2024-08-23

以下是一个简化的新闻发布管理系统的核心模型和视图函数示例,仅包含必要的代码以说明核心功能。




from django.db import models
from django.contrib import admin
 
# 新闻模型
class News(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    publish_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
 
    def __str__(self):
        return self.title
 
# 新闻管理员
class NewsAdmin(admin.ModelAdmin):
    list_display = ('title', 'publish_date')
 
# 注册模型和管理员
admin.site.register(News, NewsAdmin)

这个例子中,我们定义了一个简单的News模型,包含标题、内容和发布日期。在NewsAdmin中,我们指定了在Django管理后台新闻列表页面显示的字段。最后,我们通过admin.site.register将新闻模型和管理员注册到Django admin系统。

这个代码片段提供了一个基本框架,展示了如何在Django中创建一个简单的数据模型,并通过Django admin界面进行管理。在实际应用中,你需要进一步完善用户认证、权限管理、表单处理、自定义视图等功能。

2024-08-23

为了实现Web版的增删改查(CRUD),你需要使用Python的Django框架和MySQL数据库。以下是实现CRUD操作的基本步骤和示例代码:

  1. 安装Django和MySQL的Python库:



pip install django
pip install mysqlclient
  1. 创建Django项目和应用:



django-admin startproject myproject
cd myproject
python manage.py startapp myapp
  1. 配置settings.py以使用MySQL数据库:



DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'mydatabase',
        'USER': 'mydatabaseuser',
        'PASSWORD': 'mypassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '3306',
    }
}
  1. 定义模型(models.py):



from django.db import models
 
class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    description = models.TextField()
  1. 迁移数据库和创建超级用户:



python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
python manage.py createsuperuser
  1. 在视图(views.py)中创建CRUD操作:



from django.shortcuts import render
from .models import MyModel
from django.http import HttpResponseRedirect
 
def create(request):
    if request.method == 'POST':
        name = request.POST['name']
        description = request.POST['description']
        MyModel.objects.create(name=name, description=description)
        return HttpResponseRedirect('/')
 
    return render(request, 'create.html')
 
def read(request):
    items = MyModel.objects.all()
    return render(request, 'read.html', {'items': items})
 
def update(request, pk):
    item = MyModel.objects.get(pk=pk)
    if request.method == 'POST':
        item.name = request.POST['name']
        item.description = request.POST['description']
        item.save()
        return HttpResponseRedirect('/')
 
    return render(request, 'update.html', {'item': item})
 
def delete(request, pk):
    item = MyModel.objects.get(pk=pk)
    if request.method == 'POST':
        item.delete()
        return HttpResponseRedirect('/')
 
    return render(request, 'delete.html', {'item': item})
  1. 创建对应的HTML模板:
  • create.html
  • read.html (使用循环显示所有记录)
  • update.html
  • delete.html
  1. 配置URLs(urls.py):



from django.urls import path
from .views import create, read, update, delete
 
urlpatterns = [
    path('create/', create, name='create'),
    path('', read, name='read'),
    path('update/<int:pk>/', update, name='update'),
    path('delete/<int:pk>/', delete, name='delete'),
]
  1. 运行Django开发服务器:



pyth
2024-08-23

在实现MySQL到ClickHouse的实时数据同步时,可以使用Python语言编写相关的工具。以下是解决方案中的几个关键问题及其解决方案:

  1. 数据同步方案

    可以使用MySQL的二进制日志进行数据同步,这通常通过Binlog ServierBinlog Listener实现。

  2. 同步工具

    可以使用PyMySQL来连接MySQL,并使用clickhouse-driverinfi.clickhouse-orm来连接ClickHouse。

  3. 同步频率

    根据数据更新的实时性要求,可以选择实时同步或定时同步。

  4. 同步过程中的数据一致性和完整性

    确保同步过程中MySQL和ClickHouse的数据状态保持一致。

  5. 错误处理和重试机制

    为了保证同步的稳定性,需要有错误处理和重试机制。

以下是一个简单的Python脚本框架,用于实现MySQL到ClickHouse的实时数据同步:




import pymysql
from pymysqlreplication import BinlogStreamReader
from clickhouse_driver import Client
 
# 配置MySQL连接信息
mysql_config = {
    'host': 'mysql_host',
    'port': 3306,
    'user': 'mysql_user',
    'password': 'mysql_password',
    'database': 'mysql_database'
}
 
# 配置ClickHouse连接信息
clickhouse_config = {
    'host': 'clickhouse_host',
    'port': 8123,
    'user': 'default',
    'password': ''
}
 
# 连接MySQL和ClickHouse
client = pymysql.connect(**mysql_config)
ch_client = Client(**clickhouse_config)
 
# 创建BinlogStreamReader实例
stream = BinlogStreamReader(
    mysql_config['host'],
    mysql_config['port'],
    mysql_config['user'],
    mysql_config['password'],
    mysql_config['database']
)
 
# 事件监听
for binlog in stream:
    for row in binlog.rows:
        if row.table == 'your_table_name':  # 只同步指定的表
            data = row.data  # 获取行数据
            # 根据row.event.event_type进行不同操作(INSERT, UPDATE, DELETE)
            if row.event.event_type == 'WRITE_ROWS':  # 插入操作
                # 将数据插入到ClickHouse
                ch_client.execute(
                    "INSERT INTO your_clickhouse_table_name FORMAT TabSeparated",
                    data
                )
            elif row.event.event_type == 'UPDATE_ROWS':  # 更新操作
                # 在ClickHouse中执行更新操作
                ch_client.execute(
                    "INSERT INTO your_clickhouse_table_name FORMAT TabSeparated",
                    data
                )
            elif row.event.event_type == 'DELETE_ROWS':  # 删除操作
                # 在ClickHouse中执行删除操作
                ch_client.execute(
                    "DELETE FROM your_clickhouse_table_name WHERE condition",
                    data
                )
 
# 关闭连接
stream.close()
client.close()

这个脚本提供了基本的框架,你需要根据实际的表结构和需求调整同步逻辑。注意,这个脚本需要在能够访问MySQL和ClickHouse的环境中运行,并且需要相应的数据库权限。

2024-08-23



import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
 
# 配置数据库连接信息
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数
    mincached=2,  # 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接
    maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接
    maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待
    host='localhost',  # 数据库服务器地址
    port=3306,  # 数据库服务器端口
    user='root',  # 数据库用户名
    password='123456',  # 数据库密码
    database='test',  # 数据库名
    charset='utf8'  # 数据库编码
)
 
# 获取数据库连接
def get_conn():
    conn = POOL.connection()
    return conn
 
# 使用连接池中的连接执行查询
def query_data(sql):
    conn = get_conn()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result
 
# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    sql = "SELECT * FROM user;"
    print(query_data(sql))

这段代码首先导入了必要的模块,并配置了数据库连接池。然后定义了一个获取数据库连接的函数和一个使用连接池中的连接执行查询的函数。最后,提供了一个使用这些函数的示例。这个示例展示了如何从连接池中获取连接,执行一个查询,并在使用后关闭连接,确保资源得到妥善管理。

2024-08-23

由于完整的代码实现超过了简答的字数限制,我将提供一个简化的Python代码示例,展示如何连接MySQL数据库并执行基本的查询。




import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
def connect_to_database():
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host='localhost',
            user='yourusername',
            password='yourpassword',
            database='dining_system'
        )
        if connection.is_connected():
            print("连接成功!")
            return connection
    except Error as e:
        print("连接失败:", e)
 
def select_all_data(connection):
    if connection.is_connected():
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM dishes")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)
 
# 连接数据库
connection = connect_to_database()
 
# 查询数据
if connection:
    select_all_data(connection)
 
# 关闭连接
connection.close()

在这个示例中,我们首先定义了一个连接数据库的函数,它尝试连接到MySQL数据库,并返回一个数据库连接对象。然后定义了一个函数select_all_data,它接受一个数据库连接作为参数,执行一个查询以获取餐厅菜品信息,并打印结果。最后,我们调用这些函数,执行数据库的连接和查询操作,并在完成后关闭数据库连接。

请注意,您需要根据您的实际数据库配置(主机名、用户名、密码和数据库名)以及数据库表结构(这里是dishes表)来修改连接参数和查询语句。

2024-08-23



import pymysql
from DBUtils import PooledDB
 
# 配置数据库连接信息
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数
    mincached=2,  # 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接
    maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接
    maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待
    host='localhost',  # 数据库服务器地址
    port=3306,  # 数据库服务器端口
    user='root',  # 数据库用户名
    password='123456',  # 数据库密码
    database='test',  # 数据库名
    charset='utf8'  # 数据库编码
)
 
# 获取数据库连接
def get_conn():
    return POOL.connection()
 
# 查询数据库
def query_db(sql):
    conn = get_conn()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return result
 
# 插入数据库
def insert_db(sql):
    conn = get_conn()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 更新数据库
def update_db(sql):
    conn = get_conn()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 删除数据库
def delete_db(sql):
    conn = get_conn()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 示例:查询数据库
result = query_db('SELECT * FROM user')
print(result)
 
# 示例:插入数据库
insert_sql = "INSERT INTO user (username, password) VALUES ('test', '123456')"
insert_db(insert_sql)
 
# 示例:更新数据库
update_sql = "UPDATE user SET password='654321' WHERE username='test'"
update_db(update_sql)
 
# 示例:删除数据库
delete_sql = "DELETE FROM user WHERE username='test'"
delete_db(delete_sql)

这段代码展示了如何使用pymysqlDBUtils.PooledDB模块来管理MySQL数据库连接,并提供了查询、插入、更新和删除数据的基本操作。这样的设计可以提高代码的可维护性和可重用性,并且通过连接池的方式管理数据库连接,可以提高应用程序的性能。

2024-08-23



from flask import Flask, jsonify, request
import mysql.connector
 
app = Flask(__name__)
 
# 连接到MySQL数据库
db_connection = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="your_database"
)
cursor = db_connection.cursor()
 
@app.route('/users', methods=['GET'])
def get_users():
    cursor.execute("SELECT * FROM users")
    users = cursor.fetchall()
    return jsonify([dict(zip(('id', 'name', 'email'), row)) for row in users])
 
@app.route('/users/<int:id>', methods=['GET'])
def get_user(id):
    cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (id,))
    user = cursor.fetchone()
    return jsonify(dict(zip(('id', 'name', 'email'), user)))
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def add_user():
    name = request.json['name']
    email = request.json['email']
    cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)", (name, email))
    db_connection.commit()
    return jsonify({'message': 'User added successfully'}), 201
 
@app.route('/users/<int:id>', methods=['PUT'])
def update_user(id):
    name = request.json['name']
    email = request.json['email']
    cursor.execute("UPDATE users SET name = %s, email = %s WHERE id = %s", (name, email, id))
    db_connection.commit()
    return jsonify({'message': 'User updated successfully'}), 200
 
@app.route('/users/<int:id>', methods=['DELETE'])
def delete_user(id):
    cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = %s", (id,))
    db_connection.commit()
    return jsonify({'message': 'User deleted successfully'}), 200
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码提供了一个简单的用户管理系统的框架,包括了用户的增删改查操作。在实际应用中,你需要根据自己的数据库结构和需求来调整SQL语句。记得替换掉连接数据库的用户名、密码和数据库名称,并确保你的MySQL数据库中有一个名为users的表,具有id, name, email这些字段。

2024-08-23



import os
from datetime import datetime
 
# 配置数据库信息
db_user = 'your_username'
db_password = 'your_password'
db_host = 'localhost'
db_name = 'your_database_name'
backup_dir = '/path/to/your/backup/directory'
 
# 创建备份文件名
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
backup_name = f"{db_name}_{timestamp}.sql"
backup_path = os.path.join(backup_dir, backup_name)
 
# 创建备份命令
cmd = f"mysqldump -u {db_user} -p{db_password} -h {db_host} {db_name} > {backup_path}"
 
# 执行备份命令
if os.system(cmd) == 0:
    print(f"Database backup successful: {backup_path}")
else:
    print("Database backup failed.")

确保替换 your_username, your_password, your_database_name, 和 /path/to/your/backup/directory 为你的 MySQL 用户名、密码、数据库名和你希望存储备份文件的目录。这段代码使用了 os.system 来执行 mysqldump 命令,这是一个用于导出 MySQL 数据库到文件的工具,它通常包含在 MySQL 服务器软件中。备份完成后,它会打印出备份文件的路径。如果备份失败,它会打印错误信息。

2024-08-23



import pymysql
import pandas as pd
 
# 连接MySQL数据库
def connect_db():
    connection = pymysql.connect(host='localhost',
                                 user='your_username',
                                 password='your_password',
                                 database='your_database',
                                 charset='utf8mb4',
                                 cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    return connection
 
# 将Excel数据插入MySQL表
def insert_data_from_excel_to_mysql(excel_path, table_name):
    # 读取Excel数据
    df = pd.read_excel(excel_path)
    
    # 连接MySQL
    connection = connect_db()
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            # 循环插入数据
            for row in df.itertuples():
                # 这里假设Excel的第一行是表头,并且对应MySQL表的列名
                columns = row._fields
                # 构造SQL语句
                sql = "INSERT INTO " + table_name + " (" + ', '.join(columns) + ") VALUES (" + ', '.join(['%s'] * len(columns)) + ")"
                # 执行SQL语句
                cursor.execute(sql, list(row))
            # 提交事务
            connection.commit()
    finally:
        connection.close()
 
# 调用函数,将Excel文件中的数据插入到指定的MySQL表中
insert_data_from_excel_to_mysql('path_to_your_excel_file.xlsx', 'your_mysql_table_name')

这段代码首先定义了连接MySQL数据库的函数connect_db,然后定义了将Excel数据插入MySQL的insert_data_from_excel_to_mysql函数。在该函数中,使用pandas读取Excel文件,然后通过MySQL的连接和游标对象来执行插入数据的操作。这里假设Excel的第一行是列名,并且与MySQL表中的列对应。最后,调用insert_data_from_excel_to_mysql函数,并传入Excel文件路径和目标MySQL表名。

2024-08-23

以下是一个使用Python的Selenium库和PyMysql库从网站爬取信息并存储到MySQL数据库的示例代码。

首先,确保你已经安装了Selenium和PyMysql库。




from selenium import webdriver
import pymysql
 
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='your_username',
                             password='your_password',
                             database='your_database',
                             charset='utf8mb4',
                             cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
 
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 创建表
        sql = """
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_table (
            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
            data_from_website VARCHAR(255)
        ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
        """
        cursor.execute(sql)
 
    # 启动浏览器
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get('http://example.com')
 
    # 获取网站数据
    data_on_website = driver.find_element_by_id('element_id').text
 
    # 存储数据到数据库
    with connection.cursor() as cursor:
        sql = "INSERT INTO example_table(data_from_website) VALUES (%s)"
        cursor.execute(sql, (data_on_website))
    connection.commit()
 
finally:
    connection.close()
    driver.quit()

在这个例子中,我们首先连接到MySQL数据库,并创建一个表(如果尚不存在)。然后,我们使用Selenium启动一个浏览器,并导航至我们想要爬取信息的网站。我们使用Selenium定位元素并获取数据。接下来,我们将这些数据插入到我们之前创建的表中。最后,我们关闭浏览器和数据库连接。