各位观众，晚上好！我是今天的主讲人，大家可以叫我老顾。今天咱们聊聊Python界里一个相当实用，但又经常被新手忽略的工具—— Alembic。 别看名字有点像炼金术，其实它跟魔法没啥关系，主要负责数据库Schema的版本控制。说白了，就是让你的数据库结构也能像代码一样，有版本，能前进，能后退，出了问题还能“时光倒流”。 咱们今天的主题是：如何编写可回滚的Schema变更脚本。 听起来有点吓人？放心，我会用最通俗易懂的方式，加上大量的代码示例，保证你听完就能上手。 一、 为什么需要Alembic？ 在深入Alembic之前，我们先来思考一个问题：数据库Schema变更，我们通常是怎么做的？ 方法一：手写SQL脚本。这是最原始的方式，直接在数据库客户端里敲SQL语句，比如 ALTER TABLE、CREATE INDEX 等。 优点是灵活，想怎么改就怎么改。缺点嘛，改多了就乱了，忘记了之前的修改，或者团队合作时，你改了我的表，我改了他的索引，最后谁也不知道数据库到底是个什么状态。而且，万一改错了，想回滚？那就得凭记忆力把之前的操作反向执行一遍，简直噩梦。 方法二：ORM自动同步。很多ORM …
Python高级技术之：`SQLAlchemy`的`unit of work`模式：如何管理事务中的多个操作。
SQLAlchemy 中的 Unit of Work 模式：驯服事务中的小怪兽 大家好！我是老码，今天咱们来聊聊 SQLAlchemy 里的一个非常重要的概念：Unit of Work 模式。别被这个听起来高大上的名字吓到，其实它就是帮助我们优雅地管理数据库事务中的各种操作的利器。说白了，就是把一堆数据库操作打包成一个“工作单元”，要么一起成功，要么一起失败，保证数据的一致性。 想象一下，你在做一个电商网站，用户下订单的时候，你需要做的事情可不少： 从库存里扣除商品数量 生成订单记录 记录用户的购买积分 发送订单确认邮件 如果这些操作不是在一个事务里完成的，那可能会出现一些非常可怕的情况：比如，库存扣了，订单没生成，用户就白白损失了积分，最后还得跑到客服那里投诉。这简直是程序员的噩梦！ 而 Unit of Work 模式，就是为了解决这类问题而生的。它能确保这些操作要么全部成功，要么全部失败，保证数据的一致性和完整性。 什么是 Unit of Work 模式？ 简单来说，Unit of Work 模式就是一个用来跟踪所有被影响的对象的机制，它会在事务结束时，决定哪些更改需要提交到数据库 …
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Python高级技术之：`Python`的`SQL Injection`：如何通过参数化查询来防御。
各位朋友们，晚上好！我是老王，今天咱们来聊聊一个听起来有点吓人，但实际上只要掌握了正确姿势，就能轻松应对的问题——SQL注入。 啥是SQL注入？听起来就像武侠小说里的暗器 SQL注入，简单来说，就是黑客通过在输入框里输入一些恶意的SQL代码，让你的数据库执行他们想执行的操作。这就像是，你家大门钥匙被人复制了，然后人家悄悄溜进来，把你的银行卡密码改了，还顺走了你珍藏多年的小黄书…（咳咳，开个玩笑）。 举个栗子： 假设你有一个登录页面，用户输入用户名和密码，然后你的代码会这样查询数据库： username = request.form[‘username’] password = request.form[‘password’] sql = “SELECT * FROM users WHERE username = ‘” + username + “‘ AND password = ‘” + password + “‘” # 假设你用的是某个数据库连接的 execute 函数 cursor.execute(sql) 这段代码看起来没啥问题，对吧？但是，如果黑客在用户名输入框里输入： ‘ O …
Python高级技术之：`Python`的`redis-py`库：`pipeline`和`transaction`的性能优化。
Alright, buckle up, folks! 今天咱们来聊聊Python里用Redis干活儿时，如何像开挂一样提升性能——redis-py的pipeline和transaction。保证让你的Redis操作速度嗖嗖地，快到飞起！ 开场白：Redis速度哪家强？批量操作赛诸葛！ 咱们都知道，Redis是个内存数据库，读写速度那是杠杠的。但是，如果你用Python的redis-py库，一条一条地发命令，那效率就有点…嗯…对不起Redis的优秀基因。 想象一下：你让快递员送100个包裹，一个一个地让他跑，每送一个都要回来汇报。累死快递员不说，你也得等得花儿都谢了。 更好的办法是什么？把这100个包裹打包好，一次性让快递员送过去！这就是pipeline和transaction的思想——批量操作，减少网络延迟，提升效率。 第一部分：Pipeline——“流水线”作业，效率翻倍！ Pipeline（管道）就像一条流水线，你可以把一堆Redis命令一股脑地塞进去，然后一次性发给Redis服务器执行。服务器执行完后，再把结果一次性返回给你。 1. 为什么Pipeline能提速？ 主要原因就是减 …
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Python高级技术之：`SQLAlchemy`的`subquery`和`CTE`：如何构建复杂的查询。
嘿，大家好！今天咱们来聊聊 SQLAlchemy 里的两个神器：subquery 和 CTE，这俩玩意儿能帮你构建那些“绕来绕去”的复杂 SQL 查询，让你在数据世界里玩得更溜！ 开场白：SQL 为什么需要复杂查询？ 想象一下，你是一家电商公司的数据分析师，老板突然拍着桌子说：“我要知道每个月销售额最高的商品是什么，还要列出这些商品的平均价格，以及它们占当月总销售额的比例！” 听到这，你是不是感觉头皮发麻？这需要多个步骤才能完成，光靠简单的 SELECT * FROM table 肯定是不行的。这时候，subquery 和 CTE 就派上用场了，它们能把复杂的查询拆解成小块，一步一步地得出结果。 第一幕：Subquery（子查询）—— 查询里的“俄罗斯套娃” Subquery，顾名思义，就是嵌套在另一个查询语句里的查询。你可以把它想象成一个“俄罗斯套娃”，一个查询里面藏着另一个查询。 1. 基本语法 Subquery 可以出现在 SELECT, FROM, WHERE 或 HAVING 子句中。 SELECT 中的 Subquery: from sqlalchemy import cr …
Python高级技术之：`Python`的`msgpack`和`json`：序列化和反序列化的性能对比。
各位观众老爷，晚上好！我是你们今晚的“序列化段子手”兼“反序列化老司机”，今天咱就来聊聊Python世界里两个扛把子的序列化工具：msgpack和json。 咱们的口号是：用最骚的操作，把数据玩明白！ 第一幕：啥是序列化？为啥要它？ 别急，先给大家来段“灵魂拷问”：为啥要有序列化这玩意儿？ 想象一下，你辛辛苦苦用Python创造了一个对象，里面塞满了各种数据，比如： my_data = { “name”: “张三”, “age”: 30, “city”: “北京”, “hobbies”: [“coding”, “reading”, “gaming”], “address”: { “street”: “长安街1号”, “zipcode”: “100000” } } 这数据对你来说，那是亲切无比，一看就懂。但是！计算机的世界里，数据是以二进制形式存储的。如果直接把这个Python对象扔到硬盘上，或者通过网络传给别人，那简直就是“鸡同鸭讲”，对方根本看不懂。 所以，我们需要一种“翻译官”，把Python对象翻译成一种通用的格式，让不同的程序、不同的语言都能理解。这个“翻译”的过程，就叫做序列 …
Python高级技术之：`SQLAlchemy`的事务管理：`autocommit`和`autoflush`的用法。
咳咳，各位观众老爷们，今天咱们来聊聊 SQLAlchemy 这门手艺里的“自动挡”—— autocommit 和 autoflush。 别怕，不是教你们开挖掘机，是让你的数据库操作更丝滑。 开场白：数据库界的“自动化” 在数据库的世界里，事务管理就像一个精密的齿轮系统，保证数据的一致性和完整性。但是，手动控制每一个齿轮，rollback, commit，未免显得有点笨重。所以，SQLAlchemy 提供了 autocommit 和 autoflush 这两个“自动化”功能，让你的数据库操作在某些场景下可以更加便捷。 第一部分：autocommit——“自动提交”的诱惑 autocommit，顾名思义，就是“自动提交”。 当你开启了这个选项，SQLAlchemy 会在你每次执行完一个 SQL 语句后，自动帮你提交事务。这就像你的银行卡开通了“小额免密支付”，每次消费都会自动扣款，省去了输密码的麻烦。 1.1 autocommit 的开启方式 在 SQLAlchemy 中，autocommit 是通过 create_engine 函数来配置的。 from sqlalchemy import …
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Python高级技术之：如何利用`Python`的`f-string`，安全地构建`SQL`查询。
各位观众老爷，晚上好！今儿咱们不聊风花雪月，就来唠唠嗑，说说 Python 里那些能让数据库管理员们眼前一亮的“骚操作”。今天要讲的主题是：如何用 Python 的 f-string 安全又优雅地构建 SQL 查询。 开场白：SQL 注入的那些“爱恨情仇” 先别急着打哈欠，我知道 SQL 注入这玩意儿听起来像个老生常谈的话题。但它就像是编程界永远的“顶流”，时不时就要出来刷一波存在感。为啥？因为稍微不留神，你的网站、你的应用，甚至你的银行账户，就可能被黑客老哥们给“安排”了。 SQL 注入的本质，就是把用户输入当成代码的一部分来执行。想象一下，你本来只想让用户输入用户名，结果人家输入了一段恶意 SQL 代码，然后你的数据库就被“喜提”删库跑路套餐，你说冤不冤？ 传统方法：字符串拼接的“甜蜜陷阱” 在 f-string 出现之前，我们构建 SQL 查询，通常会用字符串拼接或者 % 格式化。这两种方法简单粗暴，但也埋藏着深深的隐患。 举个栗子： username = input(“请输入用户名：”) query = “SELECT * FROM users WHERE username = …
Python高级技术之：`Python`的`SQLite`：在`unittest`和小型应用中的使用。
嘿，各位，今天咱们来聊聊Python里那个“小而美”的数据库——SQLite，以及它在unittest和小型应用中的妙用。 先声明一下，我不是那种会跟你吹嘘“五分钟精通SQLite”的速成班讲师，咱们要讲的是实实在在能用上的东西。准备好了吗？那我们就开始吧！ SQLite：数据库界的瑞士军刀 如果把数据库比作工具箱，那SQLite绝对是那把瑞士军刀。它体积小巧，无需单独的服务器进程，直接读写文件，这意味着啥？意味着部署超简单！想想你用MySQL或者PostgreSQL的时候，是不是得先装个服务器，配置一堆东西？SQLite就省了这些麻烦。 它虽然小，功能可一点都不弱。支持标准的SQL语法，事务，索引，触发器等等，该有的都有。特别适合小型项目，测试环境，或者嵌入式设备。 Python与SQLite：天生一对 Python自带了sqlite3模块，让你能轻松地操作SQLite数据库。这简直是程序员的福音！不用额外安装任何东西，直接就能用。 import sqlite3 # 连接到数据库 (如果文件不存在，会自动创建) conn = sqlite3.connect(‘my_database. …
Python高级技术之：`SQLAlchemy`的声明式（`Declarative`）和经典式（`Classic`）映射。
各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊Python ORM框架SQLAlchemy里的两种主要映射方式：声明式（Declarative）和经典式（Classic）。别害怕，这俩家伙虽然听起来像魔法咒语，但其实就是把Python类跟数据库表关联起来的不同方法。咱们争取用最接地气的方式，把它们扒个底朝天，让大家以后写代码的时候，不再迷茫。 开场白：为什么要映射？ 在开始之前，咱先得搞清楚一个问题：为什么要映射？想象一下，你写了一个Python程序，需要从数据库里读取数据，或者往数据库里写入数据。如果没有ORM，你就得手写SQL语句，像这样： import sqlite3 conn = sqlite3.connect(‘example.db’) cursor = conn.cursor() # 查询数据 cursor.execute(“SELECT * FROM users WHERE id = ?”, (1,)) result = cursor.fetchone() print(result) # 插入数据 cursor.execute(“INSERT INTO users (name, …
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