sqlalchemy事务_sql事务写法

Python课程内容都学习什么啊？

不过用过的orm中，能达到sqlalchemy这样高度的orm, 还没有在其他语言中看到。 ruby有sequal, ja的jooq都有部分sqlalchemy思想的影子。

这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：

sqlalchemy事务_sql事务写法

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sqlalchemy事务_sql事务写法

阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

5. 熟练运用Linux作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级作

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

不过用过的orm中，能达到sqlalchemy这样高度的orm, 还没有在其他语言中看到。 ruby有sequal, ja的jooq都有部分sqlalchemy思想的影子。6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、识别等常规深度学习实战项目

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、作系统原理、安装linux作系统、linux作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密re正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二：Python高级级编编程&数据库开发

Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、CS架构FTP开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三：前端开发

前端开发课程内容包括：HTMLCSSJS学习、DOM作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四：WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTVMVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBVCBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五：爬虫开发

爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aio、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分布式爬虫实战等。

阶段六：全栈项目实战

全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

阶段八：人工智能

人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件作、用户登录报表等。分布式主机系统开发，多个服务，多种设备，报警机制，基于+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式等功能。

阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、sl&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web的开发等。

Python课程内容挺多的，整理如下：

Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件作等。

Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 实战。

Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、作系统原理、安装linux作系统、linux作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密re正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

分享一份Python的学习路线图，可以参考一下

SQLAlchemy 中的 Session、sessionmaker、scoped_session

Pythonweb开发：主要学习HTML、CSS、JaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。

目录

Session 其实 就是一个会话, 可以和数据库打交道的一个会话

在一般的意义上， 会话建立与数据库的所有对话，并为你在其生命周期中加载或关联的所有对象表示一个“等待区”。他提供了一个入口点获得查询对象， 向数据库发送查询，使用会话对象的当前数据库连接， 将结果行填充在对象中， 然后存储在会话中， 在这种结构中称为身份映射 – 这种数据结构维护了每一个副本的， 这种意味着一个对象只能有一个特殊的主键。

会话以基本无状态的形式开始，一旦发出查询或其他对象被持久化，它就会从一个引擎申请连接资源，该引擎要么与会话本身相关联，要么与正在作的映射对象相关联。此连接标识正在进行的事务， 在会话提交或回滚其挂起状态之前，该事务一直有效。

会话中维护的所有变化的对象都会被跟踪 - 在再次查询数据库或提交当前事务之前， 它将刷新对数据库的所有更改， 这被称为工作模式单元。

在使用会话时候，最重要的是要注意与它相关联的对象是会话所持有的事务的对象 - 为了保持同步，有各种各样的会导致对象重新访问数据库。可能从会话中分离对象并继续使用他们，尽管这种做法有其局限性。但是通常来说，当你希望再次使用分离的对象时阶段九：自动化运维&开发候，你会将他们与另一个会话重新关联起来， 以便他们能够恢复表示数据库状态的正常任务。

可能会将这里的session与中的session搞混，需要注意的是，它有点用作缓存，因为它实现了 身份映射 模式，并存储了键入其主键的对象。但是，它不执行任何类型的查询缓存。 此外，默认情况下，Session使用弱引用存储对象实例。这也违背了将Session用作缓存的目的。关于session强应用下次再讨论。

1. session创建和管理数据库连接的会话 2. model object 通过session对象访问数据库，并把访问到的数据以 Identity Map 的方式，映射到Model object 中

1. session在刚被创建的时候，还没有和任何model object 绑定，可认为是无状态的 2. session 接受到query查询语句, 执行的结果或保持或者关联到session中 3. 任意数量的model object被创建，并绑定到session中，session会管理这些对象 4. 一旦session 里面的objects 有变化，那可是要commit/rollback提交或者放弃changs

一般来说，session在需要访问数据库的时候创建，在session访问数据库的时候，准确来说，应该是“add/ update / delete ”数据库的时候，会开启 database transaction 。 设没有修改autocommit的默认值( False ), 那么， database transaction 一直会保持，只有等到 session 发生rolled back、committed、或者closed的时候才结束，一般建议，当 database transaction 结束的时候，同时 close session ,以保证，每次发起请求，都会创建一个新的 session 特别是对web应用来说，发起一个请求，若请求使用到 Session 访问数据库，则创建 session ，处理完这个请求后，关闭 session

Session 是一个直接实例化的常规的Python 类。然而， 为了标准会会话的配置和获取方式， sessionmaker 类通常用于创建会话配置， 然后可以在整个应用程序中使用它， 就不需要重复配置参数。

下面是sessionmaker 的使用方式

在上面，该 sessionmaker()创建了一个工厂类，在创建这个工厂类时我们配置了参数绑定了引擎。将其赋值给Session。每次实例化Session都会创建一个绑定了引擎的Session。 这样这个session在访问数据库时都会通过这个绑定好的引擎来获取连接资源当你编写应用程序时， 请将sessionmaker 工厂放在全局级别，视作应用程序配置的一部分。例如：应用程序包中有三个.py文件，您可以将该sessionmaker行放在__init__.py文件中; 在其他模块“from mypackage import Session”。这样，所有的Session()的配置都由该配置中心控制。

直接只用 create_engine 时，就会创建一个带连接池的引擎：

创建一个session，连接池会分配一个connection。当session在使用后显示地调用 session.close()，也不能把这个连接关闭，而是由由QueuePool连接池管理并复用连接。

确保 session 在使用完成后用 session.close、sessionmit 或 session.rollback 把连接还回 pool，这是一个必须在意的习惯。

关于SQLAlchemy 数据库连接池：

session 和 connection 不是相同的东西， session 使用连接来作数据库，一旦任务完成 session 会将数据库 connection 交还给 pool。 在使用 create_engine 创建引擎时，如果默认不指定连接池设置的话，一般情况下，SQLAlchemy 会使用一个 QueuePool 绑定在新创建的引擎上。并附上合适的连接池参数

create_engine() 函数和连接池相关的参数有：

SQLAlchemy不使用连接池：在创建引擎时指定参数 poolclass=NullPool 即禁用了SQLAlchemy提供的数据库连接池。SQLAlchemy 就会在执行 session.close() 后立刻断开数据库连接。当然，如果没有被调用 session.close()，则数据库连接不会被断开，直到程序终止。

关于 SQLAlchemy 的 engine ,这里有一篇文章写的很好：

session不是线程安全的，在多线程的环境中，默认情况下，多个线程将会共享同一个session。试想一下，设A线程正在使用session处理数据库，B线程已经执行完成，把session给close了，那么此时A在使用session就会报错，怎么避免这个问题？

1 . 可以考虑在这些线程之间共享Session及其对象。但是应用程序需要确保实现正确的锁定方案，以便多个线程不会同时访问Session或其状态。SQLAlchemy 中的 scoped_session 就可以证线程安全，下面会有讨论。 2 . 为每个并发线程维护一个会话，而不是将对象从一个Session到另一个Session，通常使用方法将对象的状态到一个不同Session的新的本地对象中。

上面简单介绍了sessionmaker的作用，下面开始探讨 scoped_session 对创建 Session 的影响。现在先探讨单线程情况。

结论：

通过 sessionmaker 工厂创建了两个 Session ，而且可以看到 s1 s2 是两个不同的 Session 。 在 s1 添加 person 后，继续使用 s2 添加 person 报错. 说 person 这个对象 已经和 另一个 Session 关联一起来了, 所以再次关联另一个 Session 就会报错。

即在上面代码的 s1.add(person) 之后， s1mit() ,然后再 s2.add(persion)这里就没帖代码了。

结论：

即使在 s1 提交之后， s2 再去添加 person 也会发生错误,但 s1 的提交是成功了的，数据 person 已经存放在数据库了。 当 s1 添加 person 并提交，然后关闭 s1 , s2 再去添加并提交 person 数据库,这不会报错，但是数据库也不会出现两条 person 数据。

结论：

s1 关闭之后， s2 再去添加提交同一个对象，不会报错，但是数据库值有一条 person 数据。

结论：

以上说明：

一个对象一旦被一个 Session 添加，除非关闭这个 Session ，不然其他的 Session 无法添加这个对象。 一个 Session 添加并提交一个对象，然后关闭该 Session ，其他的 Session 可以添加并提交这个对象，但是数据库并不会有这条数据。

结论：

可以看到，通过 scoped_session再去创建 Session ，返回的是同一个 Session 。 scoped_session类似单例模式，当我们调用使用的时候，会先在Registry里找找之前是否已经创建Session，未创建则创建 Session ，已创建则直接返回。

这里探讨在多线程下使用 scoped_session 与不使用 scoped_session 的情况

当不使用 scoped_session 时，也分两种情况，是否创建全局性 Session

结论：

每个线程下的 Session 都是不同的 Session 数据库成功新增了线程3提交的数据，其他的线程中的数据并没有提交到数据库中去。

结论：

全部线程下的 Session 都时同一个 Session 每个线程下的数据都被提交到了数据库

结论：

每个线程下的 Session 都不相同 只有线程3下的数据被提交到了数据库

结论：

以上说明：

在同一个线程中，有 scoped_session 的时候，返回的是同一个 Session 对象。 在多线程下，即使通过 scoped_session 创建Session，每个线程下的 Session 都是不一样的，每个线程都有一个属于自己的 Session 对象，这个对象只在本线程下共享。 scoped_session 只有在单线程下才能发挥其作用。在多线程下显得没有什么作用。

django orm 怎么对现有的表结构作

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

首先你要知道如何在视图里渲染模板，另外得要看你用的是什么数据库，以及你是否使用django的orm。

当然， s1 , s2 添加提交不同的对象，不会出错。在数据库成功新增数据。

拿mysql为例，如果你只需要从现有数据库中查询数据并显示，那么使用MySQLdb模块即可，查询出来的数据和模板进行渲染，之后返回渲染后的模板对象即可。

django通过中间件部分隐藏了连接/事务管理的概念，写法上也比较简单，接近ja常说的充血的domain model. 内容上也没有sqlalchemy 的sql expression层次。 易用性就体现出来了。

SQLAlchemy 中的使用 flush 和 commit 有什么区别

在SQLAlchemy中一个Session（可以看作）是一个transaction，每个作（基本上）对应一条或多条SQL语句，这些SQL语句需要发送到数据库才能被真正执行，而整个transaction需要commit才能真正生效，如果没提交，一旦你的程序挂了，所有未提交的事务都会被回滚到事务开始之前的状态。

flush就是把客户端尚未发送到数据库的SQL语句发送过去，commit就是告诉数据库sqlalchemy使用上有两个层次，1是使用sql expression, 说白可以让你用python写sql， 2是它的orm, orm是使用session的，自行管理session生存期，自行在多个过程中传递session，自行管理事务。写法上是通常的transaction script（ja常说的贫血的domain model)模式。实际编码通常1和2混合编程。提交事务。

简单说，flush之后你才能在这个Session中看到效果，6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用而commit之后你才能从其它Session中看到效果。

为什么很多人都喜欢 Django 的 ORM 而不是 SQLAlchemy,是因为简单...

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

django通过中间件部分隐藏了连接/事务管理的概念，写法上也比较简单，接近ja常说的充血的domain model. 内容上也没有sqlalchemy 的sql expr4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用作ession层次。 易用性就体现出来了。

为什么很多人都喜欢 Django 的 ORM 而不是 SQLAlchemy,是因为简单...

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

django通过中间件部分隐藏了连接/事务管理的概念，写法上也比较简单，接近ja常说的充血的domain model. 内容上也没有sqlalchemy 的sql expression层次。 易用性就体现每个线程下的 Session 是同一个 Session 每个线程下的数据都没提交到了数据库出来了。

SQLAlchemy 中的使用 flush 和 commit 有什么区别

commit是完全提交，commit执行之前会调用flush。 flush是阶段九：自动化运维&开发刷新缓存中的内容，实时执行内存中的数据。 不同点： commit针对事物的。 flush针对缓存的。

在SQLAlchemy中一个Session（可以看作）是一个transaction，每个作（基本上）对应一条或多条SQL语句，这些SQ7. 能综合运用所学知识完成项目L语句需要发送到数据库才能被真正执行，而整个transaction需要commit才能真正生效，如果没提交，一旦你的程序挂了，所有未提交...

Python课程内容都学习什么啊？

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等作。

这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，要学习以下内容：

阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

5. 熟练运用Linux作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级作

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、识别等常规深度学习实战项目

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、作系统原理、安装linux作系统、linux作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密re正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二：Python高级级编编程&数据库开发

Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、CS架构FTP开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三：前端开发

前端开发课程内容包括：HTMLCSSJS学习、DOM作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四：WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTVMVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBVCBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五：爬虫开发

爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aio、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分布式爬虫实战等。

阶段六：全栈项目实战

全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

阶段八：人工智能

人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件作、用户登录报表等。分布式主机系统开发，多个服务，多种设备，报警机制，基于+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式等功能。

阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、sl&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web的开发等。

Python知识点：课程内容挺多的，整理如下：

Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件作等。

Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 实战。

Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、作系统原理、安装linux作系统、linux作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密re正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

分享一份Python的学习路线图，可以参考一下

django orm 怎么对现有的表结构作

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux作系统。

首先你要知道如何在视图里渲染模板，另外得要看你用的是什么数据库，以及你是否使用django的orm。

django orm 怎么对现有的表结构作

拿mysql为例，如果你只需要从现有数据库中查询数据并显示，那么使用MySQLdb模块即可，查询出来的数据和模板进行渲染，之后返回渲染后的模板对象即可。

django通过中间件部分隐藏了连接/事务管理的概念，写法上也比较简单，接近ja常说的充血的domain model. 内容上也没有sqlalchemy 的sql expression层次。 易用性就体现出来了。