flask sqlalchemy介绍和使用 表操作增删查改

内容详细

1 sqlalchemy介绍和快速使用

1.1 介绍

        # SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架# django的orm框架---》只能再django中用，不能单独用# SQLAlchemy单独的，可以集成到任意框架中# peewee：轻量级# python的异步orm框架不多，  sanic， fastapi---》一旦用了异步，后续所有都需要用异步---》操作mysql，aiomysql--》操作redis，使用aioredis# 公司选择-第一：peewee-async-第二：框架是异步---》没有使用异步orm框架---》SQLAlchemy---》生成和迁移表---》查询操作数据用原生操作

    # 写django项目---》库和表已经有了-正常操作django中建表模型---》迁移---》表-反向生成models--》表---》models.py----》改表---》再反向生成python manage.py inspectdb > app/models.py



1.1 执行原生sql


# 执行原生sql快速使用



    import timeimport threadingimport sqlalchemyfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.engine.base import Engine# 第一步：创建engineengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/lqz?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,  # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）)# 第二步：使用def task():conn=engine.raw_connection()  # 从连接池中取一个连接cursor=conn.cursor()sql="select * from signer"cursor.execute(sql)print(cursor.fetchall())if __name__ == '__main__':for i in range(20):t=threading.Thread(target=task)t.start()# 查询mysql的客户端连接数





2 单表操作增删查改


2.1 表迁移


        # 不能创建数据库（django orm也不能）# 只能做表的创建和删除，不能做表更改（django orm能)---》借助于第三方实现



    ###### # 第一步：生成基类，所有表模型都要继承这个基类# django 的orm继承一个父类，Base就是那个父类###### 第二步：写表模型，继承父类，写字段   （注意区别于django 的orm）# django的default--》可不可以传个函数内存地址---》插入的时候通过函数运算完得到的值###### 第三步：迁移，通过表模型，生成表





import datetimefrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index# 第一步：生成基类，所有表模型都要继承这个基类# django 的orm继承一个父类，Base就是那个父类Base = declarative_base()# 第二步：写表模型，继承父类，写字段   （注意区别于django 的orm）# django的default--》可不可以传个函数内存地址---》插入的时候通过函数运算完得到的值class Users(Base):id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)  # id 主键name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列，索引，不可为空# email = Column(String(32), unique=True)  # 唯一#datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间# ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) # 默认值# extra = Column(Text, nullable=True) # 大文本，可以为空__tablename__ = 'lqz_users'  # 数据库表名称,如果不写，就报错__table_args__ = (# UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 联合唯一# Index('ix_id_name', 'name', 'email'), # 联合索引)# 聚簇索(mysql主键自动建索引，聚簇索引，mysql基于聚簇索引构建的B+树)，一定会有，没有显示建主键，mysql会隐藏一个# 辅助索引：手动建的叫辅助索引---》单独减了索引---》如果你的辅助索引过多，非常影响插入效率，适度建索引


        import datetimefrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index# 第三步：迁移，通过表模型，生成表from models import Baseengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,  # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）)def create_table():# 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表Base.metadata.create_all(engine)def delete_table():# 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表Base.metadata.drop_all(engine)if __name__ == '__main__':# create_table()delete_table()



2.2 简单的表操作


        # 操作表,增加一条记录，以后都用conn/session操作# 第一步：创建engin# 第二步：通过session得到连接对象# Session = sessionmaker(bind=engine)# session = Session()# # 第三步：实例化得到模型类的对象，增加到数据库中# usr=Users(name='lqz001')# session.add(usr)# # 第四步：提交事务# session.commit()



2.3 基于scoped_session实现线程安全


# 以后操作数据，都用session对象---》定义在flask的函数外部还是内部？# 放内部没问题，每次都生成一个新的session，耗费资源# 如果定义在函数外部，会存在 多线程并发使用同一个变量session，要把session做成并发安全的Session = sessionmaker(bind=engine)session = scoped_session(Session)  # 也是基于local，给每一个线程自己创造一个session



    # 只需要记住，如果是多线程使用，或者在web框架中，使用scoped_session生成session就可以了# 集成到flask中，有flask-sqlalchemy第三方，内部已经处理了scoped_session# 全局用这个一个session，不用担心并发不安全usr=Users(name='lqz002')session.add(usr)  # 线程一用：取local中取线程1的那个session，如果就给，没有就重新创造一个# 第四步：提交事务session.commit()





测试线程安全


# 线程一用：取local中取线程1的那个session，如果就给，没有就重新创造一个#  线程二用：取local中取线程2的那个session，如果就给，没有就重新创造一个



    # 测试：开3个线程，如果定义全局的session，在3个线程中用，session对象应该是同一个Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# session = scoped_session(Session)def task():# usr=Users(name='lqz003')# session.add(usr)# session.commit()# print(session.registry.registry.value) # <sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session object at 0x7f8fbceeea60>print(session) # <sqlalchemy.orm.scoping.scoped_session object at 0x7f8fbceeea60># 开3个线程，如果定义scoped_session，在3个线程中用，session对象应该是不是同一个，独有的if __name__ == '__main__':for i in range(3):t=Thread(target=task)t.start()





3.4 基本增删查改


        import datetimefrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom models import Usersfrom sqlalchemy.orm import scoped_session



    from threading import Thread# 第三步：迁移，通过表模型，生成表from models import Basefrom sqlalchemy.sql import textengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,  # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）)def create_table():# 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表Base.metadata.create_all(engine)def delete_table():# 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表Base.metadata.drop_all(engine)if __name__ == '__main__':# create_table()# delete_table()Session = sessionmaker(bind=engine)session = scoped_session(Session)#1  增加操作# obj1 = Users(name="lqz003")# session.add(obj1)# # 增加多个，不同对象# session.add_all([#     Users(name="lqz009"),#     Users(name="lqz008"),# ])# session.commit()# 2 删除操作---》查出来再删---》# session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()# session.commit()# 3 修改操作--》查出来改# 传字典# session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"name": "lqz"})# 类似于django的F查询# 字符串加# session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)# # 数字加# # session.query(Users).filter(Users.id > 0).update({"age": Users.age + 1}, synchronize_session="evaluate")# session.commit()# 4 查询操作----》# r1 = session.query(Users).all() # 查询所有# 只取age列，把name重命名为xx# select name as xx,age from user;# r2 = session.query(Users.name.label('xx'), Users.age).all()# filter传的是表达式，filter_by传的是参数# r3 = session.query(Users).filter(Users.name == "lqz").all()# r3 = session.query(Users).filter(Users.id >= 1).all()# r4 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()# r5 = session.query(Users).filter_by(name='lqz').first()#:value 和:name 相当于占位符，用params传参数# r6 = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='lqz').order_by(Users.id).all()# 自定义查询sql# r7 = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='lqz').all()





3.5 更多查询操作


            # 更多查询# 　条件# select * form user where name =lqz# ret = session.query(Users).filter_by(name='lqz').all()# 表达式，and条件连接# select * from user where id >1 and name = lqz# ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'lqz').all()# select * from user where id between 1,3  and name = lqz# ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'lqz').all()# # 注意下划线#  select * from user where id in (1,3,4)# ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1, 3, 4])).all()# # ~非，除。。外# select * from user where id not in (1,3,4)# ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1, 3, 4])).all()# # 二次筛选# ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='lqz'))).all()from sqlalchemy import and_, or_## # or_包裹的都是or条件，and_包裹的都是and条件# ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()# ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()# ret = session.query(Users).filter(#     or_(#         Users.id < 2,#         and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),#         Users.extra != ""#     )).all()## # 通配符，以e开头，不以e开头# ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()# ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()## # 限制，用于分页，区间# ret = session.query(Users)[1:2]## # 排序，根据name降序排列（从大到小）# ret = session.query(Users).order_by(Users.id.desc()).all()# # 第一个条件重复后，再按第二个条件升序排# ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()## # 分组from sqlalchemy.sql import func# select * from user group by user.extra;# ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()# # 分组之后取最大id，id之和，最小id# select max(id),sum(id),min(id) from user group by name ;# ret = session.query(#     func.max(Users.id),#     func.sum(Users.id),#     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()# haviing筛选#  select max(id),sum(id),min(id) from user group by name  having min(id)>2;# ret = session.query(#     func.max(Users.id),#     func.sum(Users.id),#     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) > 2).all()



        # select max(id),sum(id),min(id) from user where id &gt;=1 group by name  having min(id)&gt;2;# ret = session.query(#     func.max(Users.id),#     func.sum(Users.id),#     func.min(Users.id)).filter(Users.id&gt;=1).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) &gt; 2).all()## 连表（默认用forinkey关联）# select * from user,favor where user.id=favor.id# ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()# join表，默认是inner join# select * from Person inner join favor on person.favor=favor.id;# ret = session.query(Person).join(Favor).all()# isouter=True 外连，表示Person left join Favor，没有右连接，反过来即可# ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()# ret = session.query(Favor).join(Person, isouter=True).all()# 打印原生sql# aa = session.query(Person).join(Favor, isouter=True)# print(aa)# 自己指定on条件（连表条件）,第二个参数，支持on多个条件，用and_,同上# select * from person left join favor on person.id=favor.id;# ret = session.query(Person).join(Favor, Person.id == Favor.id, isouter=True).all()# 组合（了解）UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集# union和union all的区别？# q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id &gt; 2)# q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid &lt; 2)# ret = q1.union(q2).all()## q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id &gt; 2)# q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid &lt; 2)# ret = q1.union_all(q2).all()





3.6 执行原生sql


            # 执行原生sql# 查询cursor = session.execute('select * from users')result = cursor.fetchall()



        # 添加cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)', params={"value": 'lqz'})session.commit()print(cursor.lastrowid)





        # django 中执行原生sql---》原生sql用的较多ret = models.Author.objects.raw('select * from book where nid>1')#  把查回来的数据，直接映射给author对象--》name  print(ret)for i in ret:print(i)print(ret.query)



3 一对多


3.1 表模型创建


        class Hobby(Base):__tablename__ = 'hobby'id = Column(Integer, primary_key=True)caption = Column(String(50), default='篮球')



    class Person(Base):__tablename__ = 'person'nid = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(32), index=True, nullable=True)# hobby指的是tablename而不是类名hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id")) # 外键# 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作# 类名，backref用于反向查询   # 正向查询按字段，反向查询按 pershobby = relationship('Hobby', backref='pers')





3.2 操作






    # 一对多import datetimefrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom models import Usersfrom sqlalchemy.orm import scoped_sessionfrom threading import Thread# 第三步：迁移，通过表模型，生成表from models import Basefrom sqlalchemy.sql import textengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,  # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）)def create_table():# 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表Base.metadata.create_all(engine)def delete_table():# 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表Base.metadata.drop_all(engine)if __name__ == '__main__':create_table()# delete_table()Session = sessionmaker(bind=engine)session = scoped_session(Session)from models import Hobby,Person#1  增加数据# 方式一# session.add_all([#     Hobby(caption='乒乓球'),#     Hobby(caption='羽毛球'),#     Person(name='张三', hobby_id=1),#     Person(name='李四', hobby_id=1),# ])# session.commit()#  方式二# person = Person(name='张九', hobby=Hobby(caption='姑娘'))# session.add(person)# # 添加三# hb = Hobby(caption='保龄球')# # 反向字段# hb.pers = [Person(name='lqz01'), Person(name='lqz02')]# session.add(hb)# session.commit()#2 查询# 正向查询# person = session.query(Person).first()# print(person.name)# # 基于对象的跨表查询# print(person.hobby.caption)# 反向查询# v = session.query(Hobby).first()# print(v.caption)# print(v.pers) # 多条# 链表查询# select person.name ,hobby.caption from person left join bobby on person.hobby_id=hobby.id;# person_list=session.query(Person.name,Hobby.caption).join(Hobby,isouter=True).all()# # person_list = session.query(Person,Hobby).join(Hobby, isouter=True).all()# for row in person_list:#     # print(row.name,row.caption)#     print(row[0].name, row[1].caption)# person_list = session.query(Person).all()# for row in person_list:#     print(row.name, row.hobby.caption)# # obj = session.query(Hobby).filter(Hobby.id == 1).first()# persons = obj.pers# print(persons)# session.close()





4 多对多


3.1 表模型创建


        # boy girl 相亲，一个boy可以约多个女生，一个女生可以相多个男生class Boy2Girl(Base):__tablename__ = 'boy2girl'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id'))boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id'))



    class Girl(Base):__tablename__ = 'girl'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)class Boy(Base):__tablename__ = 'boy'id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)# 与生成表结构无关，仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')





3.2 操作






    # 多对多import datetimefrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Indexfrom sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom models import Usersfrom sqlalchemy.orm import scoped_sessionfrom threading import Thread# 第三步：迁移，通过表模型，生成表from models import Basefrom sqlalchemy.sql import textengine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/db01?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,  # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）)def create_table():# 通过engine这个连接配置，创建出所有使用Base管理的表Base.metadata.create_all(engine)def delete_table():# 通过engine这个连接配置，删除出所有使用Base管理的表Base.metadata.drop_all(engine)from models import Boy,Girl,Boy2Girlif __name__ == '__main__':create_table()# delete_table()Session = sessionmaker(bind=engine)session = scoped_session(Session)# 1 增加数据##  方式一# session.add_all([#     Boy(name='彭于晏'),#     Boy(name='刘德华'),#     Girl(name='刘亦菲'),#     Girl(name='迪丽热巴'),# ])# session.commit()# s2g = Boy2Girl(boy_id=1, girl_id=1)# session.add(s2g)# session.commit()## 方式二# boy = Boy(name='lqz')# boy.girls = [Girl(name='小红'), Girl(name='校花')]# session.add(boy)# session.commit()### 方式三# girl = Girl(name='小梅')# girl.boys = [Boy(name='lqz001'), Boy(name='lqz002')]# session.add(girl)# session.commit()# 基于对象的跨表查# 使用relationship正向查询# v = session.query(Boy).first()# print(v.name)# print(v.girls)# 使用relationship反向查询v = session.query(Girl).first()print(v.name)print(v.boys)





5 flask集成


        # Flask_SQLAlchemy 操作数据库# flask_migrate  模拟django的表迁移pip3 install flask_migrate



    # flask_migrate使用步骤from flask_sqlalchemy import SQLAlchemydb = SQLAlchemy()  # 全局SQLAlchemyapp = Flask(__name__)app.config.from_object('settings.DevelopmentConfig')# 将db注册到app中，加载配置文件，flask-session，用一个类包裹一下appdb.init_app(app)# flask_script创建命令 runserver命令 ，自定义名字# 下面三句会创建出两个命令:runserver  db 命令(flask_migrate)manager=Manager(app)Migrate(app, db)manager.add_command('db',MigrateCommand ) # 添加一个db命令，原来有了runserver命令了# 直接使用命令迁移表即可# 1 python3 manage.py db init   #初始化，刚开始干，生成一个migrate文件夹# 2 创建表，修改表# python3 manage.py db migrate     等同于 makemigartions# python3 manage.py db upgrade     等同于migrate





        # Flask_SQLAlchemy给你包装了基类，和session，以后拿到dbdb = SQLAlchemy()  # 全局SQLAlchemy# 增删查改数据-->并发安全db.session.query()# 表模型要继承基表class Users(db.Model):



文章转载自：https://www.cnblogs.com/ydy001/p/16299549.html，如存在版权问题，请联系。
												


											

python学习之flask sqlalchemy介绍和使用 表操作增删查改相关推荐
	

    
								
  1. MySQL学习(3)——表的增删查改(进阶)
		
    1.数据库约束 1.1 约束类型 NOT NULL - 指示某列不能存储null值 UNIQUE - 保证某列的每行必须有唯一的值 DEFAULT - 规定没有给列赋值时的默认值 PRIMARY KE ...
    
		
    2. 
						
  2. MySQL学习(2)——MySQL表的增删查改(基础)
		
    1.CRUD CRUD 即增加(Create).查询(Retrieve).更新(Update).删除(Delete) 四个单词的首字母缩写 2.新增(Cteate) 语法: INSERT [INTO] ...
    
		
    3. 
						
  3. 升级版Python学习教程：SQLAlchemy太庞大，不妨试试这位小清新-Peewee
		
    SQLAlchemy 功能很强大,文档很丰富,是一个重量级的 ORM 框架.本篇Python学习教程给大家介绍一个小清新,轻量级 ORM 框架 Peewee,支持 Python 2.7+ 和 3.4+ ...
    
		
    4. 
						
  4. day 45 SQLAlchemy,和增删查改
		
    SQLAlchemy,和增删查改 SQLAlchemy: 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 ...
    
		
    5. 
						
  5. 捋一捋Python的文件属性和增删查改等（下）
		
    正式的Python专栏第35篇,同学站住,别错过这个从0开始的文章! 前面写了文件的读取,按行读写等,这篇我们把文件处理等其他函数也过一过吧. 文件属性 前面我们更多集中学习了文件的读写(open)函 ...
    
		
    6. 
						
  6. Python学生信息管理系统（增删查改、模糊查找、txt文件输出）# 谭子
		
    一.系统需求说明 本项目计划实现一个学生管理系统,学生信息包括:姓名.性别.手机号码,系统包含以下功能. 模块 子模块 说明 查询模块 查询全部学生的信息 显示当前系统内所有学员的信息 查询模块 精准 ...
    
		
    7. 
						
  7. TP框架增删改查需要掉ajax么6,TP6框架--EasyAdmin学习笔记：实现数据库增删查改
		
    这是我写的学习EasyAdmin的第三章,这一章我给大家分享下如何进行数据库的增删查改 上一章链接:点击这里前往 上一章我们说到,我仿照官方案例,定义了一条路由goodsone和创建了对应数据库,我们 ...
    
		
    8. 
						
  8. linux增删查改语句,mysql基础知识之增删查改使用介绍
		
    mysql基础知识之增删查改使用介绍 本文主要介绍mysql常用的SELECT.INSERT.UPDATE.DELETE语句的使用,数据库的安装这里不做介绍,并且事先已经准备好相关数据. 本文中使用的 ...
    
		
    9. 
						
  9. MongoDB入门学习(三)：MongoDB的增删查改
		
    对于我们这样的菜鸟来说,最重要的不是数据库的管理,也不是数据库的性能,更不是数据库的扩展,而是怎么用好这款数据库,也就是一个数据库提供的最核心的功能,增删查改. 由于MongoDB存储数据都是以文档的 ...
    
		
    10. 
		


					

最新文章
	

    
						
  1. 浅谈图网络在视觉任务中的应用
		
    2. 
						
  2. Android sqlite 数据库保存Date 类型
		
    3. 
						
  3. python奇数和_请问python如何判断奇偶数？
		
    4. 
						
  4. 了解ViewConfiguration
		
    5. 
						
  5. 【资源】分享1套最适合Py开发的机器学习/大数据视频课程
		
    6. 
						
  6. Mysql对事务的支持
		
    7. 
						
  7. cnn图像二分类 python_TensorFlow2基础：CNN图像分类
		
    8. 
						
  8. python怎么查询元素是否在列表中_python怎么判断某一元素是否在列表中
		
    9. 
						
  9. Config Server高可用
		
    10. 
						
  10. prettytensor 的使用
		
    11. 
						
  11. 工业电气自动化及电工电子技能考核实训平台（高级版）
		
    12. 
						
  12. xdg在Linux中的用法,Linux实用命令之xdg-open
		
    13. 
						
  13. 卖计算机英语对话,英语购买电脑情景对话.doc
		
    14. 
						
  14. linux用户态切换到内核态方法
		
    15. 
						
  15. 设计模式之旅（三）--观察者模式
		
    16. 
						
  16. 如何从零开始学习SEM？
		
    17. 
						
  17. kubernetes / K8s  初始化失败问题
		
    18. 
						
  18. 接入小程序客服（java版教程），处理第一次主动推送会话超时问题
		
    19. 
						
  19. .properties文件加载失败
		
    20. 
						
  20. Linux 命令 —— tree
		
    21. 
		

	


热门文章
	

    
									
  1. 魅蓝s6 android系统版本,魅蓝s6处理器相当于骁龙多少-与非网
			
    2. 
						
  2. Windows 11 现已正式推出！
			
    3. 
						
  3. python字典中如何索引_如何索引字典？
			
    4. 
						
  4. elementui单元格内容鼠标移动展示
			
    5. 
						
  5. selenium 知网爪巴虫
			
    6. 
						
  6. 百度PY-Day5理论课课堂笔记
			
    7. 
						
  7. python数组取对数_关于python：取列的对数
			
    8. 
						
  8. 怎么样可以搭建自己的腾讯云服务器
			
    9. 
						
  9. 作业3 | 结构化数据、非结构化数据、半结构化数据
			
    10. 
						
  10. win10解除占用端口
			
    11.