フラスコの学習では、必然的に多対多のテーブルクエリに遭遇します。私も今日この問題に遭遇しました。参考までに私のアイデアを Script Home プラットフォームに共有させてください
flask の研究では、必然的に多対多のテーブル クエリに遭遇します。私も今日この問題に遭遇しました。それから私は長い間考えました。解決策が思い浮かばず、いくつかの方法を試しましたが、私の思考の限界で諦めたのかもしれません。その後、オンラインで百度にアクセスしましたが、百度の結果との間にはまだ一定のギャップがあることがわかりました。そこで、Baidu から得たアイデアに基づいて、データ構造を調べてみましょう。まず、私が作成したデータベース コードの一部を示します。理解を深めます。
post_class=db.Table('post_class', db.Column('post_id',db.Integer(),db.ForeignKey('posts.id')), db.Column('classifa_id',db.Integer(),db.ForeignKey('fenlei.id'))) class Post(db.Model):#文章表 tablename='posts' id=db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True) title=db.Column(db.String(255),unique=True) text=db.Column(db.Text()) publish_date=db.Column(db.DateTime,default=datetime.datetime.now()) user_id=db.Column(db.Integer,db.ForeignKey('users.id')) is_recomment=db.Column(db.Boolean,default=False) comments = db.relationship( 'Comment', backref='posts', lazy='dynamic') tag = db.relationship( 'Tag', secondary=posts_tags, backref=db.backref('posts', lazy='dynamic') ) classname=db.relationship('Classifa', secondary=post_class, backref=db.backref('posts')) def repr(self): return "<Model Post `{}`>".format(self.title) class Classifa(db.Model):#分类 tablename='fenlei' id=db.Column(db.Integer(),primary_key=True) name=db.Column(db.String(64)) def repr(self): return self.name
ここには 3 つのテーブルがあります。1 つは記事のリストで、もう 1 つは分類テーブルです。記事は同時に複数のカテゴリに属する可能性があるので、考えてみましょう。このロジックは誰でも理解できると思います。では、3 番目のテーブルには多対多の関係が表示されています。実際、現在必要なのは、すべてのカテゴリを分類することです。以下の記事、
私のコードを見てみましょう
data=Classifa.query.filter_by(name='数据库').first() data_post=data.posts
ここでは、カテゴリからこのカテゴリを直接見つけて、3番目のテーブルを通じてこのカテゴリに属する記事をクエリします。実際、これは非常に簡単です。たぶん、当時は自分が何を正しいと思っていたのか分かりませんでした。ただ、当時は何かを見落としていただけです。さあ、前に進む途中で学びましょう。
以上がPython フラスコの多対多テーブル クエリの詳細な例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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