我最近开始使用SQLAlchemy而没有任何SQL的先验知识.我一直面临的一个问题是如何引入多态行为.作为一个例子,考虑类似Reddit的Web应用程序;我们有一个文章模型和一个评论模型,两者都可以投票：class Article(Base):id = Column(Integer, primary_key = True)data = Column(Text)comments = relationship('Comment')#... more article-related attributesvotes = relationship('Vote')vote_ups = Column(Integer, de...
嗯,标题比我想象的更难制定. 基本上,我使用SQLAlchemy将这些简单的类映射到表.我知道他们缺少一些项目,但这些并不是突出问题所必需的.class Customer(object):def __init__(self, uid, name, email):self.uid = uidself.name = nameself.email = emaildef __repr__(self):return str(self)def __str__(self):return "Cust: %s, Name: %s (Email: %s)" %(self.uid, self.name, self.email) 以上基本上是一个简单的客户,其ID,姓名和...
我试图从文档regarding mapping models to arbitrary tables复制代码,但是我收到以下错误：sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When mapping against a select() construct, map against an alias() of the construct instead.This because several databases don't allow a SELECT from a subquery that does not have an alias.这是我实现代码示例的方式.from sqlalchemy import (select, func,Table, Column,Integer, Foreign...
用sqlalchemy连接sqlserver，操作数据库 1 # conding:utf-82 from sqlalchemy import create_engine3 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base4 from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime # 区分大小写5 from sqlalchemy.orm import sessionmaker6 7 # 生成orm基类8 base = declarative_base()9 10 11 class Status(base): 12 __tablename__ = Status # 表名 13 __table_args__ = {...
import fsimport fs.copydef mer_to_disk():mem_fs = fs.open_fs(mem://)mem_fs.makedirs(fruit)mem_fs.makedirs(vegetables)with mem_fs.open(fruit/apple.txt, w) as apple:apple.write(braeburn)with fs.open_fs(".") as os_fs: fs.copy.copy_fs(mem_fs, os_fs)mem_fs.close()if __name__ == __main__:mer_to_disk()
我用np.save()保存了几个numpy数组,并且放在一起它们非常庞大. 是否有可能将它们全部作为内存映射文件加载,然后连接并切换所有这些文件而不将任何内容加载到内存中？解决方法:使用numpy.concatenate显然将数组加载到内存中.为避免这种情况,您可以在新文件中轻松创建第三个memmap数组,并从要连接的数组中读取值.以更有效的方式,您还可以将新数组附加到磁盘上现有的文件中. 对于任何情况,您必须为数组选择正确的顺序(行主要或列主要)...
我需要一个内存高效的数据结构来存储大约一百万个键 – 值对,其中键是大约80字节的字符串,值是大约200字节的字符串,总键和值大小约为280MB.我还需要通过键有效地查找值,最好是哈希映射.内存开销应该尽可能少,例如对于280MB的有用数据,数据结构不应使用超过300MB的虚拟内存(包括malloc()开销和其他所有内容).使用模式如下：我们从一个空的数据结构开始,我们逐渐填充它,从不更改键,也从不改变值的长度.作为一个加号,数据结构可能支持...
在以下代码中：@profile def do():import randomimport numpy as npimage = np.memmap('image.np', mode='w+', dtype=np.float32, shape=(10000, 10000))print("Before assignment")x = random.uniform(1000, 9000)y = random.uniform(1000, 9000)imin = int(x) - 128imax = int(x) + 128jmin = int(y) - 128jmax = int(y) + 128data = np.random.random((256,256))image[imin:imax, jmin:jmax] = image[imin:imax, jmin:jmax] + d...
使用Python的multiprocessing.Pool时,有一种奇怪的地图行为.在下面的示例中,4个处理器池将用于28个任务.这应该需要7次,每次需要4秒. 但是,需要8次通过.在前六次通过中,所有处理器都参与其中.在第7遍中,只完成了两个任务(两个空闲处理器).剩余的2个任务在第8遍完成(两个空闲处理器,再次).对于cpus数量和任务数量的看似随机组合,会出现此行为,从而不必要地浪费时间. 此示例已在Intel Xeon Haswell(20核)和Intel i7(4核)上重现. 关于如...