截图（V0.1）： ://blog.mcloud.fun:81/post/weekly-report ＃加入docker-compose 可以在新机器上，直接一键启动了：docker-compose up 加入entrypoint.sh脚本：1启动时先等待pg启动2判断pg里是否已经有表3如果没有表，初始化表4用gunicorn启动应用 快速运行 -w 为开启的gunicorn worker进展数-p 8000:80主机通过8000端口访问 git clone https://github.com/CodingCrush/WeeklyReport && \ cd WeeklyReport && \ docker build -t weeklyreport:0.2 . && \ docker run -d \ --restart=unless-stopped \ --name weeklyreport-server \ -p 8000:80 \ -v /etc/localtime:/etc/localtime:r

1 简介 基于Python，测试框架采用Pytest,API方面采用requests库，UI采用Selenium，目前适配了windows下IE、Chrome，Mac下的Chrome 暂时未适配Firefox以及Linux下的所有浏览器(linux版本太多，有需求的话可以在Issue提出或者自行二次适配)，数据库方面采用SQLAlchemy，这个用到的比较少 2 依赖 开发时采用Python3.9,需要以下依赖(MacOS下)，Windows上可能有些区别，可以根据报错修改 apipkg==1.5 asgiref==3.3.1 async-lru==1.0.2 attrs==20.3.0 bcrypt==3.2.0 beautifulsoup4==4.9.3 bs4==0.0.1 certifi==2020.12.5 cffi==1.14.4 chardet==4.0.0 click==7

一个基于flask的web应用诞生第四篇，这篇文章主要介绍了如何让flask和mysql进行互联，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Python Web开发框架

Flask + Celery + SQLAlchemy示例应用程序 该示例应用程序演示了如何编写可与Flask和SQLAlchemy一起使用的Celery任务。 我很难找到一个可以正常工作的完整示例。 基于 。 代码特征 在Python 3.6上测试 组织良好的目录，带有大量注释 应用程序 命令 楷模 静止的 范本 意见 测试 包括测试框架（ py.test ） 包括数据库迁移框架（ alembic ） 向管理员发送错误电子邮件，以处理未处理的异常 建立开发环境 我们假设您已经安装了git和virtualenv和virtualenvwrapper 。 # Clone the code repository into ~/dev/my_app mkdir -p ~/dev cd ~/dev git clone https://github.com/lingthio/Flask-Us

人大金仓-KingbaseES客户端编程开发框架-SQLAlchemy

安装python3.6以上 安装包： pandas pymysql sqlalchemy

SQLAlchemy-JSON-API 快速的查询构建器，用于返回与兼容的结果。 目前仅支持 。 为什么？ 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.

sqlalchemy适配达梦代码源码

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