Dataset基于SQLAlchemy的便利工具

name='John Doe')

获取非反复数据

db['user'].distinct('country')

删除记录

table.delete(place='Berlin')

@app.before_request 
 
def before_request(): 
 
g.requestId = gen_requestId() 
 
logger.info("Start Once Access, and this requestId is %s" % g.requestId)

履行SQL语句

result = db.query('SELECT country, COUNT(*) c FROM user GROUP BY country') 
 
for row in result: 
 
print(row['country'], row['c'])

导出数据

result = db['users'].all() 
 
dataset.freeze(result, format='json', filename='users.json')

连接PostgreSQL数据库：

JSON

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格局，异常易于人浏览和编写。

import json

json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串

json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象

可以用redirect()函数把用户重定向到其它处所。放弃请求并返回缺点代码，用abort()函数。

MySQL数据库：

分类表-categories，包含类别web,reversing，crypto(加解密),mic等

标题表-tasks,包含标题id，标题名，flag,分值，文件&地址，标题等级，标题具体描述

flag表-flag,包含标题id,用户id,得分，时光戳

用户表-users，包含用户id,用户名，暗码

标题分类表-cat_task,包含标题id,题浏览别id

flag表中每条数据因为是有标题ID task_id和用户ID user_id来合营确认的，所以采取复合主键：primary key (task_id,user_id)

结合主键和复合主键的差别

python装潢器

Decorator经由过程返回包装对象实现借居调用,以此插入额外逻辑

https://www.zhihu.com/question/26930016

wraps本身也是一个装潢器，它能把原函数的元信息拷贝到装潢器函数中，这使得装潢器函数也有和原函数一样的元信息了

from functools import wraps 
 
def logged(func): 
 
@wraps(func) 
 
def with_logging(*args,**kwargs): 
 
print func.__name__ + "was called" 
 
return func(*args,**kwargs) 
 
return with_logging 
 
  
 
@logged 
 
def f(x): 
 
"""does some math""" 	
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