SQLAlchemy怎么在Oracle中自动建立win10映射网络驱动器

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-27 02:26 标签： win10映射网络驱动器

有做过连接oracle数据库的吗

报这个错 有没遇到过的

　答：数据的仓库，如：在ATM的示例中我们创建了一个 db 目录，称其为数据库

列名 类型 是否可以为空， 列名 类型 是否可以为空

MySQL的数据类型大致分为：数值、时间和字符串

用于连接远程服务器并执行上传下载

基于用户名密码上传下载：

 基于公钥密钥上传下载： 

# 对于更多限制命令，需要在系统中设置

这是一个创建于 572 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

早年没靠谱 orm 的时候（暴露年龄了），点了太多技能点在写 sql 上，之后觉得所有的 orm 都很拧巴。。。

3. 速度感人，一个两万条记录的查询，用时三秒。 sql<100ms

还有 django orm 如法实现分表。至少原生不支持。只能分区。

所以推荐原生 SQL ，还是 ORM 呢？

该用 orm 还是得用 orm 毕竟方便。一直都用 sql 有两个问题，一个是预防 sql 注入，另一个是代码不易读。

sqlalchemy 怎么评价呢，首先说，功能完善整齐

然后就是 1 楼所说的，拧巴！没错！有的时候真行想自己去撸 sql 。。 orm 是一种思维和开发的负担。难写难维护难调试

你看，这里面包含了不含下划线全小写风格，驼峰风格，下划线风格三种 style 。真是玩死你系列。

Django 的 ORM 调优其实并不是很难，很多时候慢是因为用的不对（糟糕的 SQL 一样慢）。

当然，在极少数情况下还是会出现 ORM 无能为力的情况，这时候可以直接写 SQL 。 ORM 和 SQL 并不冲突。为了这 0.x%的情况而放弃使用 ORM 很没必要。

1. Django 的查询可以嵌入 SQL ，也可以把自己手写的 SQL 绑定到对象上。

不知道你遇到的具体情况是怎么样的，不过在我看来第一条应当是可以实现。

2. 有些表连接写出来是子查询，这个需要结合具体案例，不是很确定是否是写法问题。

3. 2w 条数据查询用时 3 秒，这个非常不正常，需要结合具体代码进行分析。从我主观角度看是代码写的有问题。

django 的 orm 其实挺好的。应付 90% 的逻辑没问题，读起来改起来都比 sql 容易太多。

sqlalchemy 硬着头皮用了一段时间，实在研究不下去，改用 peewee 了。
用 peewee ，哪里碰到了问题直接去查源码，主体就一个 python 文件，感觉代码思路很清晰，碰到的大部分问题都得以解决了。
用 sqlalchemy 的时候想查源码都查不出个头绪来

个人曾经想过把 Django 的 ORM 完全剥离出来，这样就可以脱离 Django 使用，后来看到 peewee 就放弃了... 不是说它做得有多好，不过至少是存在了.

sqlalchemy 很多语言都有实现，换语言，换库都能直接上手。

1. Django 的查询可以嵌入 SQL ，也可以把自己手写的 SQL 绑定到对象上。

不知道你遇到的具体情况是怎么样的，不过在我看来第一条应当是可以实现。

django orm 是有 extra 的写法，不过我把这种写法归于直接 sql 一类。（也是我个人观点）

2. 有些表连接写出来是子查询，这个需要结合具体案例，不是很确定是否是写法问题。

3. 2w 条数据查询用时 3 秒，这个非常不正常，需要结合具体代码进行分析。从我主观角度看是代码写的有问题。

我的理解问题出在 django orm 在生成映射结构的时候多处使用 for 循环导致的这个问题。

不给 ORM 翻译出来的 SQL 就和裸 SQL 比较性能并猜测原因略有些耍流氓...

单纯执行上面的语句不会执行 SQL 。

超过 1s 是很正常的，因为你要把所有数据一次性取出来。你可以用调试工具看一下，生成的 SQL 就是`select * from <table name>`，查询速度本身是非常快的，但单 2w 条数据，别的不说，单网络传输都要费不少时间。

使用 Django 的 ORM ，如果慢的不正常，用调试工具看一下生成的 SQL ，通常都可以解决。所谓必须写 SQL 的地方极少。注：

- 部分复杂报表，查询速度慢，用 ORM 性能优化有些难做。

- 需要用到数据库专有特性， Django 不支持，需要用 extra 内嵌少量 SQL 。

SA 不适合初学者，以及一直用一种数据库的开发者。要驾驭好必须对 rmdb 有一定程度的认识，为了在不同数据库间充分利用他们的特性，并提供一致的接口， SA 没少下功夫，所以代码比其他 ORM 难读。 SA 不仅仅是 ORM 。

我只想说 SQLAlchemy 生成真正的 SQL 语句那就是灾难，性能的坑太多了。。。我觉得还是自己撸个简单的 ORM 比较好，我最新的项目就是这么干的， sql 执行效率杠杠的

直接手写 SQL 运行速度比 ORM 快很多

Django 的 ORM 事务和多库支持简直鸡肋。。。

超过 1s 是很正常的，因为你要把所有数据一次性取出来。你可以用调试工具看一下，生成的 SQL 就是`select * from <table name>`，查询速度本身是非常快的，但单 2w 条数据，别的不说，单网络传输都要费不少时间。

你的意思是说,(超过 1s 是很正常的)这一秒钟时间并不是 orm 引起的?

要么是因为你水平到位了.要么是因为项目刚开始没多长时间.等将来业务变动自己撸的就扛不住了.

以为我这么干过.(逃.

对 1s 很正常，和 ORM 没关系。

如果有 100w 条数据，你 list(qs)就不是慢的问题，内存会直接爆掉。

你执行 SQL ，实际上只是拿到一个游标，并没有立即将所有数据全部取出来。

你的 list(qs)实际上是一次性将数据全部取出丢到 list 里，不慢才怪。

我觉得任何 orm 都很拧巴。。

本来把多维数据放进二维的表就够受得了，完了之后各种 sql 查询特性还支持不齐。遇到一种新的子句就要看看文档怎么实现，不同框架还不一样，难受死了。

pep 没问题，但是你写 orm 语句就蛋痛了。

这里有一个不严谨的地方就是,我没有测试当前时间点 django orm 的效率.

最后还有一个问题,如果这种时间的损耗都可以忽略的话,大家所说的 ORM 影响效率的点在哪里呢?

肤浅的认为 sqlalchemy 并没有 django 的 orm 好，是真的好难用啊，文档也乱七八糟的感觉，每次都得去看源码，有人用估计也是在不用 django 的时候 orm 方案上早期没有太多的选择，看了 peewee 的文档后觉得 peewee 的文档结构够清楚，明确的要求 connect 和 close ，很方便就实现了自动 reconnect ，轻松两行代码就可以做到主从的读写分离，用 pwiz 还可以把已有的表自省生成 model ，感觉使用 peewee 才是 python orm 正确的选择，还有 records 也不错的样子，暂时还没有在项目里用过，说的是 SQL for Humans ：）

有没有人告诉我，什么是拧巴

看到楼上有人说 SQLAlchemy 支持的 DB 更多, 先假定这是对的. 但感觉并没什么用啊. 一般应用数据库选型定了一种后很少会换, 支持主流的 MySQL, PostgreSQL, Oracle 就可以了吧, 再多也没什么用.

哈，原来 peewee 用户挺多的

你好，想请教下 SqlAlchemy 的分表实现方法。

我现在是用 automap_base 来反向映射的表结构。

我也不会,只是又一次参加 pycon 年会的时候 达达的 rest api 负责人在做分享的时候讲到过.

我自己写了 ORM 后，觉得不如 SQLAlchemy 功能多，于是我就用 sqla 了。但是 sqla 比我自己写的 orm 臃肿。谁让它功能多呢？

要记得，优化好了的 ORM 总是不如优化好了的 SQL 纯净语句。我曾经为了这个动了些脑筋。

Python 就应该统一起来。驼峰风格学习下 Java 什么的语言。这样大家都能迅速读懂。

可惜 python 的很多库写手，也许喝了瓶酒，写库的时候，命名非常不规范，反正发布了，能 work 就行。但是如果是大公司发布标准库的话，应该注意很多。

当然当年的 MS 的很多库命名也十分令人蛋疼。

2333 其实质量比较差的是标准库。。

你们好像忽略了 java 上的 orm 。。基本都得手写 sql ，也就是查询结果能映射一下。

优点是数据库特性支持的很好（废话），缺点是需要较高的 sql 功底。

咦。。。发现自己一年多之前居然回复过这个帖。。

你好,有关于你的单独剥离 Django ORM 的相关笔记吗? (星星眼)~

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果

Dialect用于和数据API进行交流，根据配置文件的不同调用不同的数据库API，从而实现对数据库的操作，如:

这个功能只是优化在你写代码过程中，进一步优化

一般情况下，relationship跟外键在一起，当用显示存在obj.col这个方式的时候，我们一般叫正向查找，当使用backref叫做反向查找

# 与生成表结构无关，仅用于查询方便

MySql数据库常用命令

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