一、问题
这两天在学习使用flask + SQLAlchemy 定制一个web查询页面的demo ,在测试时,发现查询到的结果显示乱码 。这里将解决方法记录下。
二、解决思路
1、flask 程序上定位
flask的文档中提到可以通过设置SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE来禁止使用SQLAlchemy默认的Unicode编码。有可能是SQLAlchemy默认的Unicode编码不是UTF-8,抱着这样的想法,在程序中指定了“SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE=False”,执行程序,报错。
flask中还提到“use_native_unicode”为目标编码来指定编码方式,尝试将“db = SQLAlchemy(app)”改为“db = SQLAlchemy(app, use_native_unicode="utf8")”。这回虽然没报错,但还是乱码。
2、mysql 上定位
突然想到有可能是建表的时候,没有指定字符集,使用的是数据库默认的字符集的导致的。继续找了一段时间的如何指定建表时使用字符集的方法,未果。
数据库该不会使用的不是UTF-8吧?抱着这个想法,进入数据库,输入“status”,在输出的信息上显示默认是latin-1。搞了半天,原来问题在这。
mysql> status -------------- mysql Ver 14.14 Distrib 5.1.73, for redhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1 Connection id: 9 Current database: web12306 Current user: root@localhost SSL: Not in use Current pager: stdout Using outfile: '' Using delimiter: ; Server version: 5.1.73 Source distribution Protocol version: 10 Connection: Localhost via UNIX socket Server characterset: utf8 Db characterset: utf8 Client characterset: latin1 Conn. characterset: latin1 UNIX socket: /var/lib/mysql/mysql.sock
3、解决问题
即然找到了,问题就在mysql 的my.cnf 上增加相关配置,并重启mysql 服务:
# 进入mysql的配置文件目录 cd /etc/mysql/ # 编辑my.cnf配置文件 vim my.cnf # 在文件中的[mysqld]下面增加一行内容 character_set_server = utf8 # 在[client]和[mysql]下面分别增加一行内容 default-character-set = utf8 # 保存。然后重启MySQL的服务,设置就生效了 service mysqld restart
注:需要注意的是,之前已经存在的数据,在上面修改过后,通过mysql select查询时会是乱码,需要重新导入。
PS:Python下SQLAlchemy真的是super好用,不太了解的童鞋可以尝试一下下面这个MySQL的例子:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker __author__ = 'tan9le' from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData from sqlalchemy.sql.expression import Cast from sqlalchemy.ext.compiler import compiles from sqlalchemy.dialects.mysql import \ BIGINT, BINARY, BIT, BLOB, BOOLEAN, CHAR, DATE, \ DATETIME, DECIMAL, DECIMAL, DOUBLE, ENUM, FLOAT, INTEGER, \ LONGBLOB, LONGTEXT, MEDIUMBLOB, MEDIUMINT, MEDIUMTEXT, NCHAR, \ NUMERIC, NVARCHAR, REAL, SET, SMALLINT, TEXT, TIME, TIMESTAMP, \ TINYBLOB, TINYINT, TINYTEXT, VARBINARY, VARCHAR, YEAR #表的属性描述对象 metadata = MetaData() userTable = Table( "wzp_user",metadata, Column('user_id', Integer, primary_key=True), Column('user_name', VARCHAR(50), unique=True, nullable=False), Column('password', VARCHAR(40), nullable=True) ) #创建数据库连接,MySQLdb连接方式 mysql_db = create_engine('mysql://用户名:密码@ip:port/dbname') #创建数据库连接,使用 mysql-connector-python连接方式 #mysql_db = create_engine("mysql+mysqlconnector://用户名:密码@ip:port/dbname") #生成表 metadata.create_all(mysql_db) #创建一个映射类 class User(object): pass #把表映射到类 mapper(User, userTable) #创建了一个自定义了的 Session类 Session = sessionmaker() #将创建的数据库连接关联到这个session Session.configure(bind=mysql_db) session = Session() def main(): u = User() #给映射类添加以下必要的属性,因为上面创建表指定这个字段不能为空,且唯一 u.user_name='tan9le测试' #按照上面创建表的相关代码,这个字段允许为空 u.password='123456' #在session中添加内容 session.add(u) #保存数据 session.flush() #数据库事务的提交,sisson自动过期而不需要关闭 session.commit() #query() 简单的理解就是select() 的支持 ORM 的替代方法,可以接受任意组合的 class/column 表达式 query = session.query(User) #列出所有user print list(query) #根据主键显示 print query.get(1) #类似于SQL的where,打印其中的第一个 print query.filter_by(user_name='tan9le测试').first() u = query.filter_by(user_name='tan9le测试').first() #修改其密码字段 u.password = '654321' #提交事务 session.commit() #打印会出现新密码 print query.get(1).password #根据id字段排序,打印其中的用户名和密码 for instance in session.query(User).order_by(User.user_id): print instance.user_name, instance.password #释放资源 session.close() if __name__ == '__main__': main()

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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