GVKun编程网logo

使用 Flask 将每个字符串值插入表 SQL（flask-sqlachemy）

6

想了解使用Flask将每个字符串值插入表SQL的新动态吗？本文将为您提供详细的信息，我们还将为您解答关于flask-sqlachemy的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于23.Flask操作Mysq

想了解使用 Flask 将每个字符串值插入表 SQL的新动态吗？本文将为您提供详细的信息，我们还将为您解答关于flask-sqlachemy的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于23. Flask 操作Mysql数据库 - flask-sqlalchemy扩展、c# – 将每个元素的一行排列成单个字符串、Flask (flask_sqlalchemy) 使用原生 sql 封装、Flask sqlalchemy 不使用 mysql 插入外键的新知识。

本文目录一览：

使用 Flask 将每个字符串值插入表 SQL（flask-sqlachemy）

使用 Flask 将每个字符串值插入表 SQL（flask-sqlachemy）

如何解决使用 Flask 将每个字符串值插入表 SQL？

我有如下字符串值：

test.test.com
atest.com
btest.com
ctest.com

我想将它们插入到数据库表中，例如： DB Example

我试过了：

@flask.route(''/domain_settings'',methods=[''GET'',''POST''])
def domain_settings():
   ss = (s.replace('' '',''''))
   print(ss)
   # test.test.com
   # atest.com
   # btest.com
   # ctest.com
   cur = MysqL.connection.cursor()
   cur.execute(''INSERT INTO domain (domain_name) VALUES (%s)'',[ss])
   MysqL.connection.commit()
   cur.close()

但它将它们插入一行，如： db

我怎样才能做到这一点？

解决方法

您可以尝试 split 方法并在 "\n" 上拆分字符串，然后在 for 循环中插入值。

@flask.route(''/domain_settings'',methods=[''GET'',''POST''])
def domain_settings():
   s_list = s.split(''\n'') 
   cur = mysql.connection.cursor()
   for domain in s_list:
       cur.execute(''INSERT INTO domain (domain_name) VALUES (%s)'',[domain])
   mysql.connection.commit()
   cur.close()

23. Flask 操作Mysql数据库 - flask-sqlalchemy扩展

23. Flask 操作Mysql数据库 - flask-sqlalchemy扩展

官网文档

https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/

数据库的设置

Web应用中普遍使用的是关系模型的数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。它使用结构化的查询语言。关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如：商品表里有name、price、number等。 Flask本身不限定数据库的选择，你可以选择sql或NOsql的任何一种。也可以选择更方便的sqlALchemy，类似于Django的ORM。sqlALchemy实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和sql语句打交道，而是通过Python对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升。

sqlAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了sqlAlchemy操作的flask扩展。

下面使用MysqL作为示例进行说明。

创建MysqL数据库

1.登录数据库

MysqL -u root -p password

2.创建数据库，并设定编码

create database <数据库名> charset=utf8;

3.显示所有数据库

show databases;

4.执行如下

MysqL> create database flask_ex charset=utf8;
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)

安装flask-sqlalchemy的扩展

pip install -U Flask-sqlAlchemy

python2：要连接MysqL数据库，仍需要安装flask-MysqLdb

pip install flask-MysqLdb

python3：要连接MysqL数据库，仍需要安装pyMysqL

pip install pyMysqL

本篇章内容以python3作为开讲。

使用Flask-sqlAlchemy连接MysqL数据库

使用Flask-sqlAlchemy扩展操作数据库，首先需要建立数据库连接。数据库连接通过URL指定，而且程序使用的数据库必须保存到Flask配置对象的sqlALCHEMY_DATABASE_URI键中。

对比下Django和Flask中的数据库设置：

Django的数据库设置：

DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.MysqL', # 修改后端数据库使用MysqL
'NAME': 'mydb', # 设置访问数据库名称
'USER': 'root', # 访问访问MysqL用户名
'PASSWORD': 'password', # 设置访问密码
'HOST': 'localhost', # 设置访问ip地址
'PORT': 3306, # 设置访问端口号
    }
}

Flask的数据库设置：

app.config['sqlALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'MysqL://root:MysqL@127.0.0.1:3306/flask_ex'

常用的sqlAlchemy字段类型

上面看完了如何设置连接数据库，那么来看看，使用sqlAlchemy创建数据模型的时候，基本的字段类型如下：

类型名 python中类型 说明
Integer int 普通整数，一般是32位
SmallInteger int 取值范围小的整数，一般是16位
BigInteger int或long 不限制精度的整数
Float float 浮点数
Numeric decimal.Decimal 普通整数，一般是32位
String str 变长字符串
Text str 变长字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化
Unicode unicode 变长Unicode字符串
UnicodeText unicode 变长Unicode字符串，对较长或不限长度的字符串做了优化
Boolean bool 布尔值
Date datetime.date 时间
Time datetime.datetime 日期和时间
LargeBinary str 二进制文件

常用的sqlAlchemy列选项

选项名 说明
primary_key 如果为True，代表表的主键
unique 如果为True，代表这列不允许出现重复的值
index 如果为True，为这列创建索引，提高查询效率
nullable 如果为True，允许有空值，如果为False，不允许有空值
default 为这列定义默认值

常用的sqlAlchemy关系选项

选项名 说明
backref 在关系的另一模型中添加反向引用
primary join 明确指定两个模型之间使用的联结条件
uselist 如果为False，不使用列表，而使用标量值
order_by 指定关系中记录的排序方式
secondary 指定多对多中记录的排序方式
secondary join 在sqlAlchemy中无法自行决定时，指定多对多关系中的二级联结条件

上面这些有很多基本选项的说明，下面来进行数据库的基本增删改等操作来加强理解。

数据库基本操作

在Flask-sqlAlchemy中，插入、修改、删除操作，均由数据库会话管理。会话用db.session表示。在准备把数据写入数据库前，要先将数据添加到会话中然后调用commit()方法提交会话。

数据库会话是为了保证数据的一致性，避免因部分更新导致数据不一致。提交操作把会话对象全部写入数据库，如果写入过程发生错误，整个会话都会失效。

数据库会话也可以回滚，通过db.session.rollback()方法，实现会话提交数据前的状态。

在Flask-sqlAlchemy中，查询操作是通过query对象操作数据。最基本的查询是返回表中所有数据，可以通过过滤器进行更精确的数据库查询。

下面先来创建两个表的数据模型：用户表和角色表。

在视图函数中定义模型类

看完了上面那么多的概念说明，下面来看看如何创建数据模型以及创建数据表，如下：

1.在脚本15_sqlAlchemy.py编写创建User和Role数据模型

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import sqlAlchemy
import pyMysqL
pyMysqL.install_as_MysqLdb()

app = Flask(__name__)

class Config(object):
"""配置参数"""
# 设置连接数据库的URL
    user = 'root'
    password = '********'
    database = 'flask_ex'
    app.config['sqlALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'MysqL://%s:%s@127.0.0.1:3306/%s' % (user,password,database)

# 设置sqlalchemy自动更跟踪数据库
    sqlALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True

# 查询时会显示原始sql语句
    app.config['sqlALCHEMY_ECHO'] = True

# 禁止自动提交数据处理
    app.config['sqlALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = False

# 读取配置
app.config.from_object(Config)

# 创建数据库sqlalchemy工具对象
db = sqlAlchemy(app)

class Role(db.Model):
# 定义表名
    __tablename__ = 'roles'
# 定义字段
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True)
    users = db.relationship('User',backref='role') # 反推与role关联的多个User模型对象

class User(db.Model):
# 定义表名
    __tablename__ = 'users'
# 定义字段
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    name = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
    email = db.Column(db.String(64),unique=True)
    pswd = db.Column(db.String(64))
    role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id')) # 设置外键

if __name__ == '__main__':

# 删除所有表
    db.drop_all()

# 创建所有表
    db.create_all()
  1. 执行脚本，创建数据库
python3 15_sqlAlchemy.py

3.在MysqL查看已经创建的表结构

MysqL> show tables;
+--------------------+
| Tables_in_flask_ex |
+--------------------+
| roles              |
| users              |
+--------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

MysqL> 
MysqL> desc users;
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name    | varchar(64) | YES  | UNI | NULL    |                |
| email   | varchar(64) | YES  | UNI | NULL    |                |
| pswd    | varchar(64) | YES  |     | NULL    |                |
| role_id | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |                |
+---------+-------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

MysqL> 
MysqL> desc roles;
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name  | varchar(64) | YES  | UNI | NULL    |                |
+-------+-------------+------+-----+---------+----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

MysqL>

创建好了数据表之后，下面来看看如何执行数据的增删查改的。

常用的sqlAlchemy查询过滤器

过滤器 说明
filter() 把过滤器添加到原查询上，返回一个新查询
filter_by() 把等值过滤器添加到原查询上，返回一个新查询
limit 使用指定的值限定原查询返回的结果
offset() 偏移原查询返回的结果，返回一个新查询
order_by() 根据指定条件对原查询结果进行排序，返回一个新查询
group_by() 根据指定条件对原查询结果进行分组，返回一个新查询

常用的sqlAlchemy查询执行器

方法 说明
all() 以列表形式返回查询的所有结果
first() 返回查询的第一个结果，如果未查到，返回None
first_or_404() 返回查询的第一个结果，如果未查到，返回404
get() 返回指定主键对应的行，如不存在，返回None
get_or_404() 返回指定主键对应的行，如不存在，返回404
count() 返回查询结果的数量
paginate() 返回一个Paginate对象，它包含指定范围内的结果

创建表：

db.create_all()

删除表

db.drop_all()

每次插入单条数据


if __name__ == '__main__':

# 插入一条角色数据
    role1 = Role(name='admin')
    db.session.add(role1)
    db.session.commit()

# 再次插入一条数据
    role2 = Role(name='user')
    db.session.add(role2)
    db.session.commit()

执行脚本：

python3 15_sqlAlchemy.py

在MysqL中查看插入的数据，如下：

MysqL> select * from roles \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
name: admin
*************************** 2. row ***************************
id: 2
name: user
2 rows in set (0.00 sec)

一次插入多条数据

    # 一次性插入多条数据
    user1 = User(name='wang',email='wang@163.com',pswd='123456',role_id=role1.id)
    user2 = User(name='zhang',email='zhang@189.com',pswd='201512',role_id=role2.id)
    user3 = User(name='chen',email='chen@126.com',pswd='987654',role_id=role2.id)
    user4 = User(name='zhou',email='zhou@163.com',pswd='456789',role_id=role1.id)
    db.session.add_all([user1,user2,user3,user4])
    db.session.commit()

执行插入数据，如下：

python3 15_sqlAlchemy.py

在MysqL中查询插入的数据如下：

MysqL> select * from users \G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
name: wang
  email: wang@163.com
   pswd: 123456
role_id: 1
*************************** 2. row ***************************
id: 2
name: zhang
  email: zhang@189.com
   pswd: 201512
role_id: 2
*************************** 3. row ***************************
id: 3
name: chen
  email: chen@126.com
   pswd: 987654
role_id: 2
*************************** 4. row ***************************
id: 4
name: zhou
  email: zhou@163.com
   pswd: 456789
role_id: 1
4 rows in set (0.00 sec)

MysqL>

虽然这里在python中看上去是一次性插入多条数据，其实在MysqL也是执行多行插入的语句，通过MysqL的日志可以看到如下：

2019-11-23T16:48:56.984459Z	 9061 Query	INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('wang', 'wang@163.com', '123456', 1)
2019-11-23T16:48:56.997132Z	 9061 Query	INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('zhang', 'zhang@189.com', '201512', 2)
2019-11-23T16:48:57.010175Z	 9061 Query	INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('chen', 'chen@126.com', '987654', 2)
2019-11-23T16:48:57.024134Z	 9061 Query	INSERT INTO users (name, email, pswd, role_id) VALUES ('zhou', 'zhou@163.com', '456789', 1)

实际上并没有将多个values合并到一个insert语句，依然是多个insert语句逐个插入的。

查询:filter_by精确查询

返回名字等于wang的所有user

User.query.filter_by(name='wang').all()

在交互模型执行如下：

>python3 db_demo.py shell
In [1]: from db_demo import User

In [2]: User.query.filter_by(name='wang').all()
Out[2]: [<User 1>]

In [3]:

first()返回查询到的第一个对象

User.query.first()

执行如下：

In [3]: User.query.first()
Out[3]: <User 1>

all()返回查询到的所有对象

User.query.all()

执行如下：

In [4]: User.query.all()
Out[4]: [<User 1>, <User 2>, <User 3>, <User 4>]

In [5]:

filter模糊查询，返回名字结尾字符为g的所有数据。

User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()

执行如下：

In [5]: User.query.filter(User.name.endswith('g')).all()
Out[5]: [<User 1>, <User 2>]

get()，参数为主键，如果主键不存在没有返回内容

User.query.get()

执行如下：

In [6]: User.query.get(2)
Out[6]: <User 2>

In [7]: user2 = User.query.get(2)

In [8]: user2.name
Out[8]: 'zhang'

逻辑非，返回名字不等于wang的所有数据。

User.query.filter(User.name!='wang').all()

执行如下：

In [9]: User.query.filter(User.name!='wang').all()
Out[9]: [<User 2>, <User 3>, <User 4>]

逻辑与，需要导入and*，返回and*()条件满足的所有数据。

from sqlalchemy import and_
User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

执行如下：

In [10]: from sqlalchemy import and_

In [15]: users = User.query.filter(and_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

In [16]: for user in users:
    ...:     print(user.email)
    ...:
zhou@163.com

逻辑或，需要导入or_

from sqlalchemy import or_
User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

执行如下：

In [17]: from sqlalchemy import or_

In [18]: users = User.query.filter(or_(User.name!='wang',User.email.endswith('163.com'))).all()

In [19]: for user in users:
    ...:     print(user.name, user.email)
    ...:
wang wang@163.com
zhang zhang@189.com
chen chen@126.com
zhou zhou@163.com

In [20]:

not_ 相当于取反

from sqlalchemy import not_
User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()

执行如下：

In [22]: from sqlalchemy import not_

In [25]: users = User.query.filter(not_(User.name=='chen')).all()

In [26]: for user in users:
    ...:     print(user.name, user.email)
    ...:
wang wang@163.com
zhang zhang@189.com
zhou zhou@163.com

查询数据后删除

user = User.query.first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()
User.query.all()

执行如下：

(venv) $ >python3 db_demo.py shell

In [1]: from db_demo import User

In [3]: user = User.query.first()

In [5]: from db_demo import db

In [6]: db.session.delete(user)

In [7]: db.session.commit()

In [8]: User.query.all()
Out[8]: [<User 2>, <User 3>, <User 4>]

更新数据

user = User.query.first()
user.name = 'dong'
db.session.commit()
User.query.first()

执行如下：

In [1]: from db_demo import User

In [5]: from db_demo import db

In [9]: user = User.query.first()

In [10]: user
Out[10]: <User 2>

In [11]: user.name
Out[11]: 'zhang'

In [12]: user.name = 'dong'

In [13]: db.session.commit()

In [14]: user = User.query.first()

In [15]: user.name
Out[15]: 'dong'

使用update

User.query.filter_by(name='zhang').update({'name':'li'})

执行如下：

In [21]: User.query.filter_by(name='dong').update({'name':'li'})
Out[21]: 0

In [22]: User.query.get(2)
Out[22]: <User 2>

In [23]: user = User.query.get(2)

In [24]: user.name
Out[24]: 'li'

关联查询示例：角色和用户的关系是一对多的关系，一个角色可以有多个用户，一个用户只能属于一个角色。

关联查询角色的所有用户：

#查询roles表id为1的角色
role1 = Role.query.get(1)
#查询该角色的所有用户
role1.users

执行如下：

In [25]: from db_demo import Role

In [26]: role1 = Role.query.get(1)

In [27]: role1.users
Out[27]: [<User 4>]

In [28]: role2 = Role.query.get(2)

In [29]: role2.users
Out[29]: [<User 2>, <User 3>]

关联查询用户所属角色：

#查询users表id为3的用户
user1 = User.query.get(3)
#查询用户属于什么角色
user1.role

执行如下：

In [30]: user1 = User.query.get(3)

In [31]: user1.role
Out[31]: <Role 2>

 

c# – 将每个元素的一行排列成单个字符串

c# – 将每个元素的一行排列成单个字符串

我有一个类型为List< string []>我将转换为一个字符串与换行符上的每个字符串[].我使用以下LINQ查询来平滑列表,但是我不知道如何在每个字符串[]之间添加一行,而不会将查询扩展到更丑陋的内容中.有没有办法做到这一点,没有内向我的查询,并使用String.Join或IEnumberable.Aggregate内部的foreach循环？ 
results.SelectMany(x => x).Aggregate((c,n) => c + "," + n)

解决方法

String.Join(Environment.NewLine,results.Select(a => String.Join(",",a)));

完整样品：

var results = new List<string[]> {
    new[]{"this","should","be","on"},new[]{"other","line"}
};

var result = String.Join(Environment.NewLine,a)));

结果：

this,should,be,on
other,line

UPDATE这里是完成的聚合 – 它使用StringBuilder在内存中构建单个字符串

results.Aggregate(new StringBuilder(),(sb,a) => sb.AppendLine(String.Join(",a)),sb => sb.ToString());

Flask (flask_sqlalchemy) 使用原生 sql 封装

Flask (flask_sqlalchemy) 使用原生 sql 封装

OSC 请你来轰趴啦！1028 苏州源创会，一起寻宝 AI 时代

app.py

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy()

新建一个 py 文件 db_seeson.py

from init import db

def fetch_to_dict(sql, params={}, fecth=''all'', bind=None):
    ''''''
    dict的方式返回数据
    :param sql: select * from xxx where name=:name
    :param params:{''name'':''zhangsan''}
    :param fecth:默认返回全部数据，返回格式为[{},{}],如果fecth=''one'',返回单条数据，格式为dict
    :param bind:连接的数据，默认取配置的SQLALCHEMY_DATABASE_URL，
    :return:
    ''''''
    resultProxy = db.session.execute(sql, params, bind=db.get_engine(bind=bind))
    if fecth == ''one'':
        result_tuple = resultProxy.fetchone()
        if result_tuple:
            result = dict(zip(resultProxy.keys(), list(result_tuple)))
        else:
            return None
    else:
        result_tuple_list = resultProxy.fetchall()
        if result_tuple_list:
            result = []
            keys = resultProxy.keys()
            for row in result_tuple_list:
                result_row = dict(zip(keys, row))
                result.append(result_row)
        else:
            return None
    return result


# 分页
def fetch_to_dict_pagetion(sql, params={}, page=1, page_size=15, bind=None):
    sql_count = """select count(*) as count from (%s) _count""" % sql
    total_count = get_count(sql_count, params, bind=bind)
    sql_page = ''%s limit %s,%s'' % (sql, (page - 1) * page_size, page_size)
    print(''sql_page:'', sql_page)
    result = fetch_to_dict(sql_page, params, ''all'', bind=bind)
    result_dict = {''results'': result, ''count'': total_count}
    return result_dict


# 执行单条语句（update,insert）
def execute(sql, params={}, bind=None):
    print(''sql'', sql)
    db.session.execute(sql, params, bind=db.get_engine(bind=bind))
    db.session.commit()

def get_count(sql, params={}, bind=None):
 return int(fetch_to_dict(sql, params, fecth=''one'', bind=bind).get(''count''))

# 执行多条语句，失败自动回滚
def execute_many(sqls):
    print(sqls)
    if not isinstance(sqls, (list, tuple)):
        raise Exception(''type of the parameters must be list or tuple'')
    if len(sqls) == 0:
        raise Exception("parameters''s length can''t be 0")
    for statement in sqls:
        if not isinstance(statement, dict):
            raise Exception("parameters erro")
    try:
        for s in sqls:
            db.session.execute(s.get(''sql''), s.get(''params''), bind=db.get_engine(bind=s.get(''bind'', None)))
        db.session.commit()
    except Exception as e:
        db.session.rollback()
        raise Exception("execute sql fail ,is rollback")

 

Flask sqlalchemy 不使用 mysql 插入外键

Flask sqlalchemy 不使用 mysql 插入外键

如何解决Flask sqlalchemy 不使用 mysql 插入外键？

我正在使用 Flask sqlalchemy 为使用 MysqL 的数据库创建一些表。我在设置一些外键时遇到问题，

表格是：

class Specific(db.Model):
    code = db.Column(db.String(30),primary_key=True,index=True)
    serial_number = db.Column(db.String(30),index=True)
    equipment_id = db.Column(db.String(30),db.ForeignKey(''general.id''),index=True)
    #setting relationship fields
    tickets_equip_code = db.relationship(''Ticket'',backref=''specific_code'',lazy=''dynamic'')
    tickets_serial_number = db.relationship(''Ticket'',backref=''specific_serial,lazy=''dynamic'')
    

class Ticket(db.Model):
    id = db.Column(db.String(30),primary_key=True)
    solicitant = db.Column(db.String(30),db.ForeignKey(''user.id''),index=True,unique=False)
    #setting the foreign keys
    equipment_code = db.Column(db.String(30),db.ForeignKey(''specific.code''),nullable=False)
    equipment_serial_number = db.Column(db.String(30),db.ForeignKey(''specific.serial_number''),nullable=False)

当我尝试在控制台中使用 db.create_all() 创建所有表时出现问题，出现以下错误：

pyMysqL.err.OperationalError 1822 "Failed to add the foreign key constraint. Missing index for constraint ''fk_ticket_serial_number'' in the referenced table ''specific''"

我有其他带有 FK 的 db 模型，但它们似乎运行良好，这两个模型是导致问题的模型，但我无法理解。我什至尝试仅使用上述模型中的两个 FK 之一来运行脚本，并且运行良好；我还尝试使用 Specific 设置 __table_args__ 模型中的两个主键，还尝试使用 Tickets 手动设置 __table_args__ 中的 FK 约束（这就是名称 '' fk_ticket_serial_number'' 出现）但没有效果。 你们有什么想法可能会出错吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

关于使用 Flask 将每个字符串值插入表 SQL和flask-sqlachemy的问题我们已经讲解完毕，感谢您的阅读，如果还想了解更多关于23. Flask 操作Mysql数据库 - flask-sqlalchemy扩展、c# – 将每个元素的一行排列成单个字符串、Flask (flask_sqlalchemy) 使用原生 sql 封装、Flask sqlalchemy 不使用 mysql 插入外键等相关内容，可以在本站寻找。

本文标签：

上一篇Mysql 插入查询抱怨 >= not valid at this position 错误（mysql查询报错2014）

下一篇即使语法与官方网站上的相同，此 playsound 模块的代码中有什么错误？（即使和即使用法的区别）

相关文章