盲猜這是個jsonp，你只把前面截取了。后面的括號你忘了

這是一個好問題： 如何安全地從單獨的thread更新數據庫？ 使用Sqlite時，您必須記住，它一次只允許一個編寫器。因此，您必須小心地管理您的連接，以確保您只在必要時才進行寫txn，并且在完成后立即提交。 由于您在請求的生命周期內打開和關閉數據庫，并在單獨的thread(s中運行數據庫操作，因此您應該可以進行少量操作（100？）。我想我要注意的主要一點是，在你的任務體中，確保你只在盡可能短的時間內打開write txn： def do_smth(task_id): # open a database connection. it will be read-only for now. with db.connection_context(): start = time() sleep(10) with db.atomic() as txn: # here is write tx, keep this brief! Task.update({Task.status: 1, Task.result: f"{start} - {time()}"})\ .where(Task.id == task_id).execute() 請參閱關于事務的第一節：https://charlesleifer.com/blog/going-fast-with-sqlite-and-python/ 對于更激進

在 format 里 { 和 } 是特殊符號，要用 {{ 表示一個 {，同理 }} 表示一個 }。

您應該更深入地研究SQL。完全沒有必要那樣做。只需使用GROUPBY語句。 statement = "SELECT state, AVG(quant) FROM sales WHERE cust = Bloom GROUP BY state" 執行后，您可以簡單地循環返回的列表并檢查每個狀態。 data = cursor.fetchall()for dataset in data: if dataset[0] == 'NJ': # do something with dataset[1] 注：dataset[0]存儲狀態，dataset[1]存儲平均值。

歸根結底是teacher實體類屬性名與數據庫列名不一樣導致的按下圖將相應實體類屬性名與數據庫列名正確對應即可

改變SQL查詢本身，使其只返回該日期的行，看起來像。。。 select * from table_to_be_converted_into_a_df where date = '2021-07-07'; 這將減少從DB返回到python腳本的數據總量，這將顯著加快腳本的速度。但是，如果表table_to_be_converted_into_a_df在date列上沒有索引，那么查詢仍將掃描整個表，這可能需要一段時間。 如果是這樣的話，請考慮將索引添加到date列中。

我創建了一個新文件database.py，并在那里定義了db。 database.py from flask_sqlalchemy import SQLAlchemydb = SQLAlchemy()def init_app(app): db.init_app(app) app.py import database...database.init_app(app) models.py from database import db...

跑個步回來腦子清醒多了，是我一個列名寫錯了，couserName少寫了個Name

我使用sqlite，它接受這個answe。 嘗試使用F字符串 f"""Alter Database {sqlpool} modify (service objective = {dwu}) """

After cur=dbconn() cur.execute("SELECT * FROM orders")rows = cur.fetchall() rows是tuple中的list，而不是dict，因此在模板中，您應該通過提供索引而不是鍵來訪問它，即replace <td>{{row["item"]}} </td> <td>{{row["price"]}}</td> <td>{{row["cust_name"]}}</td> using <td>{{row[0]}}</td> <td>{{row[1]}}</td> <td>{{row[2]}}</td>

在文檔的第一頁，您缺少將MySQL類實例化為mysql變量的過程。 from flask import Flaskfrom flask_mysqldb import MySQLapp = Flask(__name__)mysql = MySQL(app) # this is the instantiation@app.route('/')def users(): cur = mysql.connection.cursor() cur.execute('''SELECT user, host FROM mysql.user''') rv = cur.fetchall() return str(rv)if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

您永遠不會調用db.create_all()來創建數據庫表。您需要以下內容： from flask import Flask, requestfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///db.sqlite3'db = SQLAlchemy(app)class Object(db.Model): oid = db.Column(db.Integer, primary_key=True) size = db.Column(db.Integer) def __repr__(self): return f'Object: {self.oid}, Size: {self.size}'# Create tables corresponding to sqlalchemy modelsdb.create_all()@app.route('/')def index(): return 'DSAP_2022'@app.route('/data/<oid>', methods=['GET'])def getObject(oid): obj = Object.query.filter_by(oid=oid).firs

用high-level編程語言與數據庫接口的一種相當現代的方法是使用ORM或對象關系映射器。請參閱這個堆棧溢出thread以獲得一個好的解釋。 如果您使用的是Flask，那么SQLAlchemy是最流行的選擇，以至于Flask實際上有一個名為Flask-SQLAlchemy的擴展。請記住，您仍然需要將類映射到數據庫實體。然而，SQLAlchemy的強大之處在于它在數據庫之上提供了更高級別的抽象，這不僅僅是簡單地將一個類映射到一個表行。根據文件： SQLAlchemy認為數據庫是一個關系代數引擎，而不僅僅是一組表。不僅可以從表中選擇行，還可以從聯接和其他select語句中選擇行；這些單元中的任何一個都可以組成一個更大的結構。SQLAlchemy的表達式語言從其核心建立在這個概念之上。 此堆棧溢出thread提供了更多Python ORM建議。

應該是select stu_table.*, tea_table.*

Unknown column 'id' in 'where clause'你的表是 stu_id 不是 id