編碼類別之間的關係一開始可能會很困難!聽起來就像一堆單字拼湊在一起——這個東西透過那個東西知道這個東西,但不知道另一個東西。使用現實生活中的例子有助於形象化這些關係。
例如,假設您有一些太空人。多年來,這些太空人將參觀許多植物;每個任務一顆行星。因此,每個任務都有一名宇航員和一顆行星,並且許多行星被許多宇航員訪問。
在 Flask 中,Astronaut 和 Planet 之間是多對多的關係,而 Astronaut 和 Mission 以及 Planet 和 Mission 之間都是一對多的關係。我們有三個模型:任務模型作為太空人模型和行星模型之間的連接表運行。這些類別稱為模型,因為它們定義(或建模)資料之間的關係。
那麼,我們要如何編碼這些關係呢?
我發現從連接表開始最簡單,因為我正在從那裡建立兩種關係。
class Mission(db.Model): __tablename__ = 'missions' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String)
這就是我們使命課程的開始。
我們知道每個任務都有一名太空人:
astronaut = db.relationship
db.relationship 定義兩個模型如何相互關聯。
讓我們將它連接到 Astronaut 類別....
astronaut = db.relationship('Astronaut')
現在讓我們加入兩個模型(太空人和任務)之間的雙向關係:
astronaut = db.relationship('Astronaut', back_populates="missions")
幹得好!由於 Mission 同時擁有太空人和行星關係,所以讓我們對行星做同樣的事情:
planet = db.relationship('Planet', back_populates="missions")
這是我們的任務類,其關係如下:
class Mission(db.Model): __tablename__ = 'missions' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String) astronaut = db.relationship('Astronaut', back_populates="missions") planet = db.relationship('Planet', back_populates="missions")
太棒了!讓我們回去看看我們的指令:任務模型作為太空人模型和行星之間的_join表運行模型. _
因此,我們需要將太空人與任務、行星與任務連結起來。讓我們從太空人開始:
missions = db.relationship('Mission', back_populates="astronauts")
任務在這裡是複數,因為太空人要執行一堆任務(希望如此!)。
然後是 Planet,它看起來應該類似:
missions = db.relationship('Mission', back_populates="planets")
太棒了!全部加在一起,看起來像:
class Planet(db.Model): __tablename__ = 'planets' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String) distance_from_earth = db.Column(db.Integer) nearest_star = db.Column(db.String) missions = db.relationship('Mission', back_populates="planet") class Astronaut(db.Model): __tablename__ = 'astronauts' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String) field_of_study = db.Column(db.String) missions = db.relationship('Mission', back_populates="astronaut") class Mission(db.Model): __tablename__ = 'missions' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String) astronaut = db.relationship('Astronaut', back_populates="astronauts") planet = db.relationship('Planet', back_populates="missions")
最後,讓我們將外鍵加入到我們的任務表中。外鍵是一個整數,它引用另一個資料庫中將兩者連結在一起的項目。例如,任務表中太空人 1 的外鍵為 1,因此每次我們在該列中看到數字 1 時,我們就知道它適用於該太空人!
Mission 是唯一需要外鍵的類,因為它負責所有關係。
class Mission(db.Model, SerializerMixin): __tablename__ = 'missions' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String) astronaut_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('astronauts.id')) planet_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('planets.id')) astronaut = db.relationship('Astronaut', back_populates="missions") planet = db.relationship('Planet', back_populates="missions") serialize_rules = ('-astronaut.missions', '-astronaut.planets')
幹得好!我們已經在模型之間建立了一些關係。感謝您編碼!
資料來源:感謝 Flatiron School 提供的這個實驗室!我將班級名稱“科學家”改為“宇航員”。
以上是探索 Flask 中的模型關係的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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