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백엔드 개발파이썬 튜토리얼Django를 사용하여 Python으로 데이터베이스에 연결하는 방법(그림 및 텍스트)

이 기사의 내용은 Django를 사용하여 Python으로 데이터베이스에 연결하는 방법(그림 및 텍스트)에 대한 내용입니다. 필요한 친구가 참고할 수 있기를 바랍니다. .

양식 제출 데이터의 세 가지 요소:

1 양식 태그에는 작업 및 메서드 속성이 있어야 합니다. 작업 키의 값은 html 페이지 정보 제출 주소, 메소드 키 값은

2을(를) 제출하는 데 사용된 메소드를 나타냅니다. 사용자 입력을 얻는 모든 태그는 양식에 배치되어야 하며 이름 속성이 있어야 합니다. ; name 키의 값은 제출 정보

3을 나타냅니다.

request 관련 속성:

request는 다음을 참조합니다. 브라우저에서 서버로 보낸 요청

1 - 요청된 메서드를 반환합니다(모두 대문자): GET POST...

참고: 배울 수 있는 메소드 소스 코드: #🎜🎜 #

 

이 자주 있습니다. HTML 페이지에서 method='post' 클래스의 메소드는 값을 소문자로 얻어야 ​​한다고 규정하고 있습니다. 이때, 메소드에서 값을 얻을 때 'upper'는 모두 대문자입니다. 메소드의 요청 메소드

2. 요청 .GET - 사전 데이터 구조와 유사하게 URL에서 매개변수를 얻습니다(get 메소드를 사용하여 제출한 경우 이를 얻으려면 GET을 사용해야 합니다). )

3. request.POST - post로 제출된 데이터, 유사 사전의 데이터 구조(post 메소드를 사용하여 제출한 경우 POST를 사용해야 획득)

# 🎜🎜#Django의 템플릿 언어 {{변수 이름}}

Connect to mysql

# 🎜🎜#SQL 문을 번역하려면 ORM(객체 관계 모델)을 사용하세요.

#🎜🎜 #장점: 개발 효율성이 높음, 개발 시 SQL 문을 직접 작성할 필요가 없음

단점: 실행 효율성이 낮음#🎜 🎜#

Django 프로젝트에서 앱 애플리케이션 만들기

프로젝트에 Python 패키지를 만들고, 다른 패키지에 다른 기능을 넣습니다.

앱 만들기 -- Python Manage.py startapp 앱 이름(예: app01)

에 표시됩니다. 앱이 생성된 Django:

settings.py에서 INSTALLED_APPS를 찾아 새 앱을 추가하세요# 🎜🎜#

#🎜🎜 #


# 🎜🎜 #Usage of ORM in Django

Usage: 데이터 테이블 조작 및 데이터 조작 행사용법:
1. 데이터베이스를 수동으로 생성합니다(ORM은 데이터베이스를 생성할 수 없음) --- 데이터베이스를 생성합니다mysite;

2. Django에서 연결하려면

3. -party 패키지)

Django에서 기본 MySQLdb 대신 pymysql 모듈을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하도록 표시합니다. 다음 위치의 _init_.py 파일에서 구성합니다. settings.py와 동일한 수준:

#🎜🎜 # 

#🎜🎜 #
4. 앱 애플리케이션 아래의 models.py 파일에 클래스(맞춤형 클래스 이름)를 생성합니다. 클래스는 models.Model을 상속해야 하며 ORM 언어를 사용할 수 있습니다. 생성된 클래스에 테이블 구조를 작성합니다

5 명령과 문장을 실행하여 데이터베이스의 테이블 작업을 완료합니다. python Manage.py makemigrations -- 기록 models.py의 변경, 데이터베이스에서 수행할 작업 업데이트

python prepare.py 마이그레이션 -- 변경 기록을 SQL 문으로 변환하고 데이터베이스에서 작업 완료 .

 

데이터베이스에 연결#🎜 🎜 ##🎜 🎜 # 데이터베이스를 클릭하여 데이터베이스를 생성하고 데이터베이스에 연결합니다:


# 🎜🎜#

ORM 쿼리

User.objects.filter(email='', pwd='')

위 내용은 Django를 사용하여 Python으로 데이터베이스에 연결하는 방법(그림 및 텍스트)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

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Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

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목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 ​​문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

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