最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书（本文部分内容来自 Fluent Python 这本书），书中提到了数据模型这个词，数据模型是不是我们经常说的数据类型？其实不是，数据模型是对 Python 框架的描述，他规范了自身构建模块的接口，这些接口我们可以理解为是 Python 中的特殊方法，例如 __iter__、__len__、__del__ 等。这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。假如我们在讨论，拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列，实际上我们就是在讨论序列的数据模型。
在Flask-RESTful中，数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。
在FastAPI中，我们可以使用Python的标准类型注释来定义数据模型。例如，以下是一个描述用户信息的数据模型：
Django REST框架构建Web API。Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。强烈建议
提到数据模型，一定要说一下MVC,MVC框架是现代web开发中最流行的开发框架，它将数据与业务逻辑分开，减小了应用之间的高度耦合。个人非常喜欢MVC开发框架，除了具有上述特性，它使得web开发变得非常
Django 是一个强大的Python Web框架，它以快速开发和高度可扩展性而闻名。本文将带您深入了解Django的基本概念和核心功能，帮助您从零开始构建一个简单的Web应用。
本文引自图灵新书《流畅的Python》的第一章——Python数据模型。本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。 书籍信息 作者：Luciano Ramalho 译者：安道 吴珂 PSF研究员、知名Py
概述 最近在看《Fluent Python》一书，书中解释了Python很多重要的设计理念和实践，下面是我在看此书的读书笔记。Python的设计思想主要体现在它的数据模型上,而数据模型所描述和传递的API更能让你创造出和抽象出自己对象世界。数据模型是对Python框架的描述。 magic and dunder:magic是特殊方法的昵称，dunder是双下划线. Data Model 深入 为了深入了解Python Data Model的内部实现，我们先看一下代码示例： # -*- coding:utf-
新书小广告 《Python爬虫开发与项目实战》基础篇 试读章节链接： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg 这本书包括基础篇，中级篇和深入篇三个部分，不仅适合零基础的朋友入门，也适合有一定基础的爬虫爱好者进阶，如果你不会分布式爬虫，不会千万级数据的去重，不会怎么突破反爬虫，不会分析js的加密，这本书会给你惊喜。 前言 从上一节我们知道home应用需要涉及文章，分类和标签三个部分，其实这就是个人博客系统最核心的功能：发表文章。下面我们分析一下数据库
web软件，是软件发展过程中最重要也是代表了将来软件应用的一种趋势。 对于web软件的开发来说，传统意义上的java语言、php语言、ruby语言都是web软件开发过程中经常被用于企业级软件开发的利器，随着近些年python语言的发展，大家逐步认识到python语言用于软件开发、尤其是web软件开发的高效性和高性能，所以很多开发人员逐步的参与到了python为基本开发环境的web软件开发中。
让我们通过一个简单的示例来演示如何使用 FastAPI 创建 RESTful API。我们将创建一个简单的电子商务 API，用于管理产品和订单。
Pydantic是一个基于Python类型注解的数据验证和设置管理工具。它主要用于FastAPI等框架中进行数据验证，但也可以在其他场景中使用。Pydantic的核心是基于数据类（dataclass）的模型，它通过类型注解和验证器来确保数据的有效性和完整性。本文将介绍Pydantic的基础知识和入门示例，帮助你快速掌握这一强大的工具。
Python官方文档说法是“Python数据模型”，大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”，它们是一个意思，表示“计算机编程语言中对象的属性”。这句话有点抽象，只要知道对象是Python对数据的抽象，在Python中万物皆对象就可以了。
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
django中设计数据模型类是基于ORM的对象关系映射更方便的进行数据库中的数据操作。
今天给大家推荐的是一个名叫Kaggle的网站流量预测项目，本项目采用Python语言开发，可以给大家的流量预测建模提供一些思路。 数据模型 Kaggle的训练数据集由大约14.5万套时间序列组成，每一
导读：无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都是某种数据模型的实现。本文将为大家简要介绍5种常见的数据模型，让我们来追本溯源，窥探现在流行的数据库解决方案背后的神秘世界。
小编邀请您，先思考： 1 您认为数据科学家需要具备哪些技能？ 2 您擅长那些技能？ 数据科学家所需具体技能，罗列如下： 1 数据分析技能 数据清洗 运用合适的统计知识和方法来分析数据 运用机器学习算
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2019年开始，低代码爆火。 有人认为它是第四代编程语言，有人认为它是开发模式的颠覆，也有人认为是企业管理模式的变革……有很多声音，社区讨论很热烈。 低代码为何会兴起？ 什么是低代码？ 如何实现低代码开发？ 下面就以上问题来一一探讨！ 1 低代码为何会兴起？ 微服务、平台化、云计算作为当前的IT技术热点，主要强调共享重用，它们促进了软件快速交付和部署。 然而，大多数软件即使采用了微服务技术或者平台化思路，也难以做到通过软件共享重用来快速满足业务需求的变化
关系型数据库已经流行了超过40年，在这个过程中SQL也成为了操作关系型数据库的标准。SQL将数据的存储方式进行了包装和抽象，使开发人员可以专注于程序逻辑。对开发人员工作的简化也是SQL甚至关系型数据库流行的原因。 社会在发展，数据在变化。从社交网络、科学研究、物联网等数据源产生的数据已经不局限于某个固定的结构，因此对于这些数据擅长结构化数据的关系型数据库就难以处理了。 关系型数据库最好有固定的schema，这也使得满足现代商业要求的敏捷性和快速迭代变得困难。动态schema不仅仅要求我们重新思考数据模型和数
最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,不见其人”了。
在这样的处理风格下，目前更加适合项目开发并且成本较低的一种比较流行的开发模式：项目的前后端分离结构模型的优势更加突出，通过RESTful风格指定的格式定义不同的数据处理的请求方式，后端只需要提供对应的接口，前端视图部分负责调用进行数据展示；数据的交互全部交给异步调用进行实现，能最大程度的发挥项目开发过程中开发人员的能力！
Django是Python主流的 Web开发框架，功能强大，是Python Web应用开发的第一选择。
版权: https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn Awesome Django 介绍 Awesome-Django 是由 Roberto Rosario 发起和维护的 Django 资源列表。该列表收集了大量 Django 相关的优秀应用、项目等资源，方便了 Django 用户参考查阅。 Django 优秀资源大全 则是依据 Awesome-Django 翻译而来。也欢迎你帮助推荐和提供建议 Awesome Django 管理界面 分析 资源管理
在前面一篇文章《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》中，我们学习了如何使用 Python 中的第三方库 psutil 来获取系统的资源信息，比如 cpu 占用率、内存使用情况、硬盘以及进程情况等。并且奎因在文章的末尾还大言不惭、信誓旦旦的说可以用 psutil 打造一个分布式服务器监控平台
1.《fluent python》（中文版：《流畅的python》） 这本书来源于某个公众号的推荐（忘了是哪个了），在读这本书之前，已经阅读了市面上很多python书籍，比如《python核心编程》，《python学习手册》，《python源码剖析》，这些书籍在一定程度上写的很不错，但给你的感觉就像是读官方文档，没有注入作者自己的想法，直到遇上了《流畅的python》，这本书从数据模型开始讨论，从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学，对！这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的，一般的书你读了可能就是对的，就应该这么写，作者不会去剖析为什么要这么写，这本书不然，处处体现了python的为什么要这么设计，而不是告诉你要怎么写。不剧透了，如果要进阶python，这本书是不二之选。（注：如果有可能可以去读读英文原版，因为我读了翻译版后，找了原版再去复习了一遍，感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好，有些细节在翻译的过程中丧失了。） 2.《designing data-intensive application》（暂无翻译版） 这本书是有关数据系统设计的书，可以这么说，读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍，很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文，现在慢慢的回过头再去回味那些论文，很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头，从单机的数据模型，存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识，最后再整合，让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》（中文版：《Scala编程》） 这本书的作者就是Scala的设计者，显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气，不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者，除了描述Scala的使用，也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者，我觉得这本书不适合你，虽然这本书也包含了入门，但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书，例如《高可用架构》，《clean architecture》等，这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点，知其然而不知其所以然，读读即可。
Fuzz即模糊测试，是一种使用大量的随机数据测试系统安全的方法，Peach就是一种这样的工具。网上零零星星有些介绍Peach的文章，也有少部分使用Peach测试某种文件的教程（其实就是直接翻译官方文档），并没有针对实际协议的真正测试。初学者，往往无从下手，本文从实战出发，穿插讲解Peach套件的一些语法和原理，让你真正从0开始一段奇妙的模糊测试之旅！
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！而以下这个故事就是关于数十名工程师是如何帮助UBER在2014年迁移到Mezzanine的故事。 在2014年年初，我们面临了一个严峻的现实问题，关于我们的路径的增长（一个月约增长了20％），所以在年底之前用于存储路径的存储容量将会不够用。我们因此推出Mezzanine项目这一盛举来解决这个特别的问题。数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天
Django 是 Python 社区的两大最受欢迎的 Web 框架之一（另一个是 Flask）。凭借功能强大的脚手架和诸多开箱即用的组件，用 Django 搭建 Web 应用快速而又省力。然而，也正是因为过于强大，想要驾驭它需要花费不少的力气。本文将通过实现一个新闻发布网站带你快速熟悉 Django 框架，让你能够骑上这匹快马，在 Web 开发的战场上尽情驰骋。
上一回说到，姜戈的江湖初体验：如何架设服务器，如何回复http请求，如何创建App。这一回，我们要走入糖果庄园。 数据库是一所大庄园，藏着各种宝贝。一个没有数据库的网站，所能提供的功能会非常有限。 为
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
Pydantic 是一个强大的 Python 库，用于数据验证和解析，特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识，包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。
Typing模块的改进、新版本的pickle协议、可反转字典、Python C API和CPython实现、多进程共享内存
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 一、数据类型 1.说明 2.概念模型 1.实体 2.属性 3.码 4.实体型 5.实体集 6.联系 2.数据模型 1.数据结构 2.数据操作 3.数据的完整性 2.常用的数据模型 1.层次模型 2
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
在上一篇文章中，我们借助 Django 3 + Channels + Redis(Memurai ) 实现了一个网页在线聊天室。
一般情况下，可以在应用程序上实现和管理最简单的数据库，即可以用它来存储数据和一堆用逗号分隔的值文件或CSV文件。
在开发的过程，会有很多form表单需要select下拉菜单的枚举类设置，如果一个个在前端中写死是很不合理的。应该要在models数据模型设置的时候就直接配置好，然后前端直接读取枚举数据，然后在前端通过模板直接读取，或者json返回。 下面来写一个示例来看看。
当你凝视电脑屏幕，琢磨着如何实现新的程序功能时，你不仅在想将使用哪些数据和哪些对象，更在想如何以更优雅、更通用的方式来实现这个程序。你在脑海中构思代码的功能以及代码之间的交互，并勾画出整体解决方案，然后才会着手编写代码。
5G时代，网络运维面临越来越多的挑战。从价值目标来说，网络运维是从节约成本到收益的转变，网络运维更像是流量管理。传统的网络运维是典型的“人流量”人工运维模式，具有半人工半自动化的特点，也在朝着全自动化的目标努力演进。网络运维首先要改变的是传统的思维方式，从开发运维分离到开发运维一体化。这就要求运营商运维部门具备DevOps能力，网络运维将从传统的CT运维走向多元化的ICT运维。
当您正在考虑为新的深度学习项目选择何种数据库时，您可以访问这个链接所对应的帖子(https://www.mongodb.com/blog/post/deep-learning-and-the-artificial-intelligence-revolution-part-3 )。在您选择数据库之前，以了解更多需要考虑的关键事项。
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Django 项目由 1 个 project 和多个 app 组成。project 存放项目配置，app 是网站各个功能的具体实现。
数据库模型是一种抽象方法，用于定义和描述数据库的结构和数据组织方式、数据之间的关系以及它们如何存储和检索。数据库模型的选择通常取决于需要支持的应用程序的复杂性以及性能需求。
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