22、ORM框架（orng专用框架）
ccwgpt 2024-09-17 12:27 21 浏览 0 评论
ORM框架（SQLAlchemy）
安装
内部处理
SQLAlchemy操作库
创建表
多表外键
SQLAlchemy操作表
创建session
数据插入示例
数据查询示例
数据删除
数据修改
操作总结
增
删
改
查
其他
ORM框架（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：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
作用：
1、提供简单的规则；
2、自动转换成优化后的SQL语句；
SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件，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：
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
安装
pip3 install SQLAlchemy
pip3 install pymysql
内部处理
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/cce", max_overflow=5)
# 执行SQL
cur = engine.execute(
"INSERT INTO cce (name, gender,email) VALUES ('cce', 'M','mail0426@163.com')"
)
# 新插入行自增ID
print(cur.lastrowid)
# 结果 1116502
# 执行SQL
# cur = engine.execute(
# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
# )
# 执行SQL
# cur = engine.execute(
# "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",
# host='1.1.1.99', color_id=3
# )
# 执行SQL
# cur = engine.execute('select * from hosts')
# 获取第一行数据
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# cur.fetchall()
SQLAlchemy操作库
创建表
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index ,Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建单表
class Users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
name = Column(String(32),nullable=False)
gender = Column(Enum('M','F'),default='M',nullable=False)
email = Column(String(16),nullable=False)
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), # 联合唯一键
Index('ix_id_name', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8", max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
DBbase.metadata.create_all(engine) # 找到所有继承了base的类，直接创建表
多表外键
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index ,Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建用户类型表
class usertype(DBbase):
__tablename__ = 'usertype'
tid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
type = Column(Enum('付费用户','未付费用户'))
# 创建用户表
class users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
uid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
name = Column(String(32),nullable=False)
gender = Column(Enum('M','F'),default='M',nullable=False)
email = Column(String(16),nullable=False)
user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.tid')) # ForeignKey外键，连接到usertype的tid字段
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('uid', 'name', name='uix_uid_name'), # 联合唯一键
Index('ix_name_email', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8", max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
DBbase.metadata.create_all(engine) # 找到所有继承了base的类，直接创建表
# DBbase.metadata.drop_all(engine) # 找到所有继承了base的类，直接drop表
SQLAlchemy操作表
说到数据库，就离不开Session。Session的主要目的是建立与数据库的会话，它维护你加载和关联的所有数据库对象。它是数据库查询（Query）的一个入口。在Sqlalchemy中，数据库的查询操作是通过Query对象来实现的。而Session提供了创建Query对象的接口。Query对象返回的结果是一组同一映射（Identity Map）对象组成的集合。事实上，集合中的一个对象，对应于数据库表中的一行（即一条记录）。所谓同一映射，是指每个对象有一个唯一的ID。如果两个对象（的引用）ID相同，则认为它们对应的是相同的对象。要完成数据库查询，就需要建立与数据库的连接。这就需要用到Engine对象。一个Engine可能是关联一个Session对象，也可能关联一个数据库表。当然Session最重要的功能还是实现原子操作。
创建session
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
some_engine = create_engine('nysql://username:password@localhost/mydb?charset=utf8') # 创建一个Engine对象，我们提供的参数是数据库连接的url。
ession = sessionmaker(bind=some_engine) # 通过sessionmaker方法创建了一个Session工厂。
session = Session() #通过调用工厂方法来创建一个Session对象。
数据插入示例
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建用户类型表
class usertype(DBbase):
__tablename__ = 'usertype'
tid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
type = Column(Enum('付费用户', '未付费用户'))
# 创建用户表
class users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
uid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(32), nullable=False)
gender = Column(Enum('M', 'F'), default='M', nullable=False)
email = Column(String(16), nullable=False)
user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.tid')) # ForeignKey外键，连接到usertype的tid字段
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('uid', 'name', name='uix_uid_name'), # 联合唯一键
Index('ix_name_email', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8",
max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个session
Session = sessionmaker(bind=engine) # 拿到一个连接
session = Session()
# 增加
# 类 代指 表
# 对象 代指 行
# 单行增加,创建一个对象
obj=usertype(type='付费用户')
# 将对象加入到session中
session.add(obj)
# 多行增加
objs = [
usertype(type='付费用户'),
usertype(type='未付费用户'),
]
session.add_all(objs)
session.commit() # 提交
session.close() # 关闭session连接
数据查询示例
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建用户类型表
class usertype(DBbase):
__tablename__ = 'usertype'
tid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
type = Column(Enum('付费用户', '未付费用户'))
# 创建用户表
class users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
uid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(32), nullable=False)
gender = Column(Enum('M', 'F'), default='M', nullable=False)
email = Column(String(16), nullable=False)
user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.tid')) # ForeignKey外键，连接到usertype的tid字段
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('uid', 'name', name='uix_uid_name'), # 联合唯一键
Index('ix_name_email', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8",
max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个session
Session = sessionmaker(bind=engine) # 拿到一个连接
session = Session()
print(session.query(usertype)) # 查看下生成的sql语句
data=session.query(usertype).all() # 取出所有的数据；
for i in data: # 循环取出的数据
print(i.tid,i.type)
session.close()
# 使用filter进行过滤
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建用户类型表
class usertype(DBbase):
__tablename__ = 'usertype'
tid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
type = Column(Enum('付费用户', '未付费用户'))
# 创建用户表
class users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
uid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(32), nullable=False)
gender = Column(Enum('M', 'F'), default='M', nullable=False)
email = Column(String(16), nullable=False)
user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.tid')) # ForeignKey外键，连接到usertype的tid字段
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('uid', 'name', name='uix_uid_name'), # 联合唯一键
Index('ix_name_email', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8",
max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个session
Session = sessionmaker(bind=engine) # 拿到一个连接
session = Session()
print(session.query(usertype)) # 查看下生成的sql语句
data=session.query(usertype.tid,usertype.type).filter(usertype.tid < 2) # 取出所有的数据；
for i in data: # 循环取出的数据
print(i.tid,i.type)
session.close()
数据删除
删除数据之前需要先查询；
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建用户类型表
class usertype(DBbase):
__tablename__ = 'usertype'
tid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
type = Column(Enum('付费用户', '未付费用户'))
# 创建用户表
class users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
uid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(32), nullable=False)
gender = Column(Enum('M', 'F'), default='M', nullable=False)
email = Column(String(16), nullable=False)
user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.tid')) # ForeignKey外键，连接到usertype的tid字段
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('uid', 'name', name='uix_uid_name'), # 联合唯一键
Index('ix_name_email', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8",
max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个session
Session = sessionmaker(bind=engine) # 拿到一个连接
session = Session()
print(session.query(usertype)) # 查看下生成的sql语句
data=session.query(usertype.tid,usertype.type).filter(usertype.tid > 2).delete() # 取出所有的数据,然后删除；
for i in data: # 循环取出的数据
print(i.tid,i.type)
session.close()
数据修改
修改之前也需要先查询；
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index, Enum
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine
DBbase = declarative_base()
# 创建用户类型表
class usertype(DBbase):
__tablename__ = 'usertype'
tid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
type = Column(Enum('付费用户', '未付费用户'))
# 创建用户表
class users(DBbase):
__tablename__ = 'users' # 标准写法，指明表名
uid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
name = Column(String(32), nullable=False)
gender = Column(Enum('M', 'F'), default='M', nullable=False)
email = Column(String(16), nullable=False)
user_type_id = Column(Integer, ForeignKey('usertype.tid')) # ForeignKey外键，连接到usertype的tid字段
__table_args__ = ( # 定义表的约束信息
UniqueConstraint('uid', 'name', name='uix_uid_name'), # 联合唯一键
Index('ix_name_email', 'name', 'email'), # 普通联合索引，ix_id_name是索引名称
)
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123qwe@127.0.0.1:3306/data?charset=utf8",
max_overflow=5) # 连接mysql，max_overflow控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的连接回收到连接池后将会被断开和抛弃
# 每次执行数据库操作时，都需要创建一个session
Session = sessionmaker(bind=engine) # 拿到一个连接
session = Session()
print(session.query(usertype)) # 查看下生成的sql语句
data = session.query(usertype.tid, usertype.type).filter(usertype.tid <= 3).update(
{
usertype.type: '未付费用户'
}
) # 取出所有过滤后的数据,然后进行数据更新；
session.commit()
session.close()
操作总结
增
obj = Users(name="alex0", extra='sb')
session.add(obj)
session.add_all([
Users(name="alex1", extra='sb'),
Users(name="alex2", extra='sb'),
])
session.commit()
删
session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
session.commit()
改
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False) # 在原来的基础上做操作，这是字符串的操作
session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") # 在原来的基础上做操作，这是数字的操作
session.commit()
查
ret = session.query(Users).all()
ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()
ret = session.query(Users).filter(text("id<:value and name=:name")).params(value=224, name='fred').order_by(User.id).all()
ret = session.query(Users).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ed').all()
其他
# 条件
ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
from sqlalchemy import and_, or_
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
ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()
# 限制
ret = session.query(Users)[1:2]
# 排序
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()
# 分组
from sqlalchemy.sql import func
ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
ret = session.query(
func.max(Users.id),
func.sum(Users.id),
func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
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()
# 连表
ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
ret = session.query(Person).join(Favor).all()
ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
# 组合
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union(q2).all()
q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
ret = q1.union_all(q2).all()
相关推荐
- Spring WebFlux vs. Spring MVC（springboot是什么）
-
背景随着异步I/O和Netty等框架的流行，响应式编程逐渐走入大众的视野。但是，响应式编程本身并不是太新的概念，这个术语最早出现在1985年DavidHarel和AmirPnue...
- 深度解析微服务高并发:适配SpringMVC框架适配模块及实现原理
-
适配主流框架如果不借助Sentinel提供的适配主流框架的模块，则在使用Sentinel时需要借助try-catchfinally将要保护的资源（方法或代码块）包起来，在目标方法或代码块执行之前，调...
- Spring MVC 底层原理深度解析:从请求到响应的全链路拆解
-
一、Servlet容器与DispatcherServlet的启动博弈1.Tomcat初始化阶段java//Tomcat初始化流程StandardContext#startInterna...
- 改造总结之传统SpringMVC架构转换为SpringBoot再到集群
-
改造出发点，是基于现在服务都在向上云的目标前进，传统SpringMVC难以满足项目持续构建、服务节点任意扩展的需求，所以开始了历史项目的改造。项目改造考虑的主要是兼容以前的业务代码，以及session...
- SpringBoot3 整合 Spring MVC 全解析:开启高效 Web 开发之旅
-
在当今的JavaWeb开发领域，Spring框架家族无疑占据着重要的地位。其中，SpringBoot3和SpringMVC更是开发者们构建强大、高效Web应用的得力工具。今天，...
- 一文读懂SpringMVC（一文读懂!残疾人低保边缘家庭能领的超实用福利政策）
-
1.SpringMVC定义1.1.MVC定义Model（模型）：是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分。通常模型对象负责在数据库中存取数据View（视图）：是应用程序中处理数据显示的部分。通常...
- 69 个Spring mvc 全部注解:真实业务使用案例说明(必须收藏)
-
SpringMVC框架的注解为Web开发提供了一种简洁而强大的声明式方法。从控制器的定义、请求映射、参数绑定到异常处理和响应构建，这些注解涵盖了Web应用程序开发的各个方面。它们不仅简化了编码工作，...
- Spring MVC工作原理:像拼积木一样构建Web应用
-
SpringMVC工作原理：像拼积木一样构建Web应用在Java的Web开发领域，SpringMVC无疑是一个让人又爱又恨的存在。它像一位神通广大的积木搭建大师，将一个个分散的功能模块巧妙地拼接在...
- 5千字的SpringMVC总结，我觉得你会需要
-
思维导图文章已收录到我的Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary概述SpringMVC再熟悉不过的框架了，因为现在最火的...
- SpringMVC工作原理与优化指南（springmvc工作原理和工作流程）
-
SpringMVC工作原理与优化指南在现代Java开发中，SpringMVC无疑是构建Web应用程序的首选框架之一。它以其优雅的设计和强大的功能吸引了无数开发者。那么，SpringMVC究竟是如何工作...
- Spring MVC框架源码深度剖析:从入门到精通
-
SpringMVC框架源码深度剖析：从入门到精通SpringMVC框架简介SpringMVC作为Spring框架的一部分，为构建Web应用程序提供了强大且灵活的支持。它遵循MVC（Model-V...
- 3000字搞明白SpringMVC工作流程、DispatcherServlet类、拦截器!
-
SpringMVC基础虽然SpringBoot近几年发展迅猛，但是SpringMVC在Web开发领域仍然占有重要的地位。本章主要讲解SpringMVC的核心：DispatcherServlet类...
- 多年经验大佬用2000字透彻解析SpringMVC的常用注解及相关示例
-
SpringMVC注解SpringMVC框架提供了大量的注解，如请求注解、参数注解、响应注解及跨域注解等。这些注解提供了解决HTTP请求的方案。本节主要讲解SpringMVC的常用注解及相关示例...
- 知乎热议:如何成为前端架构师，赚百万年薪?
-
作者|慕课网精英讲师双越最近有一条知乎热议：从一个前端工程师，如何根据目标，制定计划，才能快速进阶成为前端架构师？不久之前我参与了一次直播，讲到了自己对于Web前端架构师的理解。架构师这个角色...
- 学习笔记-前端开发架构设计（前端架构设计方案）
-
前端开发的技术选项主要包含以下几点，下面对一些名词概念的解释做了笔记：1、分层架构：把功能相似，抽象级别相近的实现进行分层隔离优势：松散耦合（易维护，易复用，易扩展）常见分层方式：MVC，MVVM2、...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
-
- Spring WebFlux vs. Spring MVC（springboot是什么）
- 深度解析微服务高并发:适配SpringMVC框架适配模块及实现原理
- Spring MVC 底层原理深度解析:从请求到响应的全链路拆解
- 改造总结之传统SpringMVC架构转换为SpringBoot再到集群
- SpringBoot3 整合 Spring MVC 全解析:开启高效 Web 开发之旅
- 一文读懂SpringMVC（一文读懂!残疾人低保边缘家庭能领的超实用福利政策）
- 69 个Spring mvc 全部注解:真实业务使用案例说明(必须收藏)
- Spring MVC工作原理:像拼积木一样构建Web应用
- 5千字的SpringMVC总结，我觉得你会需要
- SpringMVC工作原理与优化指南（springmvc工作原理和工作流程）
- 标签列表
-
- MVC框架 (46)
- spring框架 (46)
- 框架图 (58)
- bootstrap框架 (43)
- flask框架 (53)
- quartz框架 (51)
- abp框架 (47)
- jpa框架 (47)
- laravel框架 (46)
- express框架 (43)
- springmvc框架 (49)
- scrapy框架 (52)
- beego框架 (42)
- java框架spring (43)
- grpc框架 (55)
- orm框架有哪些 (43)
- ppt框架 (48)
- 内联框架 (52)
- winform框架 (46)
- gui框架 (44)
- cad怎么画框架 (58)
- ps怎么画框架 (47)
- ssm框架实现登录注册 (49)
- oracle字符串长度 (48)
- oracle提交事务 (47)