AI 助理
备案控制台
开发者社区 数据库 文章 正文

SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（3）

2024-07-09 34
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server，基础系列 2核4GB
推荐场景：
SQL Server性能诊断案例分析
RDS SQL Server Serverless，2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景：
云数据库 RDS MySQL，集群系列 2核4GB
推荐场景：
搭建个人博客
简介： SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）

SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（2）https://developer.aliyun.com/article/1563141


SQL Server 数据类型

与所有 SQLAlchemy 方言一样，所有已知与 SQL Server 有效的大写类型都可以从顶级方言导入，无论它们是来自sqlalchemy.types还是来自本地方言：

from sqlalchemy.dialects.mssql import (
    BIGINT,
    BINARY,
    BIT,
    CHAR,
    DATE,
    DATETIME,
    DATETIME2,
    DATETIMEOFFSET,
    DECIMAL,
    DOUBLE_PRECISION,
    FLOAT,
    IMAGE,
    INTEGER,
    JSON,
    MONEY,
    NCHAR,
    NTEXT,
    NUMERIC,
    NVARCHAR,
    REAL,
    SMALLDATETIME,
    SMALLINT,
    SMALLMONEY,
    SQL_VARIANT,
    TEXT,
    TIME,
    TIMESTAMP,
    TINYINT,
    UNIQUEIDENTIFIER,
    VARBINARY,
    VARCHAR,
)

以下是特定于 SQL Server 或具有 SQL Server 特定构造参数的类型：

对象名称 描述
BIT MSSQL BIT 类型。
DATETIME2
DATETIMEOFFSET
DOUBLE_PRECISION SQL Server DOUBLE PRECISION 数据类型。
IMAGE
JSON MSSQL JSON 类型。
MONEY
NTEXT MSSQL NTEXT 类型，用于最多 2³⁰ 个字符的可变长度 Unicode 文本。
REAL SQL Server REAL 数据类型。
ROWVERSION 实现 SQL Server ROWVERSION 类型。
SMALLDATETIME
SMALLMONEY
SQL_VARIANT
TIME
TIMESTAMP 实现 SQL Server TIMESTAMP 类型。
TINYINT
UNIQUEIDENTIFIER
XML MSSQL XML 类型。 
class sqlalchemy.dialects.mssql.BIT

MSSQL BIT 类型。

pyodbc 和 pymssql 都将 BIT 列的值作为 Python 返回，因此只需子类化 Boolean。

成员

init()

类签名

类sqlalchemy.dialects.mssql.BIT (sqlalchemy.types.Boolean)

method __init__(create_constraint: bool = False, name: str | None = None, _create_events: bool = True, _adapted_from: SchemaType | None = None)

继承自 sqlalchemy.types.Boolean.__init__ 方法的 Boolean

构造一个布尔值。

参数：

  • create_constraint –
    默认为 False。如果布尔值生成为 int/smallint，则还会在表上创建一个 CHECK 约束，确保值为 1 或 0。
    注意
    强烈建议 CHECK 约束具有显式名称，以支持模式管理问题。这可以通过设置Boolean.name参数或设置适当的命名约定来实现；有关背景信息，请参阅配置约束命名约定。
    从版本 1.4 开始更改：- 此标志现在默认为 False，表示对于非本地枚举类型不会生成 CHECK 约束。
  • name – 如果生成 CHECK 约束，请指定约束的名称。
class sqlalchemy.dialects.mssql.CHAR

SQL CHAR 类型。

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.CHAR (sqlalchemy.types.String)

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

继承自 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法的 String

创建一个持有字符串的类型。

参数：

  • length – 可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列的长度。如果不会发出CREATE TABLE，则可以安全地省略。某些数据库可能需要在 DDL 中使用length，如果包含没有长度的VARCHAR，则在发出CREATE TABLE DDL 时会引发异常。值是以字节还是字符解释是特定于数据库的。
  • collation –
    可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列级排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字进行呈现。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，Unicode 或 UnicodeText 数据类型应该用于预期存储非 ASCII 数据的 Column。这些数据类型将确保在数据库上使用正确的类型。
class sqlalchemy.dialects.mssql.DATETIME2

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.DATETIME2 (sqlalchemy.dialects.mssql.base._DateTimeBase, sqlalchemy.types.DateTime)

class sqlalchemy.dialects.mssql.DATETIMEOFFSET

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.DATETIMEOFFSET (sqlalchemy.dialects.mssql.base._DateTimeBase, sqlalchemy.types.DateTime)

class sqlalchemy.dialects.mssql.DOUBLE_PRECISION

SQL Server DOUBLE PRECISION 数据类型。

新版本 2.0.11 中新增。

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.DOUBLE_PRECISION (sqlalchemy.types.DOUBLE_PRECISION)

class sqlalchemy.dialects.mssql.IMAGE

成员

init()

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.IMAGE (sqlalchemy.types.LargeBinary)

method __init__(length: int | None = None)

继承自 sqlalchemy.types.LargeBinary.__init__ 方法的 LargeBinary

构造一个 LargeBinary 类型。

参数：

length – 可选，用于 DDL 语句的列长度，用于那些接受长度的二进制类型，例如 MySQL BLOB 类型。

class sqlalchemy.dialects.mssql.JSON

MSSQL JSON 类型。

MSSQL 支持 JSON 格式的数据，自 SQL Server 2016 起。

DDL 级别的 JSON 数据类型将以 NVARCHAR(max) 形式表示数据类型，但也提供了 JSON 级别的比较函数以及 Python 强制转换行为。

自动使用 JSON 每当基础 JSON 数据类型针对 SQL Server 后端使用时。

另请参阅

JSON - 通用跨平台 JSON 数据类型的主要文档。

JSON 类型支持将 JSON 值持久化存储，以及通过将操作适配到数据库级别的 JSON_VALUE 或 JSON_QUERY 函数来提供的核心索引操作，以支持 JSON 数据类型。

SQL Server JSON 类型在查询 JSON 对象元素时必然使用 JSON_QUERY 和 JSON_VALUE 函数。这两个函数有一个主要限制，即它们根据要返回的对象类型是互斥的。JSON_QUERY 函数仅返回 JSON 字典或列表，但不返回单个字符串、数值或布尔值元素；JSON_VALUE 函数仅返回单个字符串、数值或布尔值元素。如果它们没有针对正确的预期值使用，这两个函数都会返回 NULL 或引发错误。

为了处理这个尴尬的要求，索引访问规则如下：

  1. 当从一个 JSON 中提取一个子元素，该 JSON 本身是一个 JSON 字典或列表时，应使用 Comparator.as_json() 访问器：
stmt = select(
    data_table.c.data["some key"].as_json()
).where(
    data_table.c.data["some key"].as_json() == {"sub": "structure"}
)
  1. 从 JSON 中提取平面布尔值、字符串、整数或浮点数的子元素时，使用以下适当的方法之一： Comparator.as_boolean(), Comparator.as_string(), Comparator.as_integer(), Comparator.as_float():
stmt = select(
    data_table.c.data["some key"].as_string()
).where(
    data_table.c.data["some key"].as_string() == "some string"
)

版本 1.4 中的新功能。

成员

init()

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.JSON (sqlalchemy.types.JSON)

method __init__(none_as_null: bool = False)

继承自 JSON 方法 sqlalchemy.types.JSON.__init__

构造一个 JSON 类型。

参数：

none_as_null=False –

如果为 True，则将值None持久化为 SQL NULL 值，而不是null的 JSON 编码。注意，当此标志为 False 时，null() 构造仍然可以用于持久化 NULL 值，可以直接将其作为参数值传递，该值由 JSON 类型特别解释为 SQL NULL：

from sqlalchemy import null
conn.execute(table.insert(), {"data": null()})

注意

JSON.none_as_null 不适用于传递给 Column.default 和 Column.server_default 的值；这些参数的传递值为 None 意味着“没有默认值”。

此外，当用于 SQL 比较表达式时，Python 值 None 仍然指代 SQL null，而不是 JSON NULL。JSON.none_as_null 标志明确指的是在 INSERT 或 UPDATE 语句中值的持久化。 JSON.NULL 值应用于希望与 JSON null 进行比较的 SQL 表达式。

另请参阅

JSON.NULL

class sqlalchemy.dialects.mssql.MONEY

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.MONEY (sqlalchemy.types.TypeEngine)

class sqlalchemy.dialects.mssql.NCHAR

SQL NCHAR 类型。

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.NCHAR (sqlalchemy.types.Unicode)

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

继承自 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法

创建一个保存字符串的类型。

参数：

  • length – 可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列长度。如果不会发出CREATE TABLE，则可以安全地省略。某些数据库可能需要在 DDL 中使用长度，并且如果包含没有长度的VARCHAR，则在发出CREATE TABLE DDL 时会引发异常。值是以字节还是字符解释是特定于数据库的。
  • collation –
    可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列级排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字进行呈现。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，应该使用Unicode或UnicodeText数据类型来存储非 ASCII 数据的Column。这些数据类型将确保在数据库上使用正确的类型。
class sqlalchemy.dialects.mssql.NTEXT

MSSQL NTEXT 类型，用于最多 2³⁰ 个字符的可变长度 Unicode 文本。

成员

init()

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.NTEXT (sqlalchemy.types.UnicodeText)

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

继承自 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法

创建一个保存字符串的类型。

参数：

  • length – 可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列长度。如果不会发出CREATE TABLE，则可以安全地省略。某些数据库可能需要在 DDL 中使用长度，并且如果包含没有长度的VARCHAR，则在发出CREATE TABLE DDL 时会引发异常。值是以字节还是字符解释是特定于数据库的。
  • collation –
    可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列级排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字进行��现。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，应使用Unicode或UnicodeText数据类型来存储非 ASCII 数据的 Column。这些数据类型将确保在数据库上使用正确的类型。
class sqlalchemy.dialects.mssql.NVARCHAR

SQL NVARCHAR 类型。

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.NVARCHAR (sqlalchemy.types.Unicode)

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

继承自 String 的 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法

创建一个字符串持有类型。

参数：

  • length – 可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列长度。如果不会发出 CREATE TABLE，则可以安全地省略。某些数据库可能需要在 DDL 中使用长度，并且当包含没有长度的 VARCHAR 时，将在发出 CREATE TABLE DDL 时引发异常。该值被解释为字节还是字符是特定于数据库的。
  • collation –
    可选，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列级排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字呈现。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，应使用Unicode或UnicodeText数据类型来存储非 ASCII 数据的 Column。这些数据类型将确保在数据库上使用正确的类型。
class sqlalchemy.dialects.mssql.REAL

SQL Server REAL 数据类型。

类签名

类sqlalchemy.dialects.mssql.REAL (sqlalchemy.types.REAL)

class sqlalchemy.dialects.mssql.ROWVERSION

实现 SQL Server ROWVERSION 类型。

ROWVERSION 数据类型是 TIMESTAMP 数据类型的 SQL Server 同义词，但当前 SQL Server 文档建议将 ROWVERSION 用于未来的新数据类型。

ROWVERSION 数据类型不会从数据库中反映出来，返回的数据类型将是 TIMESTAMP。

这是一种只读数据类型，不支持插入值。

版本 1.2 中的新功能。

另请参阅

TIMESTAMP

成员

init()

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.ROWVERSION （sqlalchemy.dialects.mssql.base.TIMESTAMP）

method __init__(convert_int=False)

从 TIMESTAMP 的 sqlalchemy.dialects.mssql.base.TIMESTAMP.__init__ 方法继承

构造一个 TIMESTAMP 或 ROWVERSION 类型。

参数：

convert_int – 如果为 True，则在读取时将二进制整数值转换为整数。

新版本 1.2。

class sqlalchemy.dialects.mssql.SMALLDATETIME

成员

init()

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.SMALLDATETIME （sqlalchemy.dialects.mssql.base._DateTimeBase，sqlalchemy.types.DateTime）

method __init__(timezone: bool = False)

从 DateTime 的 sqlalchemy.types.DateTime.__init__ 方法继承

构造一个新的DateTime。

参数：

时区 – 布尔值。指示日期时间类型是否应在仅在基础日期/时间持有类型上可用时启用时区支持。建议在使用此标志时直接使用TIMESTAMP数据类型，因为一些数据库包括与时区功能的 TIMESTAMP 数据类型不同的单独的通用日期/时间持有类型，如 Oracle。

class sqlalchemy.dialects.mssql.SMALLMONEY

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.SMALLMONEY （sqlalchemy.types.TypeEngine）

class sqlalchemy.dialects.mssql.SQL_VARIANT

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.SQL_VARIANT （sqlalchemy.types.TypeEngine）

class sqlalchemy.dialects.mssql.TEXT

SQL TEXT 类型。

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.TEXT （sqlalchemy.types.Text）

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

从 String 的 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法继承

创建一个字符串持有类型。

参数：

  • length – 可选项，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列长度。如果不会发出CREATE TABLE，可以安全地省略。某些数据库可能需要在 DDL 中使用长度，并且如果包含一个没有长度的VARCHAR，则在发出CREATE TABLEDDL 时会引发异常。值是作为字节还是字符解释的是特定于数据库的。
  • collation –
    可选项，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列级排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字进行呈现。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，应该使用Unicode或UnicodeText数据类型来存储非 ASCII 数据的Column。这些数据类型将确保在数据库中使用正确的类型。
class sqlalchemy.dialects.mssql.TIME

类签名

类sqlalchemy.dialects.mssql.TIME（sqlalchemy.types.TIME）

class sqlalchemy.dialects.mssql.TIMESTAMP

实现 SQL Server TIMESTAMP 类型。

请注意，这与 SQL 标准 TIMESTAMP 类型完全不同，SQL Server 不支持该类型。它是一个只读数据类型，不支持插入值。

新功能在版本 1.2 中引入。

另请参阅

ROWVERSION

成员

init()

类签名

类sqlalchemy.dialects.mssql.TIMESTAMP（sqlalchemy.types._Binary）

method __init__(convert_int=False)

构造 TIMESTAMP 或 ROWVERSION 类型。

参数：

convert_int – 如果为 True，则二进制整数值将在读取时转换为整数。

新功能在版本 1.2 中引入。

class sqlalchemy.dialects.mssql.TINYINT

类签名

类sqlalchemy.dialects.mssql.TINYINT（sqlalchemy.types.Integer）

class sqlalchemy.dialects.mssql.UNIQUEIDENTIFIER

成员

init()

类签名

类sqlalchemy.dialects.mssql.UNIQUEIDENTIFIER（sqlalchemy.types.Uuid）

method __init__(as_uuid: bool = True)

构造 UNIQUEIDENTIFIER 类型。

参数：

as_uuid=True –

如果为 True，则值将被解释为 Python uuid 对象，通过 DBAPI 转换为/从字符串。

class sqlalchemy.dialects.mssql.VARBINARY

MSSQL VARBINARY 类型。

该类型为核心的VARBINARY类型添加了额外的功能，包括“deprecate_large_types”模式，其中会渲染VARBINARY(max)或 IMAGE，以及 SQL Server 的FILESTREAM选项。

另请参见

大型文本/二进制类型弃用

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.VARBINARY (sqlalchemy.types.VARBINARY, sqlalchemy.types.LargeBinary)

method __init__(length=None, filestream=False)

构造一个 VARBINARY 类型。

参数：

  • length – 可选参数，在 DDL 语句中用于列长度，用于那些接受长度参数的二进制类型，比如 MySQL 的 BLOB 类型。
  • filestream=False –
    如果为 True，在表定义中会渲染FILESTREAM关键字。在这种情况下，length必须为None或者'max'。
    新于 1.4.31 版本。
class sqlalchemy.dialects.mssql.VARCHAR

SQL VARCHAR 类型。

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.VARCHAR (sqlalchemy.types.String)

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

从 String 的 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法继承

创建一个保存字符串的类型。

参数：

  • length – 可选参数，在 DDL 和 CAST 表达式中用于列长度。如果不会发出CREATE TABLE，可以安全地省略。某些数据库可能需要 DDL 中使用长度，并且如果包括了没有长度的VARCHAR，则在发出CREATE TABLE DDL 时会引发异常。值是以字节还是字符解释的，这取决于数据库。
  • collation –
    可选参数，在 DDL 和 CAST 表达式中用于列级别的排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字渲染。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，Unicode或者UnicodeText数据类型应该用于预期存储非 ASCII 数据的Column。这些数据类型将确保在数据库上使用正确的类型。
class sqlalchemy.dialects.mssql.XML

MSSQL XML 类型。

这是一个占位符类型，用于反射目的，不包括任何 Python 端数据类型支持。它也不支持额外的参数，比如“CONTENT”、“DOCUMENT”、“xml_schema_collection”。

成员

init()

类签名

类 sqlalchemy.dialects.mssql.XML (sqlalchemy.types.Text)

method __init__(length: int | None = None, collation: str | None = None)

继承自 String 的 sqlalchemy.types.String.__init__ 方法

创建一个持有字符串的类型。

参数：

  • length – 可选项，用于 DDL 和 CAST 表达式中列的长度。如果不会发出CREATE TABLE语句，则可以安全地省略。某些数据库可能需要在 DDL 中使用长度，并且如果包括了没有长度的VARCHAR，则在发出CREATE TABLEDDL 时会引发异常。值是按字节还是按字符解释，取决于数据库。
  • collation –
    可选项，用于 DDL 和 CAST 表达式中的列级排序。使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 支持的 COLLATE 关键字呈现。例如：
>>> from sqlalchemy import cast, select, String
>>> print(select(cast('some string', String(collation='utf8'))))
SELECT  CAST(:param_1  AS  VARCHAR  COLLATE  utf8)  AS  anon_1
  • 注意
    在大多数情况下，应该使用Unicode或UnicodeText数据类型来存储非 ASCII 数据的Column。这些数据类型将确保在数据库上使用正确的类型。


SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（4）https://developer.aliyun.com/article/1563143

文章标签：
云数据库 RDS MySQL 版
云原生数据库 PolarDB
云数据库 RDS SQL Server 版
SQL
数据格式
数据库
JSON
关系型数据库
相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后，系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
布客飞龙
目录
相关文章
布客飞龙
|
4月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（6）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）
布客飞龙
61 7
布客飞龙
|
4月前
|
SQL JSON 关系型数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（5）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）
布客飞龙
49 6
布客飞龙
|
4月前
|
SQL JSON 关系型数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（8）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）
布客飞龙
57 6
布客飞龙
|
4月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（7）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（8）
布客飞龙
60 5
布客飞龙
|
4月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（4）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）
布客飞龙
41 4
布客飞龙
|
4月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）（3）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（四十一）
布客飞龙
49 4
布客飞龙
|
4月前
|
SQL 测试技术 数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（1）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）
布客飞龙
26 0
布客飞龙
|
4月前
|
SQL 数据库连接 Linux
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（7）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）
布客飞龙
67 0
布客飞龙
|
4月前
|
SQL NoSQL 数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（2）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）
布客飞龙
37 0
布客飞龙
|
4月前
|
SQL JSON 数据库
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）（6）
SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十二）
布客飞龙
24 0