Python Peewee ormの例
Peeweeをインストールして、Piepeeを使用してPeeweeをインストールします。 2。ユーザーと投稿モデルを定義し、SQLiteデータベースをバインドします。 3。Create_Tables()を呼び出してデータテーブルを作成します。 4。create()またはsave()を使用してデータを挿入します。 5。select()、get()、where()およびその他のメソッドを使用してクエリを実装し、条件付き、ファジー、および関連するクエリをサポートします。 6.データ、save()を更新します。インスタンスが変更された直後に、またはupdate()。 7。delete_instance()、外部キーカスケードを明示的にon_delete = 'cascade'を設定する必要があることに注意してください。 8。DB.ATOMIC()を使用して、トランザクション操作には、パッケージが原子性を保証します。データベース接続は、操作が完了した後に適切に管理する必要があります。これは、中小規模のプロジェクトの迅速な開発に適しており、要約が完了します。
Peewee ORMの使用は、データベースの操作が非常に簡単で、中小規模のプロジェクトに適しています。以下は、SQLiteをデータベースとして使用して、モデルの定義、削除、修正、クエリ(CRUD)操作をカバーする完全なPython Peewee Ormの例です。

? 1. Peeweeをインストールします
ピップインストールPeewee
?÷2。モデル(モデル)を定義する
ブログシステムのユーザーと記事を管理したいとします。
Peewee Importから * #データベース接続を作成する(sqlite) db = sqlitedatabase( 'blog.db') クラスユーザー(モデル): username = charfield(unique = true) email = charfield() Active = booleanfield(default = true) created_at = dateTimefield(constraints = [sql( 'default current_timestamp')])) クラスメタ: データベース= DB#バインドデータベースクラス投稿(モデル): title = charfield() content = textfield() user = foreignkeyfield(user、backref = 'posts') クラスメタ: データベース= db
? 3.テーブルを作成します
def create_tables(): DBで: db.create_tables([user、post])
一度電話してください:

create_tables()
➕4。データを挿入する(作成)
#ユーザーユーザー= user.create(username = 'alice'、email ='Alice@example.com ')の作成 #またはuser2 = user(username = 'bob'、email ='bob@example.com ') user2.save() #投稿post = post.create( title = 'First Post'、 content = 'こんにちは、これは私の最初のブログ投稿です!'、 user = user ))
? 5。クエリデータ(読む)
#ユーザーのすべてのユーザーをuser.select()を取得します: print(user.username、user.email) #単一のユーザーをクエリしてみてください: user = user.get(user.username == 'alice') print(user.email) user.doesnotexistを除く: print( "ユーザーが見つかりません") #user.postsの投稿のユーザーのすべての記事をクエリします: print(post.title、post.content) #条件クエリActive_users = user.select()。where(user.active == true) active_usersのuの場合: 印刷(ususername) #fuzzy query users_with_a = user.select()。where(user.username.contains( 'a'))
?ショ和6。データの更新(更新)
#単一フィールドuser.email = 'alice_new@example.com'を更新する user.save() #batch update user.uper.update(active = false).where(user.username == 'bob')。execute()
?️7。データの削除(削除)
#記事を削除ost = post.get(post.title == 'First Post') post.delete_instance() #ユーザーを削除します(外部キーが設定されている場合、関連する記事はカスケードで削除されます) user.delete_instance()
hota法:デフォルトの外部キーでは、カスケードの削除を有効にしません。有効にするには、追加してください:
user = foreignkeyfield(user、backref = 'posts'、on_delete = 'cascade')
? 8。トランザクションを使用する(オプション)
db.atomic()で: user.create(username = 'charlie'、email ='charlie@example.com ') post.create(title = 'new post'、content = '...'、user = user)
✅概要:一般的な操作のリスト
動作します | 例 |
---|---|
入れる |
User.create(name='x') またはmodel.save()
|
クエリ | User.select().where(...) |
シングルを取得します | User.get(User.id == 1) |
更新します | query = User.update(...).where(...).execute() |
消去 | instance.delete_instance() |
関連クエリ |
ForeignKeyField backref
|
基本的にそれだけです。 Peeweeは軽量で直感的であり、特に小さなプロジェクトやスクリプトの迅速な開発でデータベースを使用するのに適しています。複雑ではありませんが、詳細を無視するのは簡単です。たとえば、 db.connect()
およびdb.close()
Webアプリケーションで手動で管理する必要があります(Flask/Djangoを統合する場合は注意してください)。

以上がPython Peewee ormの例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIによるテキストエラーの修正と構文最適化を実現するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦点を当てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認し、Xを使用する必要があります。

ユーザー音声入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音声認識など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音声ファイルに返信します。 5。PHPは、音声ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全体は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

この記事では、いくつかのトップPython「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「学習リソースポータル」が選択されています。開発のインスピレーション、観察、学習のマスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機能を体系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。

Quantum Machine Learning(QML)を開始するには、優先ツールがPythonであり、Pennylane、Qiskit、Tensorflowquantum、Pytorchquantumなどのライブラリをインストールする必要があります。次に、Pennylaneを使用して量子ニューラルネットワークを構築するなど、例を実行してプロセスに慣れます。次に、データセットの準備、データエンコード、パラメトリック量子回路の構築、古典的なオプティマイザートレーニングなどの手順に従ってモデルを実装します。実際の戦闘では、最初から複雑なモデルを追求したり、ハードウェアの制限に注意を払ったり、ハイブリッドモデル構造を採用したり、開発をフォローアップするための最新のドキュメントと公式文書を継続的に参照することを避ける必要があります。

ユーザーの動作データを収集するには、閲覧、検索、購入、その他の情報をPHPを介してデータベースに記録し、それをクリーン化して分析して、関心の好みを調査する必要があります。 2。推奨アルゴリズムの選択は、データの特性に基づいて決定する必要があります。コンテンツ、共同フィルタリング、ルール、または混合推奨事項に基づいています。 3.共同フィルタリングをPHPに実装して、ユーザーコサインの類似性を計算し、Kestose Yearborsを選択し、加重予測スコアを選択し、高得点製品を推奨します。 4.パフォーマンス評価は、精度、リコール、F1値とCTR、変換速度を使用し、A/Bテストを介して効果を検証します。 5.コールドスタートの問題は、製品属性、ユーザー登録情報、一般的な推奨事項、専門家の評価を通じて緩和される可能性があります。 6.パフォーマンス最適化方法には、キャッシュされた推奨結果、非同期処理、分散コンピューティング、SQLクエリの最適化が含まれ、それにより推奨効率とユーザーエクスペリエンスが向上します。

Python Web Crawlersをマスターするには、3つのコアステップを把握する必要があります。1。リクエストを使用してリクエストを開始し、メソッドを取得してWebページのコンテンツを取得し、ヘッダーの設定に注意を払い、例外を処理し、robots.txtを遵守します。 2。美しいソープまたはXPathを使用してデータを抽出します。前者は単純な解析に適していますが、後者はより柔軟で複雑な構造に適しています。 3.セレンを使用して、動的読み込みコンテンツのブラウザ操作をシミュレートします。速度は遅いですが、複雑なページに対処できます。また、効率を向上させるために、WebサイトAPIインターフェイスを見つけることもできます。

Pythonでは、Join()メソッドを使用して文字列をマージするときに次の点に注意する必要があります。1。str.join()メソッドを使用し、前の文字列は呼び出し時にリンカーとして使用され、ブラケットの反復オブジェクトには接続する文字列が含まれています。 2。リスト内の要素がすべて文字列であることを確認し、非弦タイプが含まれている場合は、最初に変換する必要があります。 3.ネストされたリストを処理する場合、接続する前に構造を平らにする必要があります。

適切なPHPフレームワークを選択する場合、プロジェクトのニーズに応じて包括的に検討する必要があります。Laravelは迅速な発展に適しており、データベースの操作と動的フォームレンダリングに便利なEloquentormおよびBladeテンプレートエンジンを提供します。 Symfonyは、より柔軟で複雑なシステムに適しています。 Codeigniterは軽量で、高性能要件を持つ簡単なアプリケーションに適しています。 2。AIモデルの精度を確保するには、高品質のデータトレーニング、評価インジケーター(精度、リコール、F1値など)の合理的な選択、定期的なパフォーマンス評価とモデルチューニング、およびユニットテストと統合テストを通じてコードの品質を確保しながら、入力データを継続的に監視してデータドリフトを防ぐ必要があります。 3.ユーザーのプライバシーを保護するためには多くの手段が必要です:機密データを暗号化および保存する(AESなど
