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全部标签 这个问题在这里已经有了答案:关闭13年前.PossibleDuplicates:UseonlysomepartsofDjango?UsingonlytheDBpartofDjango我想独立使用DjangoORM。尽管在Google上搜索了一个小时,但我仍然有几个问题:是否需要我使用setting.py、/myApp/目录和modules.py文件来设置我的Python项目?我可以新建一个models.py吗?并运行syncdb让它自动设置表和关系,还是我只能使用现有Django项目中的模型?似乎有很多关于PYTHONPATH的问题.如果您不调用现有模型,是否需要这样做?我想最简单的事
这个问题在这里已经有了答案:关闭13年前.PossibleDuplicates:UseonlysomepartsofDjango?UsingonlytheDBpartofDjango我想独立使用DjangoORM。尽管在Google上搜索了一个小时,但我仍然有几个问题:是否需要我使用setting.py、/myApp/目录和modules.py文件来设置我的Python项目?我可以新建一个models.py吗?并运行syncdb让它自动设置表和关系,还是我只能使用现有Django项目中的模型?似乎有很多关于PYTHONPATH的问题.如果您不调用现有模型,是否需要这样做?我想最简单的事
我最近一直在做大量研究,研究将Pyramid与SQLAlchemy结合使用,而不是在Django中保留当前应用程序。这本身就是一场完整的辩论,但我不是来讨论这个的。我想知道的是,为什么普遍认为SQLAlchemy比DjangoORM更好?我发现的几乎每一个(如果不是每一个)比较都支持SQLAlchemy。我认为性能是一个重要因素,因为SQLAlchemy的结构让它更顺利地转换为SQL。但是,我也听说对于更难的任务,DjangoORM几乎无法使用。我想弄清楚这可能是一个多么巨大的问题。我一直在阅读切换到SQLAlchemy的原因之一是DjangoORM不再适合您的需求。所以,简而言之,是
我最近一直在做大量研究,研究将Pyramid与SQLAlchemy结合使用,而不是在Django中保留当前应用程序。这本身就是一场完整的辩论,但我不是来讨论这个的。我想知道的是,为什么普遍认为SQLAlchemy比DjangoORM更好?我发现的几乎每一个(如果不是每一个)比较都支持SQLAlchemy。我认为性能是一个重要因素,因为SQLAlchemy的结构让它更顺利地转换为SQL。但是,我也听说对于更难的任务,DjangoORM几乎无法使用。我想弄清楚这可能是一个多么巨大的问题。我一直在阅读切换到SQLAlchemy的原因之一是DjangoORM不再适合您的需求。所以,简而言之,是
我下载了Graphviz2.38MSI版本并安装在文件夹C:\Python34下,然后我运行pipinstallGraphviz,一切顺利。在系统路径中,我添加了C:\Python34\bin。当我尝试运行测试脚本时,在filename=dot.render(filename='test')行中,我收到了一条消息RuntimeError:failedtoexecute['dot','-Tpdf','-O','test'],makesuretheGraphvizexecutablesareonyoursystems'path我尝试将"C:\Python34\bin\dot.exe"放入系
我下载了Graphviz2.38MSI版本并安装在文件夹C:\Python34下,然后我运行pipinstallGraphviz,一切顺利。在系统路径中,我添加了C:\Python34\bin。当我尝试运行测试脚本时,在filename=dot.render(filename='test')行中,我收到了一条消息RuntimeError:failedtoexecute['dot','-Tpdf','-O','test'],makesuretheGraphvizexecutablesareonyoursystems'path我尝试将"C:\Python34\bin\dot.exe"放入系
是否有转换SQLAlchemy的解决方案到Pandas数据框?Pandas可以使用pandas.read_sql但这需要使用原始SQL。我想避免它有两个原因:我已经拥有使用ORM的一切(这本身就是一个很好的理由)并且我使用python列表作为查询的一部分,例如:db.session.query(Item).filter(Item.symbol.in_(add_symbols)whereItemismymodelclassandadd_symbolsisalist).ThisistheequivalentofSQLSELECT...from...WHERE...IN.有什么可能吗?
是否有转换SQLAlchemy的解决方案到Pandas数据框?Pandas可以使用pandas.read_sql但这需要使用原始SQL。我想避免它有两个原因:我已经拥有使用ORM的一切(这本身就是一个很好的理由)并且我使用python列表作为查询的一部分,例如:db.session.query(Item).filter(Item.symbol.in_(add_symbols)whereItemismymodelclassandadd_symbolsisalist).ThisistheequivalentofSQLSELECT...from...WHERE...IN.有什么可能吗?
我正在启动一个新的应用程序并考虑使用ORM——尤其是SQLAlchemy。假设我的数据库中有一个列“foo”,我想增加它。在直接的sqlite中,这很容易:db=sqlite3.connect('mydata.sqlitedb')cur=db.cursor()cur.execute('updatetablestuffsetfoo=foo+1')我找到了等效的SQLAlchemySQL-builder:engine=sqlalchemy.create_engine('sqlite:///mydata.sqlitedb')md=sqlalchemy.MetaData(engine)tabl
我正在启动一个新的应用程序并考虑使用ORM——尤其是SQLAlchemy。假设我的数据库中有一个列“foo”,我想增加它。在直接的sqlite中,这很容易:db=sqlite3.connect('mydata.sqlitedb')cur=db.cursor()cur.execute('updatetablestuffsetfoo=foo+1')我找到了等效的SQLAlchemySQL-builder:engine=sqlalchemy.create_engine('sqlite:///mydata.sqlitedb')md=sqlalchemy.MetaData(engine)tabl