11、使用 SQLAlchemy 创建 CRUD 事务

使用 SQLAlchemy 创建 CRUD 事务

1. 连接到关系型数据库

1.1 数据库引擎初始化

首先,我们需要创建一个数据库引擎,它是一个全局对象,在整个应用程序中只能创建一次。以下是创建数据库引擎的代码:

DB_URL = "postgresql://postgres:admin2255@localhost:5433/fcms"
engine = create_engine(DB_URL)

引擎遵循懒初始化设计模式,在应用程序的第一次 SQL 事务之后才会建立第一个数据库连接。此外,这个引擎对于创建 SQLAlchemy 用于执行 CRUD 事务的 ORM 会话至关重要。

1.2 会话工厂初始化

SQLAlchemy 中的所有 CRUD 事务都由会话驱动。每个会话管理一组数据库的“写”和“读”操作,并检查是否执行这些操作。在创建会话之前,数据层需要一个绑定到引擎的会话工厂。以下是创建会话工厂的代码:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine(DB_URL)
SessionFactory = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

需要将会话的 autocommit 属性设置为 False

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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