SQLAlchemy详解
为什么80%的码农都做不了架构师?>>>
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。
ORM方法论基于三个核心原则:
简单:以最基本的形式建模数据。
传达性:数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。
精确性:基于数据模型创建正确标准化了的结构。
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:
# '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'# MySQL-Python mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname># pymysql mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]# MySQL-Connector mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname># cx_Oracle oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]# 更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
注:
2.7版本使用mysqldb 3.5版本使用pymysql 请用pip或者源码包安装,确保环境可以正常使用。** 确保远程数据库服务器可以正常使用,并且拥有全新可以远程登录, 例如: 登录数据库:mysql -u root -p 创建数据库:create database test; 授权库:grant all on test.* to test@"%" identified by 'test'; 更新:flush privileges;
1.基本操作:
1)链接数据库:create_engine()
engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5)
create_engine() 会返回一个数据库引擎,
mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接,
使用用户名‘test’和密码‘test’来链接数据库
121.42.195.15是数据库链接地址可以是localhost,127.0.0.1
‘liuyao’是数据库名
max_overflow是最大连接数
其他方法:
“charset”指定了连接时使用的字符集(可省略)=utf8
echo 参数为 True 时,会显示每条执行的 SQL 语句,生产环境下可关闭。
2)字段和数据类型及操作方法
在sqlalchemy.schema包里有数据库关系的描述,列举几个最常用的:
字段:Column
索引:Index
表:Table
数据类型在sqlalchemy.types包,列举几个最常用的:
二进制:BIGINT
布尔:BOOLEAN
字符:CHAR
可变字符:VARCHAR
日期:DATETIME
其他方法 execute,update,insert,select,delete,join等 自行补脑
3)创建表结构
使用 Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作。Engine使用Schema Type创建一个特定的结构对象,之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句,然后通过 ConnectionPooling 连接数据库,再然后通过 Dialect 执行SQL,并获取结果。
from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, / String, MetaData, ForeignKey import MySQLdb #创建数据库连接 engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5) # 获取元数据 metadata = MetaData() # 定义表 user = Table('user', metadata,Column('id', Integer, primary_key=True),Column('name', String(20)),)color = Table('color', metadata,Column('id', Integer, primary_key=True),Column('name', String(20)),) # 创建数据表,如果数据表存在,则忽视 metadata.create_all(engine) 结果: mysql> show tables; +------------------+ | Tables_in_liuyao | +------------------+ | color | | user | +------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
3)插入一条数据
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。
#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@121.42.195.15:3306/test", max_overflow=5) engine.execute("INSERT INTO test.color(id, name) VALUES ('1', 'test');" ) result = engine.execute('select * from color') print(result.fetchall()) 结果: [(1L, 'liuyao'), (2L, 'v1')]
4) 增删改查
先创建数据库
#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String,MetaData, ForeignKey metadata = MetaData() #创建数据库引擎 engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@121.42.195.15:3306/test", max_overflow=5) conn = engine.connect() #创建一个表叫做user 在liuyao库里 user = Table('user', metadata,Column('id', Integer, primary_key=True),Column('name', String(20)), ) color = Table('color', metadata,Column('id', Integer, primary_key=True),Column('name', String(20)), ) metadata.create_all(engine)
增加
# 创建SQL语句,INSERT INTO "user" (id, name) VALUES (:id, :name) conn.execute(user.insert(),{'id':7,'name':'seven'}) conn.close() # 或者按照下面的方式创建 # sql = user.insert().values(id=123, name='wu') # conn.execute(sql) # conn.close() 结果: mysql> show tables; +------------------+ | Tables_in_liuyao | +------------------+ | color | | user | +------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from user; +----+-------+ | id | name | +----+-------+ | 7 | seven | +----+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
删除
#删除一条user表里的 条件是id大于1的 sql = user.delete().where(user.c.id > 1) #执行 conn.execute(sql) #关闭链接 conn.close() 结果: mysql> select * from user; Empty set (0.00 sec)mysql> #因表里只有一条数据,删除之后,没有任何数据存在
修改/更新
先创建几条数据步骤略
显示如下:
mysql> select * from user; +----+--------+ | id | name | +----+--------+ | 1 | liuyao | | 2 | liuyao | | 3 | yaoyao | | 4 | yao | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) #更新 #把名字为liuyao的修改为no1 sql = user.update().where(user.c.name == 'liuyao').values(name='no1') conn.execute(sql) conn.close() 结果: mysql> select * from user; +----+--------+ | id | name | +----+--------+ | 1 | no1 | | 2 | no1 | | 3 | yaoyao | | 4 | yao | +----+--------+ 4 rows in set (0.00 sec)
查询
注:请导入查询模块
from sqlalchemy import select 其他模块同上 #查询user表里的内容 sql = select([user, ]) res =conn.execute(sql) print res.fetchall() conn.close() 结果: [(1L, 'no1'), (2L, 'no1'), (3L, 'yaoyao'), (4L, 'yao')] #查询user表下的id sql = select([user.c.id, ]) res =conn.execute(sql) print res.fetchall() conn.close() 结果: [(1L,), (2L,), (3L,), (4L,)] #查询user表和color表的name,条件是user表的id1=color的id1 sql = select([user.c.name, color.c.name]).where(user.c.id==color.c.id) 结果: [('no1', 'liuyao'), ('no1', 'v1')] #查询user表的name,并按照条件排序 #按照名字排序 sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.name) res =conn.execute(sql) print res.fetchall() conn.close() 结果: [('no1',), ('no1',), ('yao',), ('yaoyao',)] #按照id排序 sql = select([user.c.name]).order_by(user.c.id) res =conn.execute(sql) print res.fetchall() conn.close() 结果: [('no1',), ('no1',), ('yaoyao',), ('yao',)] #查询user表的name,并按照条件分组 sql = select([user]).group_by(user.c.name) res =conn.execute(sql) print res.fetchall() conn.close() 结果: [(1L, 'no1'), (4L, 'yao'), (3L, 'yaoyao')] #按照id 结果: [(1L, 'no1'), (2L, 'no1'), (3L, 'yaoyao'), (4L, 'yao')]
5)继承SqlORM类来操作数据库
#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker Base = declarative_base() #生成一个SqlORM 基类 engine = create_engine("mysql+mysqldb://liuyao:liuyao@121.42.195.15:3306/liuyao",echo=True) #echo如果为True,那么当他执行整个代码的数据库的时候会显示过程 #创建一个类继承Base基类 class Host(Base):#表名为hosts__tablename__ = 'hosts'#表结构#primary_key等于主键#unique唯一#nullable非空id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)ip_addr = Column(String(128),unique=True,nullable=False)port = Column(Integer,default=22)Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构if __name__ == '__main__':SessionCls = sessionmaker(bind=engine)#bind绑定#创建与数据库的会话session class #注意,这里返回给session的是个class,不是实例 session = SessionCls()#插入字段h1 = Host(hostname='qd115',ip_addr='115.29.51.8')h2 = Host(hostname='ubuntu',ip_addr='139.129.5.191',port=80)h3 = Host(hostname='mysql',ip_addr='121.42.195.15',port=3306)#添加一个#session.add(h3)#可以添加多个字段session.add_all( [h1,h2,h3])#修改字段名字,只要没提交,此时修改也没问题#h2.hostname = 'ubuntu_test'#支持数据回滚#session.rollback()#提交session.commit()结果: mysql> select * from hosts; +----+----------+---------------+------+ | id | hostname | ip_addr | port | +----+----------+---------------+------+ | 1 | qd115 | 115.29.51.8 | 22 | | 2 | ubuntu | 139.129.5.191 | 80 | | 4 | mysql | 121.42.195.15 | 3306 | +----+----------+---------------+------+ 3 rows in set (0.00 sec)
注:SQLAlchemy无法修改表结构,如果需要可以使用SQLAlchemy开发者开源的另外一个软件Alembic来完成。
6).继承类式增删改查:
使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。
Query对象可以返回可迭代的值(iterator value),然后我们可以通过for in来查询。不过Query对象的all()、one()以及first()方法将返回非迭代值(non-iterator value),比如说all()返回的是一个列表first()方法限制并仅作为标量返回结果集的第一条记录:
1)先创建相关数据库
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import create_engine #创建数据库 engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@121.42.195.15:3306/test", max_overflow=5) #生成一个SqlORM 基类 Base = declarative_base() #定义表结构 class User(Base):#表名__tablename__ = 'users'#定义id,主键唯一,id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(50)) #寻找Base的所有子类,按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息 Base.metadata.create_all(engine) #创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() #获取session,然后把对象添加到session, #最后提交并关闭。Session对象可视为当前数据库连接。
2.增加
########### 增 ########## #定义一个字段 zengjia = User(id=2, name='sbliuyao') #添加字段 session.add(zengjia) #添加多个字段 session.add_all([User(id=3, name='sbyao'),User(id=4, name='liuyao') ]) #提交以上操作 session.commit()结果: mysql> select * from users; +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 2 | sbliuyao | | 3 | sbyao | | 4 | liuyao | +----+----------+ 3 rows in set (0.00 sec)
3.删除
# ########## 删除 ########## #删除user表,id大于2的字段 session.query(User).filter(User.id > 2).delete() session.commit() 结果: mysql> select * from users; +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 2 | test | +----+----------+ 1 row in set (0.00 sec) 4.修改因上次操作已经删除好多数据 请重新执行插入字段操作 session.add_all([User(id=3, name='sbyao'),User(id=4, name='test'),User(id=5, name='mayun') ]) session.commit() 结果: mysql> select * from users; +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 2 | sbliuyao | | 3 | sbyao | | 4 | test | | 5 | mayun | +----+----------+ 4 rows in set (0.00 sec)
在执行以下操作
#user表里的id等于2的字段修改为id=6 session.query(User).filter(User.id == 2).update({'id' : 6}) session.commit() 结果: mysql> select * from users; +----+----------+ | id | name | +----+----------+ | 3 | sbyao | | 4 | test | | 5 | mayun | | 6 | test | +----+----------+ 4 rows in set (0.00 sec)
其他方法:
#把user表里id大于2的name全部换成woshiyaoge session.query(User).filter(User.id > 2).update({'name' :'woshiyaoge'}) session.commit()mysql> select * from users; +----+------------+ | id | name | +----+------------+ | 3 | woshiyaoge | | 4 | woshiyaoge | | 5 | woshiyaoge | | 6 | woshiyaoge | +----+------------+ 4 rows in set (0.00 sec)
5.查询
数据库如下:
mysql> select * from users; +----+------------+ | id | name | +----+------------+ | 3 | woshiyaoge | | 4 | woshiyaoge | | 5 | woshiyaoge | | 6 | woshiyaoge | | 7 | sbyao | | 8 | test | | 9 | mayun | +----+------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
方式1:
#查询user表下面name=test的字段 ret = session.query(User).filter_by(name='test').all() #打印实例 print ret for i in ret: #打印结果 print(i.id,i.name,) 结果: [<__main__.User object at 0x0000000002F55860>] (8L, 'liuyao')
这种查询方法可以返回一个User对象以及它的name属性字段的值。
方式2:
#查询user表里字段是name=test的第一条数据 ret = session.query(User).filter_by(name='test').first() print ret.name print ret.id 结果: test 8
方式3:
#查询user表里字段是name是test或者mayun的信息打印出来 ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['test','mayun'])).all() print ret for i in ret:print(i.name,i.id) 结果: [<__main__.User object at 0x00000000030F1E48>, <__main__.User object at 0x000000000311D8D0>] ('test', 8L) ('mayun', 9L)
方式4:
#可以给返回的结果起一个别名,或者叫标签:可有可无 ret = session.query(User.name.label('')).all() print ret,type(ret)
这里的关键是label方法,它的意思是把User的name字段改个名字叫name_label,
其相当于执行以下的SQL语句:
SELECT users.name AS name_label FROM users 结果: [('woshiyaoge',), ('woshiyaoge',), ('woshiyaoge',), ('woshiyaoge',), ('sbyao',), ('test',), ('mayun',)] <type 'list'>
方式5:
#查询User表根据id排序 ret = session.query(User).order_by(User.id).all() print ret for i in ret: print(i.name) 结果: [<__main__.User object at 0x00000000031978D0>, <__main__.User object at 0x0000000003197978>, <__main__.User object at 0x00000000031979E8>, <__main__.User object at 0x0000000003197A58>, <__main__.User object at 0x000000000316BE10>, <__main__.User object at 0x000000000316BE48>, <__main__.User object at 0x0000000003197940>] woshiyaoge woshiyaoge woshiyaoge woshiyaoge sbyao test mayun
方式6:
#查询user表里根据id排序输入0到3的字段 ret = session.query(User).order_by(User.id)[0:3] print ret for i in ret: print(i.name) 结果: [<__main__.User object at 0x00000000030F59E8>, <__main__.User object at 0x00000000030C9E80>, <__main__.User object at 0x00000000030C9C88>] woshiyaoge woshiyaoge woshiyaoge
方式7:
# 创建Query查询,filter是where条件,最后调用one()返回唯一行,如果调用all()则返回所有行: user = session.query(User).filter(User.id=='5').one() #打印类型和对象的name属性: print 'type:', type(user) print 'name:', user.name
7.外键关联
由于关系数据库的多个表还可以用外键实现一对多、多对多等关联,相应地,ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能。
1)一对多(一个User可以有多个Address)
外键引用relationship()
#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 #导入所需模块 from sqlalchemy import create_engine,func from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship #生成sqlorm基类 Base = declarative_base() #创建数据库连接 engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@127.0.0.1:3306/test", max_overflow=5) #目的是一个人可以拥有多本书,那么在数据库里的一对多关系 class User(Base):#表名__tablename__ = 'user'#id字段id = Column(String(20), primary_key=True)#名字字段name = Column(String(20))# 一对多:#内容不是表名而是定义的表结构名字books = relationship('Book') class Book(Base):#表面__tablename__ = 'book'#id字段id = Column(String(20), primary_key=True)#名字字段name = Column(String(20))# “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:#ForeignKey是外键 关联user表的id字段user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id')) #创建所需表 Base.metadata.create_all(engine)if __name__ == '__main__':#绑定,生成回话SessionCls = sessionmaker(bind=engine)session = SessionCls()#创建用户liuyao = User(id='1',name='liuyao')ali=User(id='2',name='ali')#添加字段session.add_all([liuyao,ali])#提交session.commit()#创建白鹿原这本书,指定谁是拥有者Whitedeer = Book(id='1',name='White_deer',user_id = '1')#创建三体这本书,指定谁是拥有者Threebody = Book(id='2',name='Three_body',user_id = '2')#添加字段session.add_all([Whitedeer,Threebody])#提交session.commit() 结果:表: mysql> show tables; +------------------+ | Tables_in_test | +------------------+ | book | | user | +------------------+rows in set (0.00 sec)user表: mysql> select * from user; +----+--------+ | id | name | +----+--------+ | 1 | test | | 2 | ali | +----+--------+ 2 rows in set (0.00 sec)book表#已经显示关联哪个user表id mysql> select * from book; +----+------------+---------+ | id | name | user_id | +----+------------+---------+ | 1 | White_deer | 1 | | 2 | Three_body | 2 | +----+------------+---------+ 2 rows in set (0.00 sec)
2)多对多
建立一个双向一对多关系,“反向”是一个许多人,指定一个额外的relationship()函数
并连接两个使用relationship.back_populates参数
简单来说, relationship函数是sqlalchemy对关系之间提供的一种便利的调用方式, backref参数则对关系提供反向引用的声明。在最新版本的sqlalchemy中对relationship引进了back_populates参数。
先创建数据库:
#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 from sqlalchemy import Column, Sequence, String, Integer, ForeignKey from sqlalchemy import create_engine # 导入创建连接驱动 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.orm import relationship, backref # 这个url可以用urlparse解析, 其中echo=True表示执行时显示sql语句 engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@121.42.195.15:3306/test", max_overflow=5) #生成了declarative基类, 以后的model继承此类 Base = declarative_base() class Parent(Base):__tablename__ = 'parent'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)children = relationship("Child", back_populates="parent") class Child(Base):__tablename__ = 'child'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)parent_id = Column(Integer, ForeignKey('parent.id'))parent = relationship("Parent", back_populates="children") Base.metadata.create_all(engine) #创建所有表结构 if __name__ == '__main__': SessionCls = sessionmaker(bind=engine) #创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例 session = SessionCls() mama = Parent(id='1',name='mamaxx') baba = Parent(id='2',name='babaoo') session.add_all([mama,baba]) # onesb = Child(id='1',name='onesb',parent_id='2') # twosb = Child(id='2',name='twosb',parent_id='2') #session.add_all([onesb,twosb]) session.commit()
3.)多对多之三表外键关联
#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 from sqlalchemy import create_engine,func,Table from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship Base = declarative_base() #关系表 Host2Group = Table('host_2_group',Base.metadata,Column('host_id',ForeignKey('hosts.id'),primary_key=True),Column('group_id',ForeignKey('group.id'),primary_key=True),) engine = create_engine("mysql+mysqldb://test:test@121.42.195.15:3306/test", max_overflow=5) class Host(Base):__tablename__ = 'hosts'id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)hostname = Column(String(64),unique=True,nullable=False)ip_addr = Column(String(128),unique=True,nullable=False)port = Column(Integer,default=22)groups = relationship('Group',secondary= Host2Group,backref = 'host_list') class Group(Base):__tablename__ = 'group'id = Column(Integer,primary_key=True)name = Column(String(64),unique=True,nullable=False)if __name__ == '__main__':SessionCls = sessionmaker(bind=engine)session = SessionCls()g1 = Group(name='g1')g2 = Group(name='g2')g3 = Group(name='g3')g4 = Group(name='g4')session.add_all([g1,g2,g3,g4])session.commit()
转载于:https://my.oschina.net/yehun/blog/870949
SQLAlchemy详解相关推荐
- python sqlsever 时间_Python sqlalchemy时间戳及密码管理实现代码详解
一.时间戳 实际开发中,我们一般希望create_time和update_time这两个属性能自动设置,所以在建表的时候需要在model上特殊处理一下: from sqlalchemy.sql imp ...
- SQLAlchemy - Column详解
SQLAlchemy - Column详解 Column常用参数: default:默认值 nullable:是否可有 primary_key:是否为主键 unique:是否唯一 autoincrem ...
- JetBrains DataGrip工具配置数据库过程详解
JetBrains DataGrip工具配置数据库过程详解 DataGrip是一款数据库管理客户端工具,方便连接到数据库服务器,执行sql.创建表.创建索引以及导出数据等. DataGrip 是 Je ...
- pandas读写MySQL数据库详解及实战
pandas读写MySQL数据库详解及实战 SQLAlchemy是Python中最有名的ORM工具. 关于ORM: 全称Object Relational Mapping(对象关系映射). 特点是操纵 ...
- python利器怎么编程-Python任务调度利器之APScheduler详解
任务调度应用场景 所谓的任务调度是指安排任务的执行计划,即何时执行,怎么执行等.在现实项目中经常出现它们的身影:特别是数据类项目,比如实时统计每5分钟网站的访问量,就需要每5分钟定时从日志数据分析访问 ...
- celery java_Celery详解
Celery详解 1.背景 由于从事区块链钱包相关开发,对于区块链链上资源需要频繁的进行检查同步,在flask项目中,对于celery这个异步任务执行工具,使用的频率算是相当的高,今天,我就来简单总结 ...
- python动态生成数据库表_Python-Flask:动态创建表的示例详解
今天小编从项目的实际出发,由于项目某一个表的数据达到好几十万条,此时数据的增删查改会很慢:为了增加提高访问的速度,我们引入动态创建表. 代码如下: from app_factory import ap ...
- python中importlib模块安装_Python中标准模块importlib详解
Python中标准模块importlib详解 模块简介 Python提供了importlib包作为标准库的一部分.目的就是提供Python中import语句的实现(以及__import__函数).另外 ...
- 第二篇supervisor集群管理工具cesi安装详解-如何安装supervisor-cesiwebUI
第二篇supervisor集群管理工具cesi安装详解-如何安装supervisor-cesiwebUI 介绍 安装 解压 安装依赖 修改配置 注册为系统服务 启动 登录一下,发现报错了 解决方法 介 ...
最新文章
- 青海省计算机应用能力考试,青海省2015年职称计算机应用能力考试西宁考区四月份考试安排通知...
- crnn自编码网络(类似递归)
- morphologyEx 形态学
- php和python web开发-Web开发应该学习php还是python
- python类的实例方法必须创建对象前还是后可以调用_classmethod可以来调用类的属性,类的方法,实例化对象...
- 浅析weak指针的实现
- 3D Printer 开发进程一。 步进电机升降台设计图纸。
- Go实现Raft第三篇:命令和日志复制
- 孩子数学成绩不好怎么办_我孩子数学成绩不好,怎么办
- 【iOS】UIViewController、UINavigationController与UITabBarController的整合使用
- 剑指offer面试题[5]-从尾到头打印链表
- 四级过了,我却高兴不起来!
- 第一章 计算流体力学动力学基础知识
- 批处理net命令集合
- http隧道Chisel
- 一年的时间,我出版了一本实体书
- iOS软件工程师面试 自我介绍
- 天镜漏洞扫描报告HTML转Excel格式Python脚本
- 苹果手机无法验证应用怎么办_苹果关闭iOS 14.0.1验证,用户将无法降级_
- UIView的frame与bounds