orm之SQLAlchemy

SQLAlchemy

1.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。

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-Pythonmysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>pymysqlmysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]MySQL-Connectormysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>cx_Oracleoracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]更多:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

django中如何反向生成models

python manage.py inspectdb > app/models.py

2.简单使用(能创建表,删除表,不能修改表)

修改表:在数据库添加字段,类对应上

1执行原生sql(不常用)

import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?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 app01_book")result = cursor.fetchall()print(result)cursor.close()conn.close()for i in range(20):t = threading.Thread(target=task, args=(i,))t.start()

2 orm使用

models.py

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
Base = declarative_base()class Users(Base):__tablename__ = 'users'  # 数据库表名称id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列,索引,不可为空# email = Column(String(32), unique=True)#datetime.datetime.now不能加括号,加了括号,以后永远是当前时间# 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# Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引)def init_db():"""根据类创建数据库表:return:"""engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?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:return:"""engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa?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()

app.py

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Users
#"mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/aaa"
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Connection = sessionmaker(bind=engine)# 每次执行数据库操作时,都需要创建一个Connection
con = Connection()# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="lqz")
con.add(obj1)
# 提交事务
con.commit()# 关闭session,其实是将连接放回连接池
con.close()

3.一对多关系

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指的是tablename而不是类名,uselist=Falsehobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))# 跟数据库无关,不会新增字段,只用于快速链表操作# 类名,backref用于反向查询hobby=relationship('Hobby',backref='pers')

4.多对多关系

class Boy2Girl(Base):__tablename__ = 'boy2girl'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id'))boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id'))class Girl(Base):__tablename__ = 'girl'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)class Boy(Base):__tablename__ = 'boy'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)# 与生成表结构无关,仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以servers = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')

5.操作数据表

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import Usersengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)# 每次执行数据库操作时,都需要创建一个session
session = Session()# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="lqz")
session.add(obj1)# 提交事务
session.commit()
# 关闭session
session.close()

6.基于scoped_session实现线程安全

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)"""
# 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中的一下方法: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'
)
"""
#scoped_session类并没有继承Session,但是却又它的所有方法
session = scoped_session(Session)
# ############# 执行ORM操作 #############
obj1 = Users(name="alex1")
session.add(obj1)# 提交事务
session.commit()
# 关闭session
session.close()

7.基本增删查改

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 ################
"""
obj1 = Users(name="wupeiqi")
session.add(obj1)session.add_all([Users(name="lqz"),Users(name="egon"),Hosts(name="c1.com"),
])
session.commit()
"""# ################ 删除 ################
"""
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()
"""
# ################ 修改 ################
"""
#传字典
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name" : "lqz"})
#类似于django的F查询
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")
session.commit()
"""
# ################ 查询 ################
"""
r1 = session.query(Users).all()
#只取age列,把name重命名为xx
r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()
#filter传的是表达式,filter_by传的是参数
r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all()
r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()
r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first()
#:value 和:name 相当于占位符,用params传参数
r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(Users.id).all()
#自定义查询sql
r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()
"""#增,删,改都要commit()
session.close()

8.常用操作

# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()
#表达式,and条件连接
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
#注意下划线
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
#~非,除。。外
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
#二次筛选
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
#or_包裹的都是or条件,and_包裹的都是and条件
ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
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,以e开头,不以e开头
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()# 限制,用于分页,区间
ret = session.query(Users)[1:2]# 排序,根据name降序排列(从大到小)
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
#第一个条件重复后,再按第二个条件升序排
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()# 分组
from sqlalchemy.sql import funcret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
#分组之后取最大id,id之和,最小id
ret = session.query(func.max(Users.id),func.sum(Users.id),func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
#haviing筛选
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(默认用forinkey关联)ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
#join表,默认是inner join
ret = session.query(Person).join(Favor).all()
#isouter=True 外连,表示Person left join Favor,没有右连接,反过来即可
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
#打印原生sql
aa=session.query(Person).join(Favor, isouter=True)
print(aa)
# 自己指定on条件(连表条件),第二个参数,支持on多个条件,用and_,同上
ret = session.query(Person).join(Favor,Person.id==Favor.id, isouter=True).all()
# 组合(了解)UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集
#union和union all的区别?
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()

9.执行原生sql

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()# 查询
# cursor = session.execute('select * from users')
# result = cursor.fetchall()# 添加
cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'lqz'})
session.commit()
print(cursor.lastrowid)session.close()

10.一对多

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'))
session.add(person)
#添加二
hb = Hobby(caption='人妖')
hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]
session.add(hb)session.commit()
"""# 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)
"""
#方式一,自己链表
# person_list=session.query(models.Person.name,models.Hobby.caption).join(models.Hobby,isouter=True).all()
person_list=session.query(models.Person,models.Hobby).join(models.Hobby,isouter=True).all()
for row in person_list:# print(row.name,row.caption)print(row[0].name,row[1].caption)#方式二:通过relationshipperson_list=session.query(models.Person).all()
for row in person_list:print(row.name,row.hobby.caption)
#查询喜欢姑娘的所有人
obj=session.query(models.Hobby).filter(models.Hobby.id==1).first()
persons=obj.pers
print(persons)
session.close()

11.多对多

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()
"""# 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()

12.其它

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, func
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()# 关联子查询:correlate(Group)表示跟Group表做关联,as_scalar相当于对该sql加括号,用于放在后面当子查询
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`
"""
'''select * from tb where id in [select id from xxx];select id,name,#必须保证此次查询只有一个值(select max(id) from xxx) as mid
from tb例如,第三个字段只能有一个值
id name  mid
1  lqz   1,2  不合理
2  egon   2'''
'''
成绩表:
id sid    cid    score
1  1      物理      99 
2  1      化学      88
3  2      物理      95学生表:
id   name  每个学生总分数
1     xx      88
2     yy       77select id,name,
(select avr(score) from 成绩表 where 成绩表.sid=学生表.id) as x
from 学生表
subqry = session.query(func.count(成绩表.scort).label("sc")).filter(学生表.id == 成绩表.sid).correlate(学生表).as_scalar()
result = session.query(学生表.name, subqry)'''# 原生SQL
"""
# 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()

13.Flask-SQLAlchemy

flask和SQLAchemy的管理者,通过他把他们做连接

db = SQLAlchemy()- 包含配置- 包含ORM基类- 包含create_all- engine- 创建连接

离线脚本,创建表

详见代码

flask-migrate
python3 manage.py db init 初始化:只执行一次

python3 manage.py db migrate 等同于 makemigartions
python3 manage.py db upgrade 等同于migrate

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/735123.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

JVM运行时数据区——对象的实例化内存布局与访问定位

文章目录 1、对象的实例化1.1、创建对象的方式1.2、创建对象的步骤 2、对象的内存布局3、对象的访问定位3.1、对象访问的定位方式3.2、使用句柄访问3.3、使用指针访问 4、小结 平时大家经常使用new关键字来创建对象&#xff0c;那么我们创建对象的时候&#xff0c;怎么去和运行…

ABAP接口-RFC连接(ABAP TO ABAP)

目录 ABAP接口-RFC连接&#xff08;ABAP TO ABAP&#xff09;创建ABAP连接RFC函数的调用 ABAP接口-RFC连接&#xff08;ABAP TO ABAP&#xff09; 创建ABAP连接 事务代码&#xff1a;SM59 点击创建&#xff0c;填写目标名称&#xff0c;选择连接类型&#xff1a; 填写主机名…

Vue动态绑定样式

虽然经常使用动态绑定样式的方法&#xff0c;但有时候突然要用&#xff0c;一瞬间还是会有点困惑&#xff0c;决定记录一下&#xff0c;方便混乱的时候查阅。 绑定 HTML class 绑定对象 <div :class"{ active: isActive }"></div> <divclass"…

pycharm查看Tensor的完整数据

通常debug时&#xff0c;Tensor的数据呈现如下图&#xff0c;只显示开头几个值和结尾几个值&#xff0c;中间被省略&#xff1a; 解决方法&#xff1a; 右击想查看的数据&#xff0c;选择Evaluate Expression 输入如下命令&#xff0c;就会出现View as Array提示&#xff0c;…

鸿蒙Harmony应用开发—ArkTS声明式开发(基础手势:LoadingProgress)

用于显示加载动效的组件。 说明&#xff1a; 该组件从API Version 8开始支持。后续版本如有新增内容&#xff0c;则采用上角标单独标记该内容的起始版本。 子组件 无 接口 LoadingProgress() 创建加载进展组件。 从API version 9开始&#xff0c;该接口支持在ArkTS卡片中使…

2024年k8s最新版本使用教程

2024年k8s最新版本使用教程 3. YAML语言入门3.1 基本语法规则3.2 支持的数据结构3.3 其他语法 4 资源管理4.1 k8s资源查询4.2 资源操作命令4.3 资源操作方式4.3.1 命令行方式4.3.2 YAML文件方式 5 Namespace5.1 查看命名空间5.2 创建命名空间5.3 删除命名空间5.4 命名空间资源限…

API接口商品竞品价格监控,品牌维权

第一步&#xff1a;确定监控目标 在开始之前&#xff0c;需要明确监控哪些竞品及其相关属性&#xff0c;如产品名称、SKU、价格、促销信息等。此外&#xff0c;设定监控频率和关键绩效指标&#xff08;KPIs&#xff09;&#xff0c;例如价格变动幅度、变动频率等&#xff0c;以…

脚本自动化 设置快捷方式并设置为管理员运行

自动化创建快捷方式并设置为始终以管理员权限运行&#xff0c;可以通过编写批处理脚本来实现。以下是一个创建.bat批处理文件快捷方式并设置为管理员运行的示例脚本&#xff1a; batch echo off set SCRIPT_PATH"C:\Scripts\myScript.bat" set SHORTCUT_PATH"%…

TenantLineHandler 在 MyBatis Plus 中处理多租户场景

TenantLineHandler 在 MyBatis Plus 中通常用于处理多租户场景。多租户是指在一个软件实例中&#xff0c;能够同时处理多个不同的租户数据&#xff0c;并且保证数据之间的隔离性。在多租户应用中&#xff0c;通常需要在 SQL 查询中加入额外的条件&#xff0c;以确保每个租户只能…

计算机组成原理之机器:输入输出系统

计算机组成原理之机器&#xff1a;输入输出系统 笔记来源&#xff1a;哈尔滨工业大学计算机组成原理&#xff08;哈工大刘宏伟&#xff09; Chater3&#xff1a;输入输出系统 3.1 输入输出系统的发展概况 早期阶段 外部设备与主机之间采用分散连接&#xff0c;即每一个设备都…

什么是微隔离技术?

微隔离产生的背景 首先来看下南北向流量以及东西向流量的含义 南北向流量 指通过网关进出数据中心的流量&#xff0c;在云计算数据中心&#xff0c;处于用户业务虚拟机&#xff08;容器&#xff09;跟外部网络之间的流量&#xff0c;一般来说防火墙等安全设备部署在数…

数组的访问2

1.数组的索引 数组的索引即数组的下标&#xff0c;使用下标查找到当前位置的数组中的值&#xff08;注意&#xff1a;数组下标是从0开始的&#xff09; public class ArrayDemo2 {public static void main(String[] args) {// 数组的索引int[] age {12,22,31};// 1.根据索引…

python控制语句-1.2

目录 循环结构 while循环 for循环 循环结构练习-1 循环嵌套 循环结构练习-2 循环控制语句&#xff08;continue & break&#xff09; 循环结构 while循环 语法 Python 编程中 while 语句用于循环执行程序&#xff0c;即在某条件下&#xff0c;循环执行某段程序&am…

Spring依赖注入的方式

目录 1. Setter注入 2. 构造器注入 3. 字段注入 4. 方法注入 5. 接口注入 6. Lookup注入 7. 注解注入 Spring框架提供了多种依赖注入&#xff08;DI&#xff09;的方式来管理对象之间的依赖关系。以下是Spring支持的依赖注入方式&#xff1a; 1. Setter注入 定义&…

ChatGPT4.0直接出图功能上线!神奇一键画,AI让创作更轻松(chatgpt4.0直接出圖)

ChatGPT4.0直接出图功能上线&#xff01;神奇一键画&#xff0c;AI让创作更轻松(chatgpt4.0直接出圖) ChatGPT4.0的核心功能 ChatGPT4.0是OpenAI发布的最新版本的ChatGPT&#xff0c;相较于之前的版本有许多新增的功能和特点。其中最显著的功能是新增了直接出图功能&#xff…

Python打印Linux系统中最常用的linux命令之示例

一、Linux中的~/.bash_history文件说明&#xff1a; 该文件保存了linux系统中运行过的命令的历史。使用该文件来获取命令的列表&#xff0c;并统计命令的执行次数。统计时&#xff0c;只统计命令的名称&#xff0c;以不同参数调用相同的命令也视为同一命令。 二、示例代码&am…

【C语言步行梯】分支语句if...else、switch详谈

&#x1f3af;每日努力一点点&#xff0c;技术进步看得见 &#x1f3e0;专栏介绍&#xff1a;【C语言步行梯】专栏用于介绍C语言相关内容&#xff0c;每篇文章将通过图片代码片段网络相关题目的方式编写&#xff0c;欢迎订阅~~ 文章目录 什么是语句&#xff1f;引入分支语句&am…

GPT的磁盘管理

GPT分区工具&#xff1a;gdisk gdisk gdisk分区 GPT 128个主分区 [rootzutuanxue ~]# gdisk -l /dev/sdc [rootzutuanxue ~]# gdisk -l /dev/sdc 查看sdc信息 GPT fdisk (gdisk) version 1.0.3 ​ Partition table scan:MBR: MBR onlyBSD: not presentAPM: not presentGPT…

Charles-抓包工具的使用

文章目录 Charles简介与安装Charles的简介Charles的安装Charles 安装证书 抓包在PC端抓取HTTPS请求在移动端进行抓包移动端配置Androd端配置iOS端配置 Charles使用小技巧&#xff1a; 模拟慢速网络 Charles简介与安装 Charles的简介 Charles 是在 PC 端常用的网络封包截取工具…

Android 开发过程中常见的内存泄漏场景分析

场景1 Static变量存储上下文环境Context public class ClassName {// 定义1个静态变量private static Context mContext;//... // 引用的是Activity的contextmContext context; // 当Activity需销毁时&#xff0c;由于mContext 静态 & 生命周期 应用程序的生命周期&…