配置好virtualenv 和virtualenvwrapper后,使用pycharm创建新项目。之后要面临的问题就来了,之前一直使用的是sqlite作为开发数据库进行学习,按照之前看教程的原则,好像就是说开发环境要和生产环境尽量的一致,所以现在想尝试一下使用更有可能在生产环境部署的mysql数据库进行开发。
本觉得是一件应该很轻松的事情,没想到遇到了一些麻烦
根据一通百度,搜出来的方案大概有:
MySQLdb
mysql安装时候自带的connector
pymysql
MySQLdb
是django官方推荐的第一个是django官方推荐的数据库链接库,也自然是我第一个尝试的。可是安装的时候居然找不到适合64位,python2.78的安装文件! 通过一篇文章介绍修改勉强装上了支持2.7的版本,结果使用的时候总是unicode报错,mysql的数据库也按照教程说的设置成了utf8编码,只得作罢
2,自带的connector
又是一个看起来很官方的版本,但是按照官方的安装方法总是提示没有mysql.connector.django这个模块。。。。不明白为什么。再仔细找找发现安装成功的同学之后又碰到了中文unicode报错。。。。。残念
3,pymysql
这是博客上关于python3试用django-mysql的解决方案。一开始因为非官方没有使,倒是意外简单的成功了。。。
在project的inti.py里面添加:
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
settings:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', #数据库引擎
'NAME': 'django', #数据库名
'USER': 'user', #用户名
'PASSWORD': 'password!', #密码
'HOST': 'localhost', #数据库主机,默认为localhost
'PORT': '3306', #数据库端口,MySQL默认为3306
'OPTIONS': {
'autocommit': True,
},
}
}

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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