-
我们使用
json_extract
函数来提取
attributes
JSON 字段中的
status
值,并使用
json_unquote
来去除结果字符串的引号。
-
使用
func.count()
来统计每个状态值出现的次数,并通过
group_by
方法按照状态值进行分组。
-
all()
方法用于执行查询,并获取所有结果。
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
userInfos = db.Column(db.
JSON
, unique=True, .
解决5.6以下
sqlalchemy
不支持
JSON
的问题
JSON
是一种使用相当普遍的数据协议类型,对于保存数据十分方便,但是老版本的
MySQL
又不支持
JSON
格式,所以只能使用TEXT来保存
JSON
类型的字符串。
对于字符串类型的
JSON
,在使用的时候必须进行一步转化,把字符串转化为Python
中
的DICT,为了能够方便的使用
SQLALCHEMY
,遂写了如下的方法:
import jso...
在
SQLAlchemy
中
使用 函数
查询
MySQL
数组
字段
,查找包含特定条件
值
的记录,可以按以下步骤操作:假设你有
一个
MySQL
表 ,其
中
包含
一个
名为 的
字段
,该
字段
存储了
一个
JSON
数组的字符串,你希望
查询
这个数组包含特定
值
的记录。首先,确保你已经导入了必要的模块和函数:
导入模块和函数:建立
数据库
连接和声明基类:定义模型类:构建
查询
:执行
查询
和输出结果:关闭会话:这样,你就可以使用
SQLAlchemy
查询
包含特定条件
值
的
MySQL
数组
字段
的记录了。确保根据你的实际
数据库
连接配置和数据
MySQL
解析
json
字段
以及遍历
json
字段
MySQL
5.7版本以后支持
json
格式的
字段
类型定义、存储和使用,最近做BI开发,开发把所需数据用
JSON
的形式存储在
字段
中
,本次记录下
MySQL
解析
JSON
。
官方参考:https://dev.
mysql
.com/doc/refman/8.0/en/
json
.html
一般来说,主要是提取
json
字段
的
值
,所以update就不写了,提取select
json
使用的参数是:
JSON
_EXTRACT
JSON
_EXTRACT参数使用方式是:
JSON
_EXT
names = ["aaa", "bbb", "hjuhyg",...]
session.query(User).filter(User.name.in_(names)) 当数据量很大时,
查询
速度会很慢,
所以想要优化
mysql
的 in
查询
时,可以使用exists,在 python
中
,一种方便的方法如下:
可以将
查询
转换为EXISTS格式的EXI...
快速的
查询
构建器,用于返回与兼容的结果。 目前仅支持 。
速度对于
JSON
API至关重要。 与直接从
数据库
返回
JSON
相比,在获取对象并在Python服务器上对其进行序列化要慢
一个
数量级。 这是因为
当序列化发生在Python端时,使用单个
查询
很难或不可能获取复杂的对象结构。 可以通过
数据库
中
的单个
查询
返回任何与
JSON
API兼容的对象结构。
SQLAlchemy
对象内存不足。
与其直接从
数据库
作为
JSON
直接返回数据,不如将其首先转换为Python数据类型,然后再序列化回
JSON
。
通过遵循此逻辑,直接从
数据库
返回
JSON
似乎很容易。 但是
查询
很难编写。 幸运的是,这是
SQLAlchemy
-
JSON
-API拯救这一天的地方。 因此,与其写这样的东西:
SELECT row_to_
json
(main_
json
_query.
让我们定义
一个
模型并设置
一个
引擎:
from
sqlalchemy
import Column, Integer, String, create_engine
from
sqlalchemy
.orm import sessionmaker
from
sqlalchemy
.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
email = Column(S
pip install
sqlalchemy
-
json
api
快速使用Flask-
SQLAlchemy
# Assuming Flask
SQLAlchemy
is db and your Flask app is app:
from
sqlalchemy
_
json
api import Flask
JSON
API
api = Flask
JSON
API ( app , db )
# Or, for factory-style applications
api = Flask
JSON
API ()
api . init_app ( app , db )
无需烧瓶即可快速使用
# Assuming declarative base is
result = users.find_all_users()
list = model_list(result)
#
json
ify把标准的python列表或字典或组合转魏
json
,且响应的content-type也会自动设置为application/
json
a = .
import
sqlalchemy
from
sqlalchemy
import create_engine,funcfrom
sqlalchemy
.ext.declarative import declarative_base
from
sqlalchemy
imp...
@创建日期:2020.03.31
@修改日期:2020.03.31
文章目录1.
字段
分组、
统计
和排序2. 按DateTime
字段
的年或月进行group_by
查询
3. query.filter()的常用方法4. 高级
查询
1.
字段
分组、
统计
和排序
在调用func.count()函数时,count选择没有Null的
字段
,以选择id为最好,其次为常量
值
(func.count(1))。
如果选择fu...
最近使用开辟的过程
中
出现了
一个
小问题,顺便记录一下原因和方法--格式资料
最近,给自己开辟的软件平台开辟第三方调用的API,如果返回结果集是
json
格式,其他语言开辟就绝对便利一些,网上找了好多资料没有找到特殊合适的,最后下决心根据网上的资料转变自己写
一个
通用的。
此方法,主要应用场景是,Python
数据库
框架
sqlalchemy
查询
结果,转化成
json
格式。
python程序实现
MySQL
数据库
连接表1,设计fastapi数据接口模型,对应读取表1
中
update
字段
最新更新的日期所对应的数据信息,以接口的形式将数据信息返回
json
文件,但返回发数据都显示的是string,如何解决
要在Python程序
中
实现
MySQL
数据库
连接并操作数据,可以使用`py
mysql
`或`
sqlalchemy
`等库。针对你的需求,我们可以创建
一个
FastAPI应用,定义数据模型,并从
MySQL
数据库
中
读取`update`
字段
最新更新日期对应的数据信息,然后以
JSON
格式通过接口返回。如果返回的数据都显示为字符串,通常是因为数据类型没有在模型
中
定义为正确的类型,因此返回的
JSON
中
的
字段
默认都是字符串类型。
下面是
一个
简单的实现示例:
1. 安装必要的库:
```bash
pip install fastapi py
mysql
uvicorn
2. 创建FastAPI应用并定义数据模型:
```python
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import py
mysql
from datetime import datetime
app = FastAPI()
class DataModel(BaseModel):
id: int
content: str
update: datetime
# 假设
数据库
配置如下
db_config = {
'host': 'localhost',
'user': 'your_username',
'password': 'your_password',
'db': 'your_database',
'charset': 'utf8mb4',
'cursorclass': py
mysql
.cursors.DictCursor
# 获取最新更新的数据信息
@app.get("/latest_update/")
async def get_latest_update():
# 连接
数据库
connection = py
mysql
.connect(**db_config)
with connection.cursor() as cursor:
#
查询
最新更新日期
cursor.execute("SELECT MAX(update) FROM table1")
result = cursor.fetchone()
latest_update_date = result['MAX(update)']
# 如果有更新日期,则
查询
对应数据
if latest_update_date:
cursor.execute("SELECT id, content, update FROM table1 WHERE update = %s", (latest_update_date,))
result = cursor.fetchone()
if result:
data = DataModel(**result)
return data.dict() # 返回字典而非模型实例以避免默认为字符串
return {"message": "No data available for the latest update."}
except py
mysql
.
MySQL
Error as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
finally:
connection.close()
3. 运行FastAPI应用:
```bash
uvicorn your_script_name:app --reload
请注意,这里的代码只是
一个
示例,你需要根据实际情况调整
数据库
配置、
查询
逻辑以及错误处理。
ssh: Could not resolve hostname ssh.github.com: Temporary failure in name resolutionfatal: Could no
所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。
所以网上的celery博客教程虽然很多,但是并不能学会使用,因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好,博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。
celery消费任务不执行或者报错NotRegistered,与很多方面有关系,如果要别人排错,至少要发以下6方面的截图,因为与一下6点关系很大。
1)整个项目目录结构, 2)@task入参 ,3)celery的配置,4)celery的配置 include ,5)cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6)用户在启动cmd命令行时候,用户所在的文件夹。
在不规范的文件夹路径下,使用celery难度很高,一般教程都没教。
[项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。
此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ ,
从用法调用难度,用户所需代码量,超高并发性能,qps控频精确程度,支持的中间件类型,任务控制方式,稳定程度等19个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%,消费性能提高2000%。
python万能分布式函数调度框架funboost支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件,python函数加速器,框架包罗万象,万能编程功能宝典,一统编程思维,与业务不绑定,适用范围广。
funboot能支持celery作为中间件,用户可以使用funboost的极简api来使用celery核心调度,不用手动复杂的配置操作celery
funboost 自动化操作celery https://github.com/ydf0509/funboost_support_celery_demo
pip install funboost
修改git历史提交中的用户信息
噜啦噜黑:
GitLab分支合并策略Fast-forward(快进)和Rebase(变基)的区别
CSDN-Ada助手:
配置加载方案
CSDN-Ada助手: