Django基础之ORM

news2025/1/31 5:07:00

一.前言

上一节简单的讲了一下orm,主要还是做个了解,这一节将和大家介绍更加细致的orm,以及他们的用法,到最后再和大家说一下cookie和session,就结束了全部的django基础部分

二.orm的基本操作

1.settings.py,连接数据库

2.settings.py,注册app

3.各app下面的models.py 编写models.类

class UserInfo(models.Model):
    .....
    .....

4.执行命令

python manage.py makemigrations    # 找到所有已注册的app中的models.py中的类读取 -> migrations配置
python manage.py migrate           # 读取已注册的app下的migrations配置 -> SQL语句  -> 同步数据库 

三.连接数据库 

我们django支持各种类型的数据库,例如mysql,sqlite3(默认的)等等,我们连接不同的数据库需要的是改settings.py下面的DATABASES 

1.连接django默认自带的sqlite3

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
    }
}

2.连接mysql

  • 安装MySQL & 启动MySQL服务

  • 手动创建数据库

  • django的settings.py配置

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'xxxxxxxx',  # 数据库名字
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root123', #数据库密码
        'HOST': '127.0.0.1',  # ip
        'PORT': 3306,
    }

安装第三方组件(两个选一个,推荐安装pymysql)

  • pymysql

    pip install pymysql
    项目根目录/项目名目录/__init__.py
        import pymysql
        pymysql.install_as_MySQLdb()
  • mysqlclient

    pip install mysqlclient
    电脑上先提前安装MySQL。

 四.连接池

django默认内置没有数据库连接池 ,所以我们要使用第三方的。

pip install django-db-connection-pool

DATABASES = {
    "default": {
        'ENGINE': 'dj_db_conn_pool.backends.mysql',
        'NAME': 'day04',  # 数据库名字
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root123',
        'HOST': '127.0.0.1',  # ip
        'PORT': 3306,
        'POOL_OPTIONS': {
            'POOL_SIZE': 10,  # 最小
            'MAX_OVERFLOW': 10,  # 在最小的基础上,还可以增加10个,即:最大20个。
            'RECYCLE': 24 * 60 * 60,  # 连接可以被重复用多久,超过会重新创建,-1表示永久。
            'TIMEOUT':30, # 池中没有连接最多等待的时间。
        }
    }

五.多数据库 

多数据库我们平时都用不上,只有在后续开发大项目时才能用得上,大家做个了解就好

DATABASES = {
    "default": {
        'ENGINE': 'dj_db_conn_pool.backends.mysql',
        'NAME': 'day05db',  # 数据库名字
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root123',
        'HOST': '127.0.0.1',  # ip
        'PORT': 3306,
        'POOL_OPTIONS': {
            'POOL_SIZE': 10,  # 最小
            'MAX_OVERFLOW': 10,  # 在最小的基础上,还可以增加10个,即:最大20个。
            'RECYCLE': 24 * 60 * 60,  # 连接可以被重复用多久,超过会重新创建,-1表示永久。
            'TIMEOUT': 30,  # 池中没有连接最多等待的时间。
        }
    },
    "bak": {
        'ENGINE': 'dj_db_conn_pool.backends.mysql',
        'NAME': 'day05bak',  # 数据库名字
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root123',
        'HOST': '127.0.0.1',  # ip
        'PORT': 3306,
        'POOL_OPTIONS': {
            'POOL_SIZE': 10,  # 最小
            'MAX_OVERFLOW': 10,  # 在最小的基础上,还可以增加10个,即:最大20个。
            'RECYCLE': 24 * 60 * 60,  # 连接可以被重复用多久,超过会重新创建,-1表示永久。
            'TIMEOUT': 30,  # 池中没有连接最多等待的时间。
        }
    },
}

 5.1 读写分离

我们有时候会进行读写分离,这个就需要用到多数据库,我们配置如下

192.168.1.2       default master   [写]
              组件
192.168.2.12      bak slave    [读]

生成数据库表

python manage.py makemigrations    # 找到所有已注册的app中的models.py中的类读取 -> migrations配置

python manage.py migrate
python manage.py migrate --database=default
python manage.py migrate --database=bak

后续再进行开发时

models.UserInfo.objects.using("default").create(title="外交部")
models.UserInfo.objects.using("bak").all() 

我们通过using来选择配置的数据库

我们这里看不见数据是因为读取的数据库我们没有做同步的组件

我们发现我们这样读写分离时每次都要选择指定的数据库,这样很难整,我们可以手动编写router类,让我们每次不需要指定就能知道

编写router类:(两个函数必须叫这个名字)

class DemoRouter(object):
    def db_for_read(self,model,**hints):
        return 'settings下面DATABASES的键'

    def db_for_write(self,model,**hints):
        return 'settings下面DATABASES的键'

然后我们在settings里面配置一下

DATABASE_ROUTERS=['utils.router.DemoRouter']

这样就是基本的router,然后我们还可以进行更细致的判断

我们说两个常用的对象

model._meta.app_label #app的名字
model._meta.model_name #modelss的名字(全小写)也就是表名

我们也可以基于这个来判断用哪个表

5.2 分库(多app)

也叫多app对应多个数据库

如图我们两个app里有两个model,我们想吧一个app的放在default数据库,另一个app的放在bak数据库,这个时候我们提交的命令就要改,然后就借助我们前面说的router进行判断以此来选择数据库

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate 第一个app名字 --database=default

python manage.py migrate 第二个app名字 --database=bak 

....... 

提交好后我们就来开始编辑router

我们现在就通过了一个简单的if判断实现了不同app选择不同数据库的需求了

 5.3 分库(单app)

在一个app中,我们想把多个模型拆分到不同的数据库中就需要,但是此时我们使用命令是无法完成的,我们就需要借助router来编写了

例如这个,我们想把第一张表放在default里面,下面两张表放在bak里面

def allow_migrate(self,db,app_label,model_name=None,**hints):
    '''
    执行这个命令的时候
    python manage.py migrate app名字 --database=default
    app_label=app名字
    db=default
    model_name 就是models里面的名字(全小写)
    通过return True 和False判断是否生成
    '''
    pass

我们同样还是先执行python manage.py makemigrations 

我们编写好后执行

python manage.py migrate web --database=default

migrate web --database=bak

注意:当我们--database=bak 一定要加上app名字 不然会不成功

六.表关系

这个我们在上一节已经给大家介绍过了(具体的比如参数我就不介绍,这里就直接放代码

一对多:

from django.db import models

class Depart(models.Model):
    title=models.CharField(verbose_name='标题',max_length=32,unique=True)

class UserInfo(models.Model):
    name=models.CharField(verbose_name='姓名',max_length=32,db_index=True)
    dp=models.ForeignKey(to='Depart',on_delete=models.CASCADE)
    
    class Meta:
        db_table='depart'

这个最后的class Meta下面的db_table='depart'的意思是让在数据库创建的表名为depart,入过不设置的话就是app名字_类名的小写,我们一般都不会设置,因为这样可以避免表名冲突,这里也是给大家引个介绍 

多对多:

from django.db import models
class Boy(models.Model):
    name = models.CharField(verbose_name='姓名', max_length=32)

class Girl(models.Model):
    name = models.CharField(verbose_name='姓名', max_length=32)

class B2G(models.Model):
    bid=models.ForeignKey(to='Boy',on_delete=models.CASCADE)
    gid=models.ForeignKey(to='Girl',on_delete=models.CASCADE)

这里我们就不用ManyToManyField这个字段了,上一节也说了

 一对一:

这个是上一节没和大家介绍的,当然肯定有人要问,一对一有啥好用的,为什么不创建一张表呢,但是大家想一想,在有的特殊的场景里面,就拿CSDN来说,我们是不是注册需要名称和密码,但是此时此刻我们还没有开通博客专区,如果我们要开通博客专区,是不是又得创建一张博客表,里面存放我们博客的地址和简介页面,这个时候就会用到一对一

from django.db import models
class UserInfo(models.Model):
    name=models.CharField(verbose_name='姓名',max_length=32,db_index=True)
    dp=models.ForeignKey(to='Depart',on_delete=models.CASCADE)

class Blog(models.Model):
    user=models.OneToOneField(to='UserInfo',on_delete=models.CASCADE)
    blog=models.CharField(verbose_name='博客地址',max_length=128)
    summery=models.CharField(verbose_name='简介',max_length=255)

七.数据操作 

7.1 单表数据操作

以这个数据库为例:

class Role(models.Model):
    title=models.CharField(verbose_name='标题',max_length=32)
    od=models.IntegerField(verbose_name='排序',default=0)

1.创建:

obj1 = models.Role.objects.create(title="管理员", od=1)
obj2 = models.Role.objects.create(**{"title": "管理员", "od": 1})
#通过以上两种直接创建,数据多用下面的那种,数据少用上面的那种,记住下面的字典前面一定要加上**

obj = models.Role(title="客户", od=1)
obj.od = 100
obj.save()

obj = models.Role(**{"title": "管理员", "od": 1})
obj.od = 100
obj.save()
#这种是先创建对象,放在内存里面,创建完的对象可以修改值,然后.save()就可以提交到数据库

 2.删除:

删除很简单,理论上就是先查找再删除,只要记住找到对象然后再.delete()

models.Role.objects.all().delete()
models.Role.objects.filter(title="管理员").delete()
#第一个是查找全部的对象,第二个filter里面是跟着各种条件,找到以后delete()就行了,他们的返回值是受影响的行数

3.更新

更新和删除的原理都一样,只要记得找到对象然后再update(数据)

models.Role.objects.all().update(od=99)
models.Role.objects.filter(id=7).update(od=99, title="管理员")
models.Role.objects.filter(id=7).update(**{"od": 99, "title": "管理员"})

 4.查找

我们前面删除和更新其实都用到查询了,大家可以发现查询可以查询全部也可以筛选完查询,查询得到的结果类型是QuerySet,里面套着obj类型,很像列表但是不是,我们可以for循环得到里面的每个元素,并且查询得到得返回值还可以.query得到他原本查询得命令

v1 = models.Role.objects.all()
for obj in v1:
    print(obj, obj.id, obj.title, obj.od)

v2 = models.Role.objects.filter(**{"od": 99, "id": 99}) #和前面一样支持两种
for obj in v2:
    print(obj, obj.id, obj.title, obj.od)

v3 = models.Role.objects.filter(id=99)
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(id__gt=2)
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(id__gte=2)
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(id__lt=2)
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(id__in=[11, 22, 33])
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(title__contains="户")
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(title__startswith="户")
print(v3.query)

v3 = models.Role.objects.filter(title__isnull=True)
print(v3.query)

# 不等于
v3 = models.Role.objects.exclude(id=99)
print(v3.query)

#不等于完还能再筛选
v3 = models.Role.objects.exclude(id=99).filter(od=88)
print(v3.query)

大家执行一下然后再看query语句就知道了,我在这里总结一下

全部用.all(),筛选让条件满足用.filter(id=99),筛选让条件取反.exclude(id=99)

__gt= 大于

__gte= 大于等于

__lt=  小于

__lte=  小于等于

__in=[11, 22, 33] 在这个里面

__contains=“户” 包含这个

__startswith="户" 以户开头

__isnull=True 为空

我们上面说的都是QuerySet里面套着obj,但是接下来会讲一些有用的

v4 = models.Role.objects.filter(id__gt=0).values("id", 'title')
print(v4)
v4 = models.Role.objects.filter(id__gt=0).values_list("id", 'title')
print(v4)
v4=models.Role.objects.all().first()
print(v4)
v4 = models.Role.objects.filter(id__gt=0).values("id", 'title').first()
print(v4)
v4 = models.Role.objects.filter(id__gt=10).exists() #判断这个对象是否存在 返回True或者False
print(v4)
# asc
v8 = models.Role.objects.filter(id__gt=0).order_by("id")
print(v8)
# id desc  od asc
v9 = models.Role.objects.filter(id__gt=0).order_by("-id", 'od')
print(v9)

我们所有的都总结一下就是,通过.filter()和.all()拿到的数据就是QuerySet[obj,obj,obj]这种类型的数据。

如果我们想要改变里面的数据类型就可以再在后面加上.value()和.values_list(),不过这里就要加上子弹名字,分别以这些字段构成的字典和元组,只要类型是QuerySet,我们既可以通过.first()拿到QuerySet的第一个元素(无论是对象,字典,元组)。

如果我们想判断QuerySet是否不为空就用.exists()。

如果我们想对拿到的QuerySet里面的元素(无论是对象,字典,元组)进行排序就用.order_by(),里面的参数就是字段名,这就是想升序,字段名前面加了个-就是降序,如果有多个值就是以第一个值为准,如果第一个值一样就按照第二个的来排,理解这些是不是对这些参数运用熟悉多了,所以学习这些还是得先学会数据类型。

7.2 一对多数据操作

class Depart(models.Model):
    title=models.CharField(verbose_name='标题',max_length=32,unique=True)

class UserInfo(models.Model):
    name=models.CharField(verbose_name='姓名',max_length=32,db_index=True)
    dp=models.ForeignKey(to='Depart',on_delete=models.CASCADE)

我们一对多以这个数据库为例,当然有很多都是和单表操作是重复的,我这里只和大家说不是重复的部分,也不会和上面讲的那么细

1.创建

models.UserInfo.objects.create(name='往日情怀酿作酒',dp_id=1)

obj=models.Depart.objects.filter(id=2).first()
models.UserInfo.objects.create(name='往日情怀酿作酒',dp=obj)
models.UserInfo.objects.create(name='往日情怀酿作酒',dp_id=obj.id)

这里在我们创建ForeignKey关联字段的时候,他在表中的名字会加上_关联字段名字(因为我们上面没有指定to_field,所以默认指定到了id),我们也可以直接用字段,但是后面=的参数就要是个对象了

2.更新

这里我就给大家介绍一个需要注意的点,我们可以通过ForeignKey__标题来实现跨表操作,但是我们更新只能本表数据

models.UserInfo.objects.filter(name="往日情怀酿作酒").update(dp_id=2)#这个是没有问题的
models.UserInfo.objects.filter(id=2).update(dp__title="销售部")#这样是不行的,不能删跨表更改

3.查找

这里不和大家说删除了,是因为主要就是查找,和前面没什么区别,介绍创建主要是为了和大家说一下ForeignKey关联的字段

v1=models.UserInfo.objects.all()
for obj in v1: #但是如果要跨表也就是加上__字段我们通常不会用这个,因为这个效率太差了
    print(obj.name,obj.id,obj.dp_id) #我们可以通过ForeignKey字段名__另一张表名来跨表

v2=models.UserInfo.objects.all().select_related("dp")
for obj in v2: #加上.select_related("depart")相当于把两张表给连起来了,效率就会高很多
    print(obj.name,obj.id,obj.dp_id)

v3=models.UserInfo.objects.all().values('id','name','dp__title')
print(v3)

v3 = models.UserInfo.objects.all().values_list('id', 'name', 'dp__title')
print(v3)

我们可以通过ForeignKey字段__来找到跨表的数据,这个是需要关注的

4.重点(容易犯毛病)

#正向操纵
# 我们可以通过ForeignKey进行跨表,这个是没有问题的
v1=models.UserInfo.objects.all().values('id','name','dp_id','dp__title')
print(v1)

#反向操作
#django里面会默认把我们用ForeignKey关联的表也可以通过__来连接起来
#例如这个关联了userinfo,那么userinfo也就是代表这个表关联字段的id,userinfo__name代表跨的表名
v2=models.Depart.objects.all().values('id','title','userinfo','userinfo__name')
print(v2)

但是我们假设一下,如果用户表里面有两个ForeignKey,那么他这个表名到底是关联的哪一个ForeignKey字段的id呢?那我们先来更新一下表

我们按照我们需求创建一个新部门new_dp,也是ForeignKey关联的,但是当我们更新表的时候,他会提示报错,这是因为django关联表的时候已经想到反向关联表会出现冲突,这个时候我们就要加上related_name用来做为反向关联的

class UserInfo(models.Model):
    name=models.CharField(verbose_name='姓名',max_length=32,db_index=True)
    dp=models.ForeignKey(to='Depart',on_delete=models.CASCADE,related_name='dp1')
    new_dp=models.ForeignKey(to='Depart',on_delete=models.CASCADE,related_name='dp2',default=1)

 related_name就是当多个ForeignKey关联同一个表时要加上的,到时候我们反向关联就不能用表名了,而是要用related_name

7.3 多对多数据操作 

class Boy(models.Model):
    name = models.CharField(verbose_name='姓名', max_length=32)

class Girl(models.Model):
    name = models.CharField(verbose_name='姓名', max_length=32)

class B2G(models.Model):
    bid=models.ForeignKey(to='Boy',on_delete=models.CASCADE)
    gid=models.ForeignKey(to='Girl',on_delete=models.CASCADE)
    adress=models.CharField(verbose_name='约会地点',max_length=32,default='北京中路八号ma')

 1.创建

models.Boy.objects.create(name="宝强")
models.Boy.objects.create(name="羽凡")
models.Boy.objects.create(name="乃亮")

models.Girl.objects.bulk_create(
    objs=[models.Girl(name="小路"), models.Girl(name="百合"), models.Girl(name="马蓉")],
    batch_size=3
)

models.B2G.objects.create(bid_id=1, gid_id=3, adress="北京")
models.B2G.objects.create(bid_id=1, gid_id=2, adress="上海")
models.B2G.objects.create(bid_id=2, gid_id=2, adress="芜湖")
models.B2G.objects.create(bid_id=2, gid_id=1, adress="安庆")

这里都一样,但是补前面没说的知识点就是批量创建, 用.bulk_create,参数是objs=[],里面是models.表名,不用加上objects,batch_size就是一次提交几个,如果数据多于batch_size那么就第二次创建

2.查找

# 1.宝强都与谁约会。
q = models.B2G.objects.filter(bid__name='宝强').select_related("gid")
for item in q:
    print(item.id, item.adress, item.bid.name, item.gid.name)

# 2.百合 都与谁约会。
q = models.B2G.objects.filter(gid__name='百合').values("id", 'bid__name', 'gid__name')
for item in q:
    print(item['id'], item['bid__name'], item['gid__name'])

这个没啥特殊的,就举几个例子和大家看看 

7.4 一对一数据操作

一对多大家都会,一对一怎么可能会不会呢?我就不多写了,难打字!

八.cookie和session

8.1 cookie

cookie前面都给大家介绍过了,这里来说一些用到的重要参数

def show(request):
    res=HttpResponse("返回")
    res.set_cookie("name",'Mr.7',max_age=100,path='/',domain='www.yy.com',secure=False,httponly=True)
    return res

max_age:cookie存活时间

path:哪些路径会携带这个cookie

domain:哪些域名会携带这个cookie

secure:是否只在https下携带

httponly:只允许请求使用cookie,这些参数不写也可以

这里要注意一下就是当我们用到域名的时候要在这里加上,通常使用*

8.2 session

session我们通常都是和cookie一起,这样比较方便

用到session我们的这个中间件一定要打开 

文件配置:

SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.file'
SESSION_FILE_PATH = 'session'
SESSION_COOKIE_NAME = "sid"  # Session的cookie保存在浏览器上时的key,即:sessionid=随机字符串
SESSION_COOKIE_PATH = "/"  # Session的cookie保存的路径
SESSION_COOKIE_DOMAIN = None  # Session的cookie保存的域名
SESSION_COOKIE_SECURE = False  # 是否Https传输cookie
SESSION_COOKIE_HTTPONLY = True  # 是否Session的cookie只支持http传输
SESSION_COOKIE_AGE = 1209600  # Session的cookie失效日期(2周)

SESSION_EXPIRE_AT_BROWSER_CLOSE = False  # 是否关闭浏览器使得Session过期
SESSION_SAVE_EVERY_REQUEST = True  # 是否每次请求都保存Session,默认修改之后才保存

数据库配置:

我们要把这个session的app给打开,并且重新执行makemigrations和migrate让他重新生成session的数据库

# session
SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.db'

SESSION_COOKIE_NAME = "sid"  # Session的cookie保存在浏览器上时的key,即:sessionid=随机字符串
SESSION_COOKIE_PATH = "/"  # Session的cookie保存的路径
SESSION_COOKIE_DOMAIN = None  # Session的cookie保存的域名
SESSION_COOKIE_SECURE = False  # 是否Https传输cookie
SESSION_COOKIE_HTTPONLY = True  # 是否Session的cookie只支持http传输
SESSION_COOKIE_AGE = 1209600  # Session的cookie失效日期(2周)

SESSION_EXPIRE_AT_BROWSER_CLOSE = False  # 是否关闭浏览器使得Session过期
SESSION_SAVE_EVERY_REQUEST = True  # 是否每次请求都保存Session,默认修改之后才保存

缓存版:

我们首先要创建缓存,这里介绍用redis,首先要安装模块

pip install django-redis

再在settings.py里面创建 CACHES

CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "密码",
        }
    }

# session
SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.cache'
SESSION_CACHE_ALIAS = 'default' 

SESSION_COOKIE_NAME = "sid"  # Session的cookie保存在浏览器上时的key,即:sessionid=随机字符串
SESSION_COOKIE_PATH = "/"  # Session的cookie保存的路径
SESSION_COOKIE_DOMAIN = None  # Session的cookie保存的域名
SESSION_COOKIE_SECURE = False  # 是否Https传输cookie
SESSION_COOKIE_HTTPONLY = True  # 是否Session的cookie只支持http传输
SESSION_COOKIE_AGE = 1209600  # Session的cookie失效日期(2周)

SESSION_EXPIRE_AT_BROWSER_CLOSE = False  # 是否关闭浏览器使得Session过期
SESSION_SAVE_EVERY_REQUEST = True  # 是否每次请求都保存Session,默认修改之后才保存

九.总结 

今天的内容有很多,主要就是麻烦,大家后期肯定会大量的用到,毕竟是最重要的,所以内容多也很正常,我感觉主要还是得先理解数据类型,这样就会更好理解

十.补充 

下一期将和大家开始讲项目,期待大家的点赞关注加收藏 

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当下,深度学习在农业领域的研究热度持续攀升,相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后,质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物,缺乏能够落地转化的实际价值,“凑数” 的痕迹十分明显。在农业信息化领域的…

WPF基础 | 深入 WPF 事件机制:路由事件与自定义事件处理

WPF基础 | 深入 WPF 事件机制:路由事件与自定义事件处理 一、前言二、WPF 事件基础概念2.1 事件的定义与本质2.2 常见的 WPF 事件类型 三、路由事件3.1 路由事件的概念与原理3.2 路由事件的三个阶段3.3 路由事件的标识与注册3.4 常见的路由事件示例 四、自定义事件处…

C++封装红黑树实现mymap和myset和模拟实现详解

文章目录 map和set的封装map和set的底层 map和set的模拟实现insertiterator实现的思路operatoroperator- -operator[ ] map和set的封装 介绍map和set的底层实现 map和set的底层 一份模版实例化出key的rb_tree和pair<k,v>的rb_tree rb_tree的Key和Value不是我们之前传统意…

如何用matlab画一条蛇

文章目录 源代码运行结果代码说明结果 源代码 % 画蛇的代码 % 2025-01-28/Ver1 % 清空环境 clc; clear; close all;% 定义蛇的身体坐标 t linspace(0, 4*pi, 100); % 参数化变量 x t; % x坐标 y sin(t) 0.5 * sin(3*t); % y坐标&#xff0c;形成更复…

DVC - 数据版本和机器学习实验的命令行工具和 VS Code 扩展

文章目录 一、关于 DVC二、快速启动三、DVC的工作原理四、VS代码扩展五、安装Snapcraft&#xff08;Linux&#xff09;Chocolatey (Windows)Brew (mac OS)Anaconda (Any platform)PyPI&#xff08;Python&#xff09;Package (Platform-specific)Ubuntu / Debian (deb)Fedora /…

理解神经网络:Brain.js 背后的核心思想

温馨提示 这篇文章篇幅较长,主要是为后续内容做铺垫和说明。如果你觉得文字太多,可以: 先收藏,等后面文章遇到不懂的地方再回来查阅。直接跳读,重点关注加粗或高亮的部分。放心,这种“文字轰炸”不会常有的,哈哈~ 感谢你的耐心阅读!😊 欢迎来到 brain.js 的学习之旅!…

Maui学习笔记- SQLite简单使用案例02添加详情页

我们继续上一个案例&#xff0c;实现一个可以修改当前用户信息功能。 当用户点击某个信息时&#xff0c;跳转到信息详情页&#xff0c;然后可以点击编辑按钮导航到编辑页面。 创建项目 我们首先在ViewModels目录下创建UserDetailViewModel。 实现从详情信息页面导航到编辑页面…

Autogen_core 测试代码:test_cache_store.py

目录 原始代码测试代码代码中用到的typing注解 原始代码 from typing import Dict, Generic, Optional, Protocol, TypeVarT TypeVar("T")class CacheStore(Protocol, Generic[T]):"""This protocol defines the basic interface for store/cache o…

变压器的漏感

测量变压器漏感的时候需要将次级绕组短路&#xff1a; 测量变压器初级线圈的电感方法很简单&#xff0c;直接用LCR测量就可&#xff0c;无需像测量漏感那样将次级绕组短接&#xff1a;

从ChatGPT热潮看智算崛起

2025年1月7日&#xff0c;科智咨询发布《2025年IDC产业七大发展趋势》&#xff0c;其中提到“ChatGPT开启生成式AI热潮&#xff0c;智能算力需求暴涨&#xff0c;算力供给结构发生转变”。 【图片来源于网络&#xff0c;侵删】 为何会以ChatGPT发布为节点呢&#xff1f;咱们一起…

攻克 AI 幻觉难题

当下&#xff0c;AI 已经成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是智能语音助手&#xff0c;还是对话式的AI模型&#xff0c;它们凭借强大的算法和海量的数据&#xff0c;为我们答疑解惑、出谋划策。 然而&#xff0c;小编今天向AI提问&#xff1a;上山打老虎。他却回答&#x…