長い開発期間を経て、Pylons はついにバージョン 1.0 をリリースしました。正式な製品開発にとって、バージョン 1.0 は非常に重要であり、これは Pylons の API がようやく安定したことを示しています。
Pylons は Rails の模倣として生まれましたが、純粋な Python Web フレームワークとして、強力なカスタマイズ性という特徴があります。フレームワークの各層は車輪の再発明を行うのではなく、既存の Python ライブラリを可能な限り統合します。 MVC のモデル層では、Pylons はデフォルトで SQLAlchemy をサポートします。今は NoSQL が注目されており、MongoDB も注目されています。 Pylons で MongoDB を使用するのも簡単です。以下に簡単な例を示します。
PROJECT/model/__init__.py で MongoDB 初期化関数とマッピング オブジェクトを定義します。
from ming import Session
from ming import schema
from ming.orm import MappedClass
from ming.orm import FieldProperty、ForeignIdProperty、RelationProperty
from ming.orm import ThreadLocalORMSession
セッション = なし
def init_single_model(model_class):
model_class.__mongometa__.session = session
class Page(MappedClass):
class __mongometa__:
session = session
name = 'pages'
_id = FieldProperty(schema.ObjectId)
title = FieldProperty(str)
content = FieldProperty(str)
def init_model(engine):
グローバルセッション
session = ThreadLocalORMSession(doc_session=Session(engine))
init_single_model(Page)
MappedClass.compile_all()
PROJECT/config/environment.py で初期化します:
from ..model import init_model
from ming.datastore import DataStore
defload_environment(global_conf, app_conf):
...
# デフォルトの自動エスケープを使用して Mako TemplateLookup を作成します
config['pylons.app_globals'].mako_lookup = TemplateLookup(
directory=paths['templates'],
error_handler=handle_mako_error,
module_directory=os.path.join(app_conf['templates']),
module_directory=os.path.join(app_conf['c ache_dir']、'テンプレート')、webhelpers.html インポートエスケープ'])
init_model(DataStore(config['database.uri']))
# 任意の Pylons 設定オプション)
database.uri = mongodb:/ /localhost: 27017/test
プログラムのインストール中に一部のデータを初期化する必要がある場合は、それを PROJECT/websetup.py に追加できます
インポート ログ
pylons.test をインポート
from .config.environment import load_environment
from . import model
def setup_app(command, conf, vars):
"""wukong をセットアップするコマンドをここに配置します"""
# アプリがテスト環境でロードされた場合は、アプリをリロードしないでください
そうでない場合は、pylons.test.pylonsapp:
load_environment(conf.global_conf, conf.local_conf)
page = model.Page(title='demo', content='これはデモ用です。')
model.session.flush()
log.info("セットアップに成功しました。")
MongoDB が普及しそうな予感がします。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

ホットトピック









