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Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonDjango1.7+python 2.78+pycharm配置mysql数据库教程

配置好virtualenv 和virtualenvwrapper后,使用pycharm创建新项目。之后要面临的问题就来了,之前一直使用的是sqlite作为开发数据库进行学习,按照之前看教程的原则,好像就是说开发环境要和生产环境尽量的一致,所以现在想尝试一下使用更有可能在生产环境部署的mysql数据库进行开发。

本觉得是一件应该很轻松的事情,没想到遇到了一些麻烦

根据一通百度,搜出来的方案大概有:

MySQLdb
mysql安装时候自带的connector
pymysql

MySQLdb
是django官方推荐的第一个是django官方推荐的数据库链接库,也自然是我第一个尝试的。可是安装的时候居然找不到适合64位,python2.78的安装文件! 通过一篇文章介绍修改勉强装上了支持2.7的版本,结果使用的时候总是unicode报错,mysql的数据库也按照教程说的设置成了utf8编码,只得作罢

2,自带的connector

又是一个看起来很官方的版本,但是按照官方的安装方法总是提示没有mysql.connector.django这个模块。。。。不明白为什么。再仔细找找发现安装成功的同学之后又碰到了中文unicode报错。。。。。残念

3,pymysql

这是博客上关于python3试用django-mysql的解决方案。一开始因为非官方没有使,倒是意外简单的成功了。。。

在project的inti.py里面添加:

复制代码 代码如下:

import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
settings:

DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', #数据库引擎
'NAME': 'django', #数据库名
'USER': 'user', #用户名
'PASSWORD': 'password!', #密码
'HOST': 'localhost', #数据库主机,默认为localhost
'PORT': '3306', #数据库端口,MySQL默认为3306
'OPTIONS': {
'autocommit': True,
},
}
}

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Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python pour le développement Web: applications clésPython pour le développement Web: applications clésApr 18, 2025 am 12:20 AM

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacitéPython vs. C: Explorer les performances et l'efficacitéApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python en action: exemples du monde réelPython en action: exemples du monde réelApr 18, 2025 am 12:18 AM

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Les principales utilisations de Python: un aperçu completLes principales utilisations de Python: un aperçu completApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

Le but principal de Python: flexibilité et facilité d'utilisationLe but principal de Python: flexibilité et facilité d'utilisationApr 17, 2025 am 12:14 AM

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python: la puissance de la programmation polyvalentePython: la puissance de la programmation polyvalenteApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Apprendre le python en 2 heures par jour: un guide pratiqueApprendre le python en 2 heures par jour: un guide pratiqueApr 17, 2025 am 12:05 AM

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

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