    // 原始数据
    origData := []byte("hello world")
    key := []byte("12345678") // 8字节长度
 
    // 加密
    crypted := desEncrypt(origData, key)
    fmt.Println("加密:", crypted)
 
    // 解密
    decrypted := desDecrypt(crypted, key)
    fmt.Println("解密:", string(decrypted))
}
 
// DES加密
func desEncrypt(origData []byte, key []byte) []byte {
    block, err := des.NewCipher(key)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    bs := block.BlockSize()
    origData = pkcs5Padding(origData, bs)
    blockMode := cipher.NewCBCEncrypter(block, key[:bs])
    crypted := make([]byte, len(origData))
    blockMode.CryptBlocks(crypted, origData)
    return crypted
}
 
// DES解密
func desDecrypt(crypted []byte, key []byte) []byte {
    block, err := des.NewCipher(key)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    bs := block.BlockSize()
    blockMode := cipher.NewCBCDecrypter(block, key[:bs])
    origData := make([]byte, len(crypted))
    blockMode.CryptBlocks(origData, crypted)
    origData = pkcs5Unpadding(origData)
    return origData
}
 
// 填充数据到8的倍数
func pkcs5Padding(ciphertext []byte, blockSize int) []byte {
    padding := blockSize - (len(ciphertext) % blockSize)
    padtext := bytes.Repeat([]byte{byte(padding)}, padding)
    return append(ciphertext, padtext...)
}
 
// 移除填充数据
func pkcs5Unpadding(origData []byte) []byte {
    length := len(origData)
    unpadding := int(origData[length-1])
    return origData[:(length - unpadding)]
}

请注意,实际应用中应该使用更安全的加密算法,如AES,并且密钥管理也应更加安全,以防止暴露。DES现在不再安全,仅用于向下兼容老系统或者学习参考。