Flask 第三方组件之 SQLAlchemy

一、介绍

SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将类和对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

安装:pip3 install sqlalchemy

组成部分:

  • Engine,框架的引擎
  • Connection Pooling ,数据库连接池
  • Dialect,选择连接数据库的DB API种类
  • Schema/Types,架构和类型
  • SQL Exprression Language,SQL表达式语言

SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:

#################### MySQL-Python ####################
mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>#################### pymysql ####################
mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]#################### MySQL-Connector ####################
mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>#################### cx_Oracle ####################
oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]更多:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

二、 使用

2.1  创建数据库表

2.1.1 数据类型和数据库的对应关系

类型名MySQL类型python类型描述
SmallIntegersmallintint取值范围较小,一般为16位
Integerintint普通整数,一般32位
BigIntegerbigintint/long不限精度的整数
Floatfloatfloat浮点数
Numericdecimaldecimal.Decimal定点数
Stringvarcharstr变长字符串
Texttinytextstr变长字符串,64K,216−1216−1 2^{16}-1216−1=65535bytes
Text(65536)mediumtextstr变长字符串,max16M,224−1224−1 2^{24}-1224−1=16777215bytes
Text(16777216)longtextstr变长字符串,max32G,232−1232−1 2^{32}-1232−1=4294967295bytes
LargeBinaryblobstr二进制文件,64K
LargeBinary(65536)mediumblobstr二进制,max16M
LargeBinary(16777216)longblobstr二进制,max32G
PickleTypeblob任何python对象自动使用Pickle序列化,只有blob
Unicodevarcharunicode变长字符串
UnicodeTexttextunicode变长字符串,64K
Booleantinyintbool布尔值
Datedatedatetime.date日期
Timetimedate.time时间
DateTimedatetimedatetime.datetime日期和时间
Intervaldatetimedatetime.timedelta时间间隔
Enumenumstr一组字符串
属性描述生效值
primary_key主键True
unique键值唯一性True
index索引True
nullable空值True
default默认值null

2.1.2 示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationshipBase = declarative_base()###################### 单表示例 #########################
class Users(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True)age = Column(Integer, default=18)email = Column(String(32), unique=True)ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)extra = Column(Text, nullable=True)__table_args__ = (UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),  # 联合唯一约束Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),                # 普通索引)class Hosts(Base):__tablename__ = 'hosts'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True)ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now)###################### 一对多示例 #########################
class Hobby(Base):__tablename__ = 'hobby'id = Column(Integer, primary_key=True)caption = Column(String(50), default='篮球')class Person(Base):__tablename__ = 'person'nid = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True, nullable=True)hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))# 与生成表结构无关,仅用于查询方便hobby = relationship("Hobby", backref='pers')   # 第一个字段表示关联的表,backref 表示反向查询的字段名称###################### 多对多示例 #########################
class Server2Group(Base):__tablename__ = 'server2group'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))class Group(Base):__tablename__ = 'group'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)# 与生成表结构无关,仅用于查询方便servers = relationship('Server', secondary='server2group', backref='groups')  # secondary表示第三张表class Server(Base):__tablename__ = 'server'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)def init_db():"""根据类创建数据库表"""engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",max_overflow=0,   # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,      # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错pool_recycle=-1   # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置))Base.metadata.create_all(engine)def drop_db():"""根据类删除数据库表"""engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8",max_overflow=0,   # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,      # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错pool_recycle=-1   # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置))Base.metadata.drop_all(engine)if __name__ == '__main__':drop_db()init_db()

指定关联列:hobby = relationship("Hobby", backref='pers',foreign_keys="Person.hobby_id")

2.2  操作数据库表

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Usersengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()  # 每次执行数据库操作时,都需要创建一个session# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)session.commit()  # 提交事务
session.close()   # 关闭session

​​​​​基于scoped_session实现线程安全

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from models import Usersengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = scoped_session(Session)
"""
# 线程安全,基于本地线程实现每个线程用同一个session
# 特殊的:scoped_session中有原来方法的Session中的以下方法:public_methods = ('__contains__', '__iter__', 'add', 'add_all', 'begin', 'begin_nested','close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire','expire_all', 'expunge', 'expunge_all', 'flush', 'get_bind','is_modified', 'bulk_save_objects', 'bulk_insert_mappings','bulk_update_mappings','merge', 'query', 'refresh', 'rollback','scalar'
)
"""# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)session.commit()  # 提交事务
session.close()   # 关闭session

多线程执行示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from db import Usersengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)def task(arg):# 每个线程创建一个sessionsession = Session()obj1 = Users(name="alex1")session.add(obj1)session.commit()for i in range(10):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()

2.3  基本增删改查示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import textfrom db import Users, Hostsengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# ################ 添加 ################
# 单个插入
obj1 = Users(name="fenglepeng")
session.add(obj1)
session.flush()
print(obj1.id)    # 输出新插入数据的主键,当只有一个主键时才能生效,如果设置两个及以上会取不到插入的数据# 批量插入
session.add_all([Users(name="wupeiqi"),Users(name="alex"),Hosts(name="c1.com"),
])
session.commit()   # 此时数据才插入到数据库中# ################ 删除 ################
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()# ################ 修改 ################
# 使用 update
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)       # 字符串
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")  # 数字# 或者直接修改查询到的对象的属性
obj1 = session.query(Users).filter(Users.id > 0).first()
obj1.name = 'fenglp'
session.commit()# ################ 查询 ################
r1 = session.query(Users).all()                               # 不加all,显示的是执行的sql
r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()   # label 别名  
r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "alex").all()  # query表示查询的字段,filter表示过滤的字段
r4 = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()        # 本表的字段
r5 = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()# params 和Python中的format类似,用于替代前面的值
r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()
r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all() # 嵌套查询,子查询session.close()

session 相关函数

db.session.add(obj)    # 添加
db.session.flush(obj)  # flush之后,可以取到obj的主键,但是当只有一个主键时才能生效,如果设置两个及以上会取不到插
db.session.rollback()  # 回滚
db.session.commit()    # 提交事务,commit执行了,但是此时sql层面的commit并没有执行
db.session.close()     # 关闭session

Model.querydb.session.query(Model)的快捷方式,它不可调用。 如果您没有查询模型,请继续使用db.session.query(...)就像使用常规SQLAlchemy一样

# 下面两种方式结果相同,第二种是第一种的简化版
db.session.query(Users).all() # 这种query中可以加参数
Users.query.all()             # 这种query中不能加参数

filter_by和filter的区别

  • filter_by表内部精确查询

User.query.filter_by(id=4).first()
  • filter 全局查询 id必须指明来源于那张表User,而且需要用等号,而不是赋值,建议使用filter

User.query.filter(User.id==4).first()

查询操作

################# 条件查询 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.id = 1).all()   # 等于
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()  # between
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()   # in
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()  # 取反
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()  # 子查询################# 组合查询 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()  # 组合查询,默认是andfrom sqlalchemy import and_, or_
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all() # _and里面的关系是and
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2,and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),Users.extra != "")).all()#################  通配符 % 表是多个,_ 表示一个 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()################# 限制 ################
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).limit(10).all()  # offset
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).limit(10).offset(100).all()  # offset 和 limit
## 切片
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).slice(90,100).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%'))[90:100]################# 排序 ################
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()################# 去重 ################
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).distinct().all()################# 分组 ################
from sqlalchemy.sql import func################# 分组聚合 ################
ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(func.max(Users.id),func.sum(Users.id),func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
ret = session.query(func.max(Users.id),func.sum(Users.id),func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()################# 连表  ################
# 已经设置好外键,它自动找到关联的字段
ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
ret = session.query(Person).join(Favor).all()                   # 默认是 inner join
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()     # isouter=True 表示左链接# 自己指定关联关系
ret = session.query(Person).join(Favor, Person.id == Favor.nid).all()               # 默认是 inner join
ret = session.query(Person).join(Favor, Person.id == Favor.nid, isouter=True).all() # isouter=True 表示左链接,或者也可以
ret = session.query(Person).outerjoin(Favor, Person.id == Favor.nid).all()          # 左连接# 返回值是一个列表,包含你查询的两个对象,如[<app.models.Favor object at 0x7f0a12692290>, <app.models.Person object at 0x7f0a12692290>]################# 组合 ################
# union 对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()# union_all 对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

基于relationship操作ForeignKey

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Personengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
########################## 添加 ############################
session.add_all([Hobby(caption='乒乓球'),Hobby(caption='羽毛球'),Person(name='张三', hobby_id=3),Person(name='李四', hobby_id=4),
])person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))  # 同时创建,并自动添加关联
session.add(person)hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]
session.add(hb)
session.commit()########################## 查询 ############################
# 使用relationship正向查询
v = session.query(Person).first()
print(v.name)
print(v.hobby.caption)# 使用relationship反向查询
v = session.query(Hobby).first()
print(v.caption)
print(v.pers)session.close()

基于relationship操作m2m

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hosts, Hobby, Person, Group, Server, Server2Groupengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
########################## 添加 ############################
session.add_all([Server(hostname='c1.com'),Server(hostname='c2.com'),Group(name='A组'),Group(name='B组'),
])
session.commit()s2g = Server2Group(server_id=1, group_id=1)
session.add(s2g)
session.commit()gp = Group(name='C组')
gp.servers = [Server(hostname='c3.com'),Server(hostname='c4.com')]
session.add(gp)
session.commit()ser = Server(hostname='c6.com')
ser.groups = [Group(name='F组'),Group(name='G组')]
session.add(ser)
session.commit()########################## 查询 ############################
# 使用relationship正向查询
v = session.query(Group).first()
print(v.name)
print(v.servers)# 使用relationship反向查询
v = session.query(Server).first()
print(v.hostname)
print(v.groups)session.close()

执行原生SQL语句

################# 第一种 ################
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,     # 连接池大小pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间,否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收(重置)
)def task(arg):conn = engine.raw_connection()cursor = conn.cursor()cursor.execute("select * from t1")result = cursor.fetchall()cursor.close()conn.close()for i in range(20):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()################# 第二种 ################
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)def task(arg):conn = engine.contextual_connect()with conn:cur = conn.execute("select * from t1")result = cur.fetchall()print(result)for i in range(20):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()################# 第三种 ################
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=0, pool_size=5)def task(arg):cur = engine.execute("select * from t1")result = cur.fetchall()cur.close()print(result)for i in range(20):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()################# 第四种 ################
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import threadingfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.sql import text
from sqlalchemy.engine.result import ResultProxy
from db import Users, Hostsengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/s6", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# 关联子查询
subqry = session.query(func.count(Server.id).label("sid")).filter(Server.id == Group.id).correlate(Group).as_scalar()
result = session.query(Group.name, subqry)
"""
SELECT `group`.name AS group_name, (SELECT count(server.id) AS sid 
FROM server 
WHERE server.id = `group`.id) AS anon_1 
FROM `group`
"""# 查询
# cursor = session.execute('select * from users')
# result = cursor.fetchall()# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'wupeiqi'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)session.close()

注意: 查看连接 show status like 'Threads%';

从 datetime 字段中获取当日数据

from sqlalchemy import funcclass History(db.Model):__tablename__ = 'historys'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)date = db.Column(db.Date)datetime = db.Column(db.Datetime)# firstDay:某年某月的第一天,datetime类型
# lastDay:某年某月的最后一天,datetime类型
historys = History.query.filter(History.date.between(firstDay, lastDay)).all()
historys = History.query.filter(func.date(datetime).between(firstDay, lastDay)).all()# 格式化时间
func.date_format(History.datetime , "%Y-%m-%d %H:%i:%s")
# 将时间戳转化为时间
func.from_unixtime((Table.timestamp), "%Y-%m-%d %H:%i:%s")
# 获取12月份的所有数据
historys = History.query.filter(extract('month', History.date) == 12, extract('month', History.date) == 12).all()

动态增加条件

filter_by

filter_by用于查询简单的列名,不支持比较运算符。

filters = {’name': ‘fengyao', ‘age': 26}
User.query.filter_by(**filters).first()

filter

比filter_by的功能更强大,支持比较运算符,支持or_、in_等语法。

filters = {User.name == ‘fengyao’,User.age > 25
}
User.query.filter(*filters).first()

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/454498.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

html 中怎样显示enum,JavaScript如何枚举?

JavaScript中对象的属性分为两种&#xff1a;数据属性和访问器属性。然后根据具体的上下文环境的不同&#xff0c;又可以将属性分为&#xff1a;原型属性和实例属性。原型属性是定义在对象的原型(prototype)中的属性&#xff0c;而实例属性一方面来自构造的函数中&#xff0c;然…

iperf测试网卡性能

Iperf是一个网络性能测试工具。可以测试TCP和UDP带宽质量&#xff0c;可以测量最大TCP带宽&#xff0c;具有多种参数和UDP特性&#xff0c;可以报告带宽&#xff0c;延迟抖动和数据包丢失 因为产品上确定要要用的&#xff30;&#xff28;&#xff39;是千&#xff2d;的&a…

acrobat 控件可以发布吗_短视频可以同时在多个平台发布吗?

我们在做自媒体内容创业中&#xff0c;很多人都在做视频版块&#xff0c;那么一个短视频到底能不能多平台同时发布呢&#xff1f;那么今天&#xff0c;我来分享给大家&#xff0c;希望能够帮到你解决困惑。1.作品可以多平台分发&#xff1a;大家不确定是否能多平台分发&#xf…

CentOS四种方法自建yum仓库

将ISO光盘镜像作为yum本地仓库&#xff08;适用于不能联外网的环境&#xff09;&#xff1a; 1、 禁用所有可用的yum仓库&#xff0c;为方便演示&#xff0c;直接全部删除&#xff1a; # cd /etc/yum.repos.d # ls # rm -rf * 2、 创建光盘挂载点&#xff0c;挂载光盘&#x…

python substr_python数据分析-数据对象(一)

Python基本数据类型一般分为&#xff1a;数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。不可变&#xff08;3 个&#xff09;&#xff1a;Number&#xff08;数字&#xff09;、String&#xff08;字符串&#xff09;、Tuple&#xff08;元组&#xff09;&#xff…

html表格里的超链接点不了,Excel如何添加和取消超链接 Excel超链接打不开是怎么回事...

很多用户在制作excel表格的时候都会添加一些超链接&#xff0c;在制作完成后发布到网页&#xff0c;阅读者可以通过超链接打开指引的网页或者文件&#xff0c;超链接对制作excel表格的用户有非常大的帮助&#xff0c;虽然添加超链接的步骤非常简单&#xff0c;不过还是有些exce…

yum 安装apache php mysql

安装&#xff1a; yum install -y httpd php 查看版本&#xff1a;、 rpm -qa httpd php httpd-2.2.15-54.el6.centos.x86_64 php-5.3.3-48.el6_8.x86_64 修改apache配置文件&#xff1a; vim /etc/httpd/conf/httpd.conf 在#ServerName www.example.com:80行下添加一行 Server…

Python 散点图线性拟合_机器学习之利用Python进行简单线性回归分析

前言&#xff1a;在利用机器学习方法进行数据分析时经常要了解变量的相关性&#xff0c;有时还需要对变量进行回归分析。本文首先对人工智能/机器学习/深度学习、相关分析/因果分析/回归分析等易混淆的概念进行区分&#xff0c;最后结合案例介绍如何利用Python进行简单线性回归…

Flask 第三方组件之 Migrate

flask-migrate是flask的一个扩展模块,主要是扩展数据库表结构的.类似于Django的python manage.py migrate 官方文档: http://flask-migrate.readthedocs.io/en/latest/ 安装 pip install flask-migrate 使用举例 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLA…

html section 布局,section标签的用法

标签的用法由于昨晚发了一篇文章http://www.zcool.com.cn/article/ZMzA3MzI.html&#xff0c;有一个网友评论问 的用法。所以现在举例来说明一下&#xff1a;html5引入了标签&#xff0c;用于描述文档的结构&#xff0c;它同标签的意思一样。但是在特定环境中&#xff0c;两者又…

清北学堂Day4

&#xff08;1&#xff09;第一题 财富(treasure) Time Limit:1000ms Memory Limit:128MB 题目描述 LYK有n个小伙伴。每个小伙伴有一个身高hi。 这个游戏是这样的&#xff0c;LYK生活的环境是以身高为美的环境&#xff0c;因此在这里的每个人都羡慕比自己身高高的人&#xff…

visio中公式太小_visio绘图中的数据计算

在绘流程图时&#xff0c;我们有时候会想直接在流程图上做计算&#xff0c;比如化工设计时精馏塔计算理论塔板数。在VISIO中&#xff0c;实现这个功能还是比较容易&#xff0c;举一个最简单的例子。如下图所示&#xff0c;等号后面的数字可以根据前面的数字变化。实现过程如下&…

ltsc系统激活_WIN10_X64企业版LTSC 电脑公司装机版 202008

文件: WIN10_X64_LTSC_ZJ202008.esd大小: 7431429353 字节(6.92G)MD5: A3A3B15ED47216E177C924D2E07E0799SHA1: 3A647265E0C8234225C633407093BAA07253FB34CRC32: 32E791E9(注意&#xff0c;下载文件有一定几率损坏&#xff0c;如文件值不对请重新下载&#xff01;)360安全云盘…

zabbix 安装_安装zabbix

准备一个纯净环境10.0.0.99首先修改yum源&#xff0c;修改为zabbix清华源&#xff0c;清华源玉zabbix官方源都是同步的&#xff0c;下载速度更快&#xff01;zabbix官方Download Zabbix​www.zabbix.com点击下载&#xff0c;下面有zabbix的历史版本以及官方安装文档可以查看到不…

拓展欧几里得 [Noi2002]Savage

对于一个野人&#xff0c;他&#xff08;她&#xff1f;&#xff09;所在的位置&#xff0c;&#xff08;C[i]x*p[i]&#xff09;%ans,是的&#xff0c;暴力枚举每一个ans&#xff0c;用拓展欧几里得求出每两个wildpeople(wildrage?)相遇的年份&#xff0c;如果小于最小的寿限…

CCNP-19 IS-IS试验2(BSCI)

CCNP-19 IS-IS试验2 实验拓扑&#xff1a;试验要求&#xff1a;R1 R2 R3全部采用集成的ISIS路由协议&#xff0c;R1 R2在区域49.0001内&#xff0c;R3在区域49.0002内&#xff0c;R1与R2之间的链路类型为L1&#xff0c;R2与R3之间的链路类型为L2。 试验目的&#xff1a;掌握基…

dijkstra算法代码_数据科学家需要知道的5种图算法(附代码)

在本文中&#xff0c;我将讨论一些你应该知道的最重要的图算法&#xff0c;以及如何使用Python实现它们。作者&#xff1a;AI公园导读因为图分析是数据科学家的未来。作为数据科学家&#xff0c;我们对pandas、SQL或任何其他关系数据库非常熟悉。我们习惯于将用户的属性以列的形…

大暴搜 chess

仔细读题&#xff0c;会发现吃掉敌人点对方案数的贡献很神奇。如果走的空格相同&#xff0c;而走的敌人点不同&#xff0c;对答案无贡献&#xff0c;而对于走的空格相同&#xff0c;但一种走了敌人点&#xff0c;另一种没走&#xff0c;算两个方案。。。。sb出题人语文简直是和…

html 缩略图点击预览,[每天进步一点点~] uni-app 点击图片实现预览图片列表

点击图片&#xff0c;实现预览图片功能&#xff0c;并且可循环预览图片列表&#xff01;image.png一、多张图片预览html代码js代码data(){return {photos:[{ src: 图片路径1},{ src: 图片路径2},{ src: 图片路径3},……]}},methods: {// 预览图片previewImage(index) {let phot…

git ssh拉取代码_阿里云搭建git服务器

一.搭建步骤&#xff0c;分为两步搭建中心仓库自动同步代码到站点目录二.详细步骤如下1.先检查一下服务器上有没有安装gitgit --version如果出现版本号&#xff0c;说明服务器已经安装git&#xff0c;如图所示&#xff1a;2.如果没有版本信息&#xff0c;则先安装git&#xff1…