Python操作MySQL

2023-05-16

 

文章出处      https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5713330.html

本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式:

  • 原生模块 pymsql
  • ORM框架 SQLAchemy

pymsql

pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同。

下载安装

?
1
pip3 install pymysql

使用操作

1、执行SQL

+ View Code ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
  
# 创建连接
conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' )
# 创建游标
cursor = conn. cursor ()
  
# 执行SQL,并返回收影响行数
effect_row = cursor . execute ( "update hosts set host = '1.1.1.2'" )
  
# 执行SQL,并返回受影响行数
#effect_row = cursor . execute ( "update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s" , (1,))
  
# 执行SQL,并返回受影响行数
#effect_row = cursor .executemany( "insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)" , [( "1.1.1.11" ,1),( "1.1.1.11" ,2)])
  
  
# 提交,不然无法保存新建或者修改的数据
conn. commit ()
  
# 关闭游标
cursor . close ()
# 关闭连接
conn. close ()

2、获取新创建数据自增ID

+ View Code ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
  
conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' )
cursor = conn. cursor ()
cursor .executemany( "insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)" , [( "1.1.1.11" ,1),( "1.1.1.11" ,2)])
conn. commit ()
cursor . close ()
conn. close ()
  
# 获取最新自增ID
new_id = cursor .lastrowid

3、获取查询数据

+ View Code ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
  
conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' )
cursor = conn. cursor ()
cursor . execute ( "select * from hosts" )
  
# 获取第一行数据
row_1 = cursor .fetchone()
  
# 获取前n行数据
# row_2 = cursor .fetchmany(3)
# 获取所有数据
# row_3 = cursor .fetchall()
  
conn. commit ()
cursor . close ()
conn. close ()

注:在fetch数据时按照顺序进行,可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置,如:

  • cursor.scroll(1,mode='relative')  # 相对当前位置移动
  • cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动

4、fetch数据类型

  关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,即:

+ View Code ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
  
conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' )
  
# 游标设置为字典类型
cursor = conn. cursor ( cursor =pymysql.cursors.DictCursor)
r = cursor . execute ( "call p1()" )
  
result = cursor .fetchone()
  
conn. commit ()
cursor . close ()
conn. close ()

    作业:
        参考表结构:
            用户类型

            用户信息

            权限

            用户类型&权限
        功能:

            # 登陆、注册、找回密码
            # 用户管理
            # 用户类型
            # 权限管理
            # 分配权限

        特别的:程序仅一个可执行文件  
练习题

SQLAchemy

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

安装:

?
1
pip3 install SQLAlchemy

 

SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
MySQL-Python
     mysql+mysqldb://< user >:< password >@<host>[:<port>]/<dbname>
   
pymysql
     mysql+pymysql://<username>:< password >@<host>/<dbname>[?<options>]
   
MySQL-Connector
     mysql+mysqlconnector://< user >:< password >@<host>[:<port>]/<dbname>
   
cx_Oracle
     oracle+cx_oracle:// user :pass@host:port/dbname[? key =value& key =value...]
   
更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/ index .html

一、内部处理

使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。

+ View Code ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import create_engine
  
  
engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1" , max_overflow=5)
  
# 执行SQL
# cur = engine. execute (
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"
# )
  
# 新插入行自增ID
# cur.lastrowid
  
# 执行SQL
# cur = engine. execute (
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)" ,[( '1.1.1.22' , 3),( '1.1.1.221' , 3),]
# )
  
  
# 执行SQL
# cur = engine. execute (
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)" ,
#     host= '1.1.1.99' , color_id=3
# )
  
# 执行SQL
# cur = engine. execute ( 'select * from hosts' )
# 获取第一行数据
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# cur.fetchall()

二、ORM功能使用

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。

1、创建表

+ View Code ?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column , Integer , String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1" , max_overflow=5)
 
Base = declarative_base()
 
# 创建单表
class Users(Base):
     __tablename__ = 'users'
     id = Column ( Integer , primary_key= True )
     name = Column (String(32))
     extra = Column (String(16))
 
     __table_args__ = (
     UniqueConstraint( 'id' , 'name' , name = 'uix_id_name' ),
         Index ( 'ix_id_name' , 'name' , 'extra' ),
     )
 
 
# 一对多
class Favor(Base):
     __tablename__ = 'favor'
     nid = Column ( Integer , primary_key= True )
     caption = Column (String(50), default = 'red' , unique = True )
 
 
class Person(Base):
     __tablename__ = 'person'
     nid = Column ( Integer , primary_key= True )
     name = Column (String(32), index = True , nullable= True )
     favor_id = Column ( Integer , ForeignKey( "favor.nid" ))
 
 
# 多对多
class Group (Base):
     __tablename__ = 'group'
     id = Column ( Integer , primary_key= True )
     name = Column (String(64), unique = True , nullable= False )
     port = Column ( Integer , default =22)
 
 
class Server(Base):
     __tablename__ = 'server'
 
     id = Column ( Integer , primary_key= True , autoincrement= True )
     hostname = Column (String(64), unique = True , nullable= False )
 
 
class ServerToGroup(Base):
     __tablename__ = 'servertogroup'
     nid = Column ( Integer , primary_key= True , autoincrement= True )
     server_id = Column ( Integer , ForeignKey( 'server.id' ))
     group_id = Column ( Integer , ForeignKey( 'group.id' ))
 
 
def init_db():
     Base.metadata.create_all(engine)
 
 
def drop_db():
     Base.metadata.drop_all(engine)

注:设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])

2、操作表


#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)

Base = declarative_base()

# 创建单表
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    extra = Column(String(16))

    __table_args__ = (
    UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
        Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
    )

    def __repr__(self):
        return "%s-%s" %(self.id, self.name)

# 一对多
class Favor(Base):
    __tablename__ = 'favor'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='red', unique=True)

    def __repr__(self):
        return "%s-%s" %(self.nid, self.caption)

class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
    # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
    favor = relationship("Favor", backref='pers')

# 多对多
class ServerToGroup(Base):
    __tablename__ = 'servertogroup'
    nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
    group = relationship("Group", backref='s2g')
    server = relationship("Server", backref='s2g')

class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    port = Column(Integer, default=22)
    # group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list')


class Server(Base):
    __tablename__ = 'server'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)




def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)


def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)


Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()  
表结构 + 数据库连接

  • 
    obj = Users(name="alex0", extra='sb')
    session.add(obj)
    session.add_all([
        Users(name="alex1", extra='sb'),
        Users(name="alex2", extra='sb'),
    ])
    session.commit()  
    View Code

  • 
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
    session.commit()  
    View Code

  • 
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
    session.commit()  
    View Code

  • 
    ret = session.query(Users).all()
    ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()
    
    ret = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(User.id).all()
    
    ret = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()  
    View Code
  • 其他
    
    # 条件
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
    ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
    from sqlalchemy import and_, or_
    ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
    ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
    ret = session.query(Users).filter(
        or_(
            Users.id < 2,
            and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
            Users.extra != ""
        )).all()
    
    
    # 通配符
    ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
    ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()
    
    # 限制
    ret = session.query(Users)[1:2]
    
    # 排序
    ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
    ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()
    
    # 分组
    from sqlalchemy.sql import func
    
    ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
    ret = session.query(
        func.max(Users.id),
        func.sum(Users.id),
        func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
    
    ret = session.query(
        func.max(Users.id),
        func.sum(Users.id),
        func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()
    
    # 连表
    
    ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
    
    ret = session.query(Person).join(Favor).all()
    
    ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
    
    
    # 组合
    q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
    q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
    ret = q1.union(q2).all()
    
    q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
    q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
    ret = q1.union_all(q2).all()  
    View Code

更多功能参见文档,猛击这里下载PDF

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AbnerLc/p/11619381.html

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Python操作MySQL 的相关文章

  • Pyqt-如何因另一个组合框数据而更改组合框数据?

    我有一个表 有 4 列 这 4 列中的两列是关于功能的 一个是特征 另一个是子特征 在每一列中 所有单元格都有组合框 我可以在这些单元格中打开txt 我想 当我选择电影院作为功能时 我只想看到子功能组合框中的电影名称 而不是我的 数据 中的
  • Python 是解释型的还是编译型的,或者两者兼而有之?

    据我了解 An 解释的语言是由解释器 将高级语言转换为机器代码然后执行的程序 实时运行和执行的高级语言 它一次处理一点程序 A compiled语言是一种高级语言 其代码首先由编译器 将高级语言转换为机器代码的程序 转换为机器代码 然后由执
  • PyTorch 给出 cuda 运行时错误

    我对我的代码做了一些小小的修改 以便它不使用 DataParallel and DistributedDataParallel 代码如下 import argparse import os import shutil import time
  • Python中列表中两个连续元素的平均值

    我有一个偶数个浮点数的列表 2 34 3 45 4 56 1 23 2 34 7 89 我的任务是计算 1 和 2 个元素 3 和 4 5 和 6 等元素的平均值 在 Python 中执行此操作的快捷方法是什么 data 2 34 3 45
  • 更改 x 轴比例

    我使用 Matlab 创建了这个图 使用 matplotlib x 轴绘制大数字 例如 100000 200000 300000 我想要 1 2 3 和 10 5 之类的值来指示它实际上是 100000 200000 300000 有没有一
  • ValueError:不支持连续[重复]

    这个问题在这里已经有答案了 我正在使用 GridSearchCV 进行线性回归的交叉验证 不是分类器也不是逻辑回归 我还使用 StandardScaler 对 X 进行标准化 我的数据框有 17 个特征 X 和 5 个目标 y 观察 约11
  • CNTK 抱怨 LSTM 中的动态轴

    我正在尝试在 CNTK 中实现 LSTM 使用 Python 来对序列进行分类 Input 特征是固定长度的数字序列 时间序列 标签是 one hot 值的向量 Network input input variable input dim
  • 如何从 JSON 响应重定向?

    所以我尝试使用 Flask 和 Javascript 上传器 Dropzone 上传文件并在上传完成后重定向 文件上传正常 但在烧瓶中使用传统的重定向 return redirect http somesite com 不执行任何操作 页面
  • Pandas 堆积条形图中元素的排序

    我正在尝试绘制有关某个地区 5 个地区的家庭在特定行业赚取的收入比例的信息 我使用 groupby 按地区对数据框中的信息进行排序 df df orig groupby District Portion of income value co
  • GradientTape 根据损失函数是否被 tf.function 修饰给出不同的梯度

    我发现计算的梯度取决于 tf function 装饰器的相互作用 如下所示 首先 我为二元分类创建一些合成数据 tf random set seed 42 np random seed 42 x tf random normal 2 1 y
  • 使用 Conda 更新特定模块会删除大量软件包

    我最近开始使用 Anaconda Python 发行版 因为它提供了许多开箱即用的数据分析库 使用 conda 创建环境和安装软件包也轻而易举 但是当我想更新 Python 本身或任何其他模块时 我遇到了一些严重的问题 我事先被告知我的很多
  • 以编程方式使用 Sphinx 特定指令解析 .rst 文件

    我希望能够在 Python 中解析基于 sphinx 的 rst 以便进一步处理和检查 就像是 import sphinx p sphinx parse path to file rst do something with p 似乎在 do
  • Python对象初始化性能

    我只是做了一些快速的性能测试 我注意到一般情况下初始化列表比显式初始化列表慢大约四到六倍 这些可能是错误的术语 我不确定这里的行话 例如 gt gt gt import timeit gt gt gt print timeit timeit
  • OSX 上的 locale.getlocale() 问题

    我需要获取系统区域设置来执行许多操作 最终我想使用 gettext 翻译我的应用程序 我打算在 Linux 和 OSX 上分发它 但我在 OSX Snow Leopard 上遇到了问题 python Python 2 5 2 r252 60
  • 从列表python的单个列表中删除子列表

    我已经经历过从列表列表中删除子列表 https stackoverflow com questions 47209786 removing sublists from a list of lists 但当我为我的数据集扩展它时 它不适用于我
  • Python问题:打开和关闭文件返回语法错误

    大家好 我发现了这个有用的 python 脚本 它允许我从网站获取一些天气数据 我将创建一个文件和其中的数据集 有些东西不起作用 它返回此错误 File
  • bs4 `next_sibling` VS `find_next_sibling`

    我在使用时遇到困难next sibling 并且类似地与next element 如果用作属性 我不会得到任何返回 但如果用作find next sibling or find next 然后就可以了 来自doc https www cru
  • 操作错误:(sqlite3.OperationalError) SQL 变量太多,同时将 SQL 与数据帧一起使用

    我有一个熊猫数据框 如下所示 activity User Id 0 VIEWED MOVIE 158d292ec18a49 1 VIEWED MOVIE 158d292ec18a49 2 VIEWED MOVIE 158d292ec18a4
  • Hibernate + MySQL + rewriteBatchedStatements=true

    我有以下 Hibernate 配置
  • 如何使用Python保存“完整的网页”而不仅仅是基本的html

    我正在使用以下代码来使用 Python 保存网页 import urllib import sys from bs4 import BeautifulSoup url http www vodafone de privat tarife r

随机推荐

  • C#使用RabbitMQ

    1 说明 在企业应用系统领域 xff0c 会面对不同系统之间的通信 集成与整合 xff0c 尤其当面临异构系统时 xff0c 这种分布式的调用与通信变得越发重要 其次 xff0c 系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的
  • 安装rpm的mysql_linux下安装rpm格式的mysql

    1 下载安装包 官网下载 rpm格式安装包 xff0c 需要下面两个文件 xff1a MySQL server 5 0 26 0 i386 rpm MySQL client 5 0 26 0 i386 rpm 注 xff1a 官网下载时 x
  • 我的世界服务器怎么修改合成表,《我的世界》1.8原版自定义合成表教程 怎么自定义合成表...

    我的世界 1 8原版自定义合成方法 xff0c 很多玩家还不了解 xff0c 今天给大家带来玩家 真名 分享的 我的世界 1 8原版自定义合成表教程 xff0c 一起来看看吧 版本要求1 8 优点 xff1a 自定义 合成表数量可以很大 合
  • 题解 化学反应

    化学反应 Description 有 N 种不同的物质 xff0c 每种物质有两个属性 能量 和 活度 N 种中的任意两种物质都可以发生反应 xff1b 反应放热为两种物质的 能量 之差加一再乘上 活度 的较大值 换句话说 xff0c 设第
  • JAVA字符串中的转义字符

    一 在java字符串中如果出现斜杠 xff0c 1 当成转义字符 34 34 时 xff0c 后面必须接八进制数字进行ASCII转义输出成其它字符 xff0c 2 当成字符串字面值斜杠直接输出时 xff0c 必须用双斜杠 34 34 转义为
  • # ES6基础

    ES6基础 let和const 在以前的js中有一个问题 xff0c 就是只存在函数作用域而不存在局部作用域 let xff0c const的出现改变了这个问题 const就是定义常量 this指向 说默认this指向调用它的对象倒不如说函
  • SpringBoot实现定时器定时处理任务

    最近在项目中遇到了一个问题 对于新建的活动 活动设置了开始时间和结束时间 也就是数据库中的一个状态码的改变而已 但是 这里就有问题了 如何去实现到时间更改活动状态呢 1 刚开始的时候 我想了下定时任务 但是怎么也想不出配置的时间问题 对于活
  • 在雪豹10.6.2(Mac OS X)上安装Oracle10g

    1 Install preparation 基本环境 xff1a Snow Leopard10 6 2 xff0c Oracle10 2 0 4 打开Mac的终端 xff0c 执行 xff1a sudo i 创建oinstall组和orac
  • abaqus2016安装过程中出现error:unable to add abaqus command directory to PATH variable

    请问abaqus2016安装过程中出现error unable to add abaqus command directory to PATH variable是什么原因 xff0c 怎么解决啊 xff0c 总是安装失败 这个问题我解决了
  • MySQL中的 DATE_FORMAT 与 SQL 中的 DATEPART()函数使用介绍

    本小白最近学习MySQL xff0c 因为之前是已经有学过微软大佬的SQL Server所以自认为理解的还是稍快的 滑鸡 xff0c 好了说正事 今天在写一个查询语句时 xff0c 需要用到 一个日期函数 xff1a DATEPART 因为
  • ps常见颜色以及其色值

    1 白色 FFFFFF 2 红色 FF0000 3 绿色 00FF00 4 蓝色 0000FF 5 牡丹红 FF00FF 6 青色 00FFFF 7 黄色 FFFF00 8 黑色 000000 9 海蓝 70DB93 10 巧克力色 5C3
  • Python 文件操作Error: binary mode doesn't take an encoding argument

    Python 报错 xff1a ValueError binary mode doesn 39 t take an encoding argument 在运行文件操作相关功能时报错 xff1a ValueError binary mode
  • Mac OS X 完全卸载MySQL

    执行下列命令 sudo rm usr local mysqlsudo rm rf usr local mysql sudo rm rf Library StartupItems MySQLCOMsudo rm rf Library Pref
  • 揭秘微信红包:架构、抢红包算法、高并发和降级方案

    编者按 与传统意义上的红包相比 xff0c 近两年火起来的 红包 xff0c 似乎才是如今春节的一大重头戏 历经上千年时代传承与变迁 xff0c 春节发红包早已成为历史沉淀的文化习俗 xff0c 融入了民族的血脉 按照各家公布的数据 xff
  • iOS 富文本所有的NSAttributedStringKey

    NSAttributedStringKey xff1a 1 NSFontAttributeName 字体 xff0c value是UIFont对象 2 NSParagraphStyleAttributeName 绘图的风格 xff08 居中
  • android抓取logcat日志的方法

    这几天帮忙测试一个APP xff0c 报告结果需要提交日志文件 xff0c 于是百度了下安卓的获取日志方法 xff0c 其实很简单 xff0c 7个步骤搞定 xff0c 下面把我的总结分享给大家 1 下载adb工具包 https pan b
  • 如何获得大学教材的PDF版本?

    最近急需一本算法书的配套答案 xff0c 这本配套单独出售 xff0c 好像在市面上还买不到 xff0c 在淘宝上搜索也只是上一个版本 xff0c 并没有最新版本 xff0c 让我很无奈 加上平时肯定会有这么一种情况 xff0c 想看一些书
  • 创新的力量

    创新是个非常好的词 xff0c 虽然这个词已经被用滥了 xff0c 但我依然固执的认为这是一个充满了迷人光辉的词汇 如果把创新放入科技领域 xff0c 这应该是我在科技领域最喜欢的一个词了 我常常对同事或团队的成员说 xff0c 我们在做产
  • mysql连接池

    文章出处 https www cnblogs com wupeiqi articles 8184686 html DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块 此连接池有两种连接模式 xff1a 模式一 xff1a 为每个线
  • Python操作MySQL

    文章出处 https www cnblogs com wupeiqi articles 5713330 html 本篇对于Python操作MySQL主要使用两种方式 xff1a 原生模块 pymsqlORM框架 SQLAchemy pyms