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數(shù)據(jù)集使得數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)讀取和寫入數(shù)據(jù)就像閱讀和編寫JSON文件一樣簡單。

Dataset對于操作JSON、CSV文件、NoSQL非常好用。

 
 
 

  
  
  
import dataset
 
 
 

連接MySQL數(shù)據(jù)庫：

 
 
 

  
  
  
db = dataset.connect('mysql://username:password@10.10.10.10/ctf?charset=utf8')
 
 
 

用戶名:username，密碼:password，數(shù)據(jù)庫地址(地址+端口):10.10.10.10，database名: ctf

連接SQLite數(shù)據(jù)庫：

 
 
 

  
  
  
db = dataset.connect('sqlite:///ctf.db')
 
 
 

連接PostgreSQL數(shù)據(jù)庫：

 
 
 

  
  
  
db = dataset.connect('postgresql://scott:tiger@localhost:5432/mydatabase')
 
 
 

一定要注意指定字符編碼

 
 
 

  
  
  
table = db['city'] #（選擇city表）
  
  
  

  
  
  
user = table('name') # 找出表中'name'列屬性所有數(shù)據(jù)
  
  
  

  
  
  
res = db.query('select name from table limit 10') # 如果不需要查看全部數(shù)據(jù)的話***用limit，因為全部數(shù)據(jù)的載入非常非常耗時間
  
  
  

  
  
  
for x in res:
  
  
  

  
  
  
print x['name'] # 選name字段的數(shù)據(jù)
  
  
  

  
  
  
table.insert(dict(name='John Doe', age=37))
  
  
  

  
  
  
table.insert(dict(name='Jane Doe', age=34, gender='female'))
  
  
  

  
  
  
john = table.find_one(name='John Doe') 
 
 
 

在數(shù)據(jù)庫中查找是否有同時滿足多個條件的數(shù)據(jù)：table.find_one(屬性1=屬性值1, 屬性2=屬性值2, …)

注：find_one速度很慢

插入數(shù)據(jù)

dataset會根據(jù)輸入自動創(chuàng)建表和字段名

 
 
 

  
  
  
table = db['user']
  
  
  

  
  
  
# 或者table = db.get_table('user')
  
  
  

  
  
  
table.insert(dict(name='John Doe', age=46, country='China'))
  
  
  

  
  
  
table.insert(dict(name='Jane Doe', age=37, country='France', gender='female'))
  
  
  

  
  
  
# 主鍵id自動生成 
 
 
 

更新數(shù)據(jù)

 
 
 

  
  
  
table.update(dict(name='John Doe', age=47), ['name'])
  
  
  

  
  
  
# 第二個參數(shù)相當(dāng)于sql update語句中的where，用來過濾出需要更新的記錄 
 
 
 

事務(wù)操作

事務(wù)操作可以簡單的使用上下文管理器來實現(xiàn),出現(xiàn)異常，將會回滾

 
 
 

  
  
  
with dataset.connect() as tx:
  
  
  

  
  
  
tx['user'].insert(dict(name='John Doe', age=46, country='China'))
  
  
  

  
  
  
# 相當(dāng)于：
  
  
  

  
  
  
db = dataset.connect()
  
  
  

  
  
  
db.begin()
  
  
  

  
  
  
try:
  
  
  

  
  
  
db['user'].insert(dict(name='John Doe', age=46, country='China'))
  
  
  

  
  
  
db.commit()
  
  
  

  
  
  
except:
  
  
  

  
  
  
db.rollback()
  
  
  

  
  
  
# 也可以嵌套使用:
  
  
  

  
  
  
db = dataset.connect()
  
  
  

  
  
  
with db as tx1:
  
  
  

  
  
  
tx1['user'].insert(dict(name='John Doe', age=46, country='China'))
  
  
  

  
  
  
with db as tx2:
  
  
  

  
  
  
tx2['user'].insert(dict(name='Jane Doe', age=37, country='France', gender='female')) 
 
 
 

從表獲取數(shù)據(jù)

 
 
 

  
  
  
users = db['user'].all()
  
  
  

  
  
  
for user in db['user']:
  
  
  

  
  
  
# print(user['age'])
  
  
  

  
  
  
# chinese_users = user.find(country='China')
  
  
  

  
  
  
john = user.find_one(name='John Doe') 
 
 
 

獲取非重復(fù)數(shù)據(jù)

 
 
 

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

刪除記錄

 
 
 

  
  
  
table.delete(place='Berlin')
 
 
 

執(zhí)行SQL語句

 
 
 

  
  
  
result = db.query('SELECT country, COUNT(*) c FROM user GROUP BY country')
  
  
  

  
  
  
for row in result:
  
  
  

  
  
  
print(row['country'], row['c']) 
 
 
 

導(dǎo)出數(shù)據(jù)

 
 
 

  
  
  
result = db['users'].all()
  
  
  

  
  
  
dataset.freeze(result, format='json', filename='users.json') 
 
 
 

JSON

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，非常易于人閱讀和編寫。

 
 
 

  
  
  
import json
 
 
 

json.dumps 將 Python 對象編碼成 JSON 字符串

json.loads 將已編碼的 JSON 字符串解碼為 Python 對象

MySQL數(shù)據(jù)庫：

分類表-categories，包括類別web,reversing，crypto(加解密),mic等

題目表-tasks,包括題目id，題目名，flag,分值，文件&地址，題目等級，題目詳細(xì)描述

flag表-flag,包括題目id,用戶id,得分，時間戳

用戶表-users，包括用戶id,用戶名，密碼

題目分類表-cat_task,包括題目id,題目類別id

flag表中每條數(shù)據(jù)由于是有題目ID task_id和用戶ID user_id來共同確認(rèn)的，所以采用復(fù)合主鍵：primary key (task_id,user_id)

聯(lián)合主鍵和復(fù)合主鍵的區(qū)別

python裝飾器

Decorator通過返回包裝對象實現(xiàn)間接調(diào)用,以此插入額外邏輯

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

wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函數(shù)的元信息拷貝到裝飾器函數(shù)中，這使得裝飾器函數(shù)也有和原函數(shù)一樣的元信息了

 
 
 

  
  
  
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"""
  
  
  

  
  
  
return x + x * x
  
  
  

  
  
  
 
  
  
  

  
  
  
print f.__name__ # prints 'f'
  
  
  

  
  
  
print f.__doc__ # prints 'does some math' 
 
 
 

web框架采用flask

 
 
 

  
  
  
from flask import Flask
 
 
 

引入Flask類，F(xiàn)lask類實現(xiàn)了一個WSGI(Web Server Gateway Interface)應(yīng)用

 
 
 

  
  
  
app = Flask(__name__)
 
 
 

app是Flask的實例，它接收包或者模塊的名字作為參數(shù)，但一般都是傳遞__name__

 
 
 

  
  
  
@app.route('/')
  
  
  

  
  
  
def hello_world():
  
  
  

  
  
  
return 'Hello World!' 
 
 
 

使用app.route裝飾器會將URL和執(zhí)行的視圖函數(shù)的關(guān)系保存到app.url_map屬性上。處理URL和視圖函數(shù)的關(guān)系的程序就是路由，這里的視圖函數(shù)就是hello_world

 
 
 

  
  
  
if __name__ == '__main__':
  
  
  

  
  
  
app.run(host='0.0.0.0',port=9000) 
 
 
 

使用這個判斷可以保證當(dāng)其他文件引用這個文件的時候(例如from hello import app)不會執(zhí)行這個判斷內(nèi)的代碼，也就是不會執(zhí)行app.run函數(shù)。

執(zhí)行app.run就可以啟動服務(wù)了。默認(rèn)Flask只監(jiān)聽虛擬機(jī)的本地127.0.0.1這個地址，端口為5000。而我們對虛擬機(jī)做的端口轉(zhuǎn)發(fā)端口是9000，所以需要制定host和port參數(shù)，0.0.0.0表示監(jiān)聽所有地址，這樣就可以在本機(jī)訪問了。

服務(wù)器啟動后，會調(diào)用werkzeug.serving.run_simple進(jìn)入輪詢，默認(rèn)使用單進(jìn)程單線程的werkzeug.serving.BaseWSGIServer處理請求，實際上還是使用標(biāo)準(zhǔn)庫BaseHTTPServer.HTTPServer，通過select.select做0.5秒的while TRUE的事件輪詢。當(dāng)我們訪問http://127.0.0.1:9000/,通過app.url_map找到注冊的/這個URL模式,就找到了對應(yīng)的hello_world函數(shù)執(zhí)行，返回hello world!,狀態(tài)碼為200。如果訪問一個不存在的路徑，如訪問http://127.0.0.1:9000/a,Flask找不到對應(yīng)的模式，就會向瀏覽器返回Not Found，狀態(tài)碼為404

flask中jsonify的作用

jsonify的作用實際上就是將我們傳入的json形式數(shù)據(jù)序列化成為json字符串，作為響應(yīng)的body，并且設(shè)置響應(yīng)的Content-Type為application/json，構(gòu)造出響應(yīng)返回至客戶端

效果等于json.dumps

jsonify的Content-Type字段值為application/json

json.dumps的Content-Type字段值為text/html

修改flask中靜態(tài)文件夾

修改的flask默認(rèn)的static文件夾只需要在創(chuàng)建Flask實例的時候,把static_folder和static_url_path參數(shù)設(shè)置為空字符串即可。

app = Flask(__name__, static_folder=”, static_url_path=”)

訪問的時候用url_for函數(shù)，res文件夾和static文件夾同一級：

url_for(‘static’, filename=’res/favicon.ico’)

werkzeug

werkzeug是一個WSGI工具包，可以作為一個Web框架的底層庫。它封裝好了很多Web框架的東西，例如 Request，Response等等。Flask框架就是一Werkzeug 為基礎(chǔ)開發(fā)的

generate_password_hash(password)

將用戶輸入的明文密碼加密成密文進(jìn)行存儲

密碼加鹽哈希函數(shù)。用來將明文密碼加密，返回加密后的密文，用來進(jìn)行用戶注冊

函數(shù)定義：

werkzeug.security.generate_password_hash(password, method='pbkdf2:sha1', salt_length=8)

密文格式：method$salt$hash

password: 明文密碼

method: 哈希的方式(需要是hashlib庫支持的)，格式為

pbpdf2:[:iterations]。參數(shù)說明：

method：哈希的方式，一般為SHA1，

iterations：(可選參數(shù))迭代次數(shù)，默認(rèn)為1000。

slat_length: 鹽值的長度，默認(rèn)為8

check_password_hash(hash,password)

驗證經(jīng)過generate_password_hash哈希的密碼，將明文和密文進(jìn)行比較,查看是否一致，用來驗證用戶登錄

函數(shù)定義：

werkzeug.security.check_password_hash(pwhash, password)

pwhash: generate_password_hash生成的哈希字符串

password: 需要驗證的明文密碼

flask中的session

 
 
 

  
  
  
rom flask import session
  
  
  

  
  
  
user = db['users'].find_one(username=username)
  
  
  

  
  
  
session['user_id'] = user['id'] 
 
 
 

由于使用了session，所以需要設(shè)置一個secret_key用來做一些模塊的hash

Flask Web Development 中的內(nèi)容:

SECRET_KEY配置變量是通用密鑰,可在Flask和多個第三方擴(kuò)展中使用。如其名所示,加密的強(qiáng)度取決于變量值的機(jī)密度。不同的程序要使用不同的密鑰,而且要保證其他人不知道你所用的字符串。

SECRET_KEY的作用主要是提供一個值做各種HASH, 是在其加密過程中作為算法的一個參數(shù)(salt或其他)。所以這個值的復(fù)雜度也就影響到了數(shù)據(jù)傳輸和存儲時的復(fù)雜度。

flask 變量規(guī)則

要給URL添加變量部分，你可以把這些特殊的字段標(biāo)記為， 這個部分將會作為命名參數(shù)傳遞到你的函數(shù)。規(guī)則可以用指定一個可選的轉(zhuǎn)換器

 
 
 

  
  
  
@route('/hello/')
  
  
  

  
  
  
def index(name):
  
  
  

  
  
  
return 'Hello {{name}}!' 
 
 
 

數(shù)據(jù)庫查詢

對dataset的數(shù)據(jù)查詢，使用冒號來為變量傳參。

select f.task_id from flags f where f.user_id = :user_id”’,user_id=session[‘user_id’])

模板渲染

使用render_template方法來渲染模板。將模板名和你想作為關(guān)鍵字的參數(shù)傳入模板的變量

MySQL

IFNULL(expr1,expr2)

如果expr1不是NULL，IFNULL()返回expr1，否則它返回expr2。

IFNULL()返回一個數(shù)字或字符串值，取決于它被使用的上下文環(huán)境。

max函數(shù)是用來找出記錄集中***值的記錄

1. 對于left join，不管on后面跟什么條件，左表的數(shù)據(jù)全部查出來，因此要想過濾需把條件放到where后面
2. 對于inner join，滿足on后面的條件表的數(shù)據(jù)才能查出，可以起到過濾作用。也可以把條件放到where后面

在使用left jion時，on和where條件的區(qū)別如下：

1. on條件是在生成臨時表時使用的條件，它不管on中的條件是否為真，都會返回左邊表中的記錄。
2. where條件是在臨時表生成好后，再對臨時表進(jìn)行過濾的條件。這時已經(jīng)沒有l(wèi)eft join的含義(必須返回左邊表的記錄)了，條件不為真的就全部過濾掉。

order by的用法 

使用order by，一般是用來，依照查詢結(jié)果的某一列(或多列)屬性，進(jìn)行排序(升序：ASC;降序：DESC;默認(rèn)為升序)。

當(dāng)排序列含空值時：

ASC：排序列為空值的元組***顯示。

DESC：排序列為空值的元組***顯示。

可以把null值看做無窮大

select * from s order by sno desc, sage asc

group by的用法

group by按照查詢結(jié)果集中的某一列(或多列)，進(jìn)行分組，值相等的為一組

1、細(xì)化集函數(shù)(count，sum，avg，max，min)的作用對象：

未對查詢結(jié)果分組，集函數(shù)將作用于整個查詢結(jié)果。

對查詢結(jié)果分組后，集函數(shù)將分別作用于每個組。

SELECT cno,count(sno) from sc group by cno

2、GROUP BY子句的作用對象是查詢的中間結(jié)果表

分組方法：按指定的一列或多列值分組，值相等的為一組。

使用GROUP BY子句后，SELECT子句的列名列表中只能出現(xiàn)分組屬性(比如：sno)和集函數(shù)(比如：count())

select sno,count(cno) from sc group by sno

3、多個列屬性進(jìn)行分組

select cno,grade,count(cno) from sc group by cno,grade

4、使用HAVING短語篩選最終輸出結(jié)果

只有滿足HAVING短語指定條件的組才輸出。

HAVING短語與WHERE子句的區(qū)別：作用對象不同。

1、WHERE子句作用于基表或視圖，從中選擇滿足條件的元組。

2、HAVING短語作用于組，從中選擇滿足條件的組

select sno from sc group by sno having count(cno)>3

select sno,count(cno) from sc where grade>60 group by sno having count(cno)>3

MySQL的左連接、右連接、等值連接

1.左連接(left join )

 
 
 

  
  
  
select m.columnname……,n.* columnname…..
  
  
  

  
  
  
from left_table m left join right_table n on m.columnname_join=n.columnname_join and n.columnname=xxx
  
  
  

  
  
  
where m.columnname=xxx….. 
 
 
 

ON是連接條件，用于把2表中等值的記錄連接在一起，但是不影響記錄集的數(shù)量。若是表left_table中的某記錄，無法在表right_table找到對應(yīng)的記錄，則此記錄依然顯示在記錄集中，只是表right_table需要在查詢顯示的列的值用NULL替代;

ON連接條件中表n.columnname=xxx用于控制right_table表是否有符合要求的列值還是用NULL替換的方式顯示在查詢列中，不影響記錄集的數(shù)量;

WHERE字句控制記錄是否符合查詢要求，不符合則過濾掉

2.右連接(right join)

 
 
 

  
  
  
select m.columnname……,n.* columnname…..
  
  
  

  
  
  
from left_table m right join right_table n on m. columnname_join=n. columnname_join and m. columnname=xxx
  
  
  

  
  
  
where n.columnname=xxx….. 
 
 
 

3.等值連接

 
 
 

  
  
  
select m.columnname……,n.* columnname…..
  
  
  

  
  
  
from left_table m [inner] join right_table n on m. columnname_join=n. columnname_join
  
  
  

  
  
  
where m.columnname=xxx….. and n.columnname=xxx…. 
 
 
 

或者

 
 
 

  
  
  
select m.columnname……,n.* columnname…..
  
  
  

  
  
  
from left_table m , right_table n
  
  
  

  
  
  
where m. columnname_join=n. columnname_join and
  
  
  

  
  
  
m.columnname=xxx….. and n.columnname=xxx…. 
 
 
 

ON是連接條件，不再與左連接或右連接的功效一樣，除了作為2表記錄匹配的條件外，還會起到過濾記錄的作用，若left_table中記錄無法在right_table中找到對應(yīng)的記錄，則會被過濾掉;

WHERE字句，不管是涉及表left_table、表right_table上的限制條件，還是涉及2表連接的條件，都會對記錄集起到過濾作用，把不符合要求的記錄刷選掉;

jinja2獲取循環(huán)索引

jinja2獲取循環(huán){% for i in n %}的索引使用loop.index

 
 
 

  
  
  
{% for i in names %}
  
  
  

  
  
  

  
  
  

  
  
  
{{ loop.index }} //當(dāng)前是第x條
  
  
  

  
  
  
{{ i.name }}
  
  
  

  
  
  

  
  
  

  
  
  
{% endfor %} 
 
 
 

flask 重定向和錯誤

可以用redirect()函數(shù)把用戶重定向到其它地方。放棄請求并返回錯誤代碼，用abort()函數(shù)。

 
 
 

  
  
  
from flask import abort, redirect, url_for
  
  
  

  
  
  
@app.route('/')
  
  
  

  
  
  
def index():
  
  
  

  
  
  
return redirect(url_for('login'))
  
  
  

  
  
  
@app.route('/login')
  
  
  

  
  
  
def login():
  
  
  

  
  
  
abort(401)
  
  
  

  
  
  
this_is_never_executed() 
 
 
 

默認(rèn)情況下，錯誤代碼會顯示一個黑白的錯誤頁面。如果你要定制錯誤頁面，可以使用errorhandler()

裝飾器:

 
 
 

  
  
  
from flask import render_template
  
  
  

  
  
  
@app.errorhandler(404)
  
  
  

  
  
  
def page_not_found(error):
  
  
  

  
  
  
return render_template('page_not_found.html'), 404 
 
 
 

注意 render_template()調(diào)用之后的 404 。這告訴Flask，該頁的錯誤代碼是404 ，即沒有找到。默認(rèn)為200，也就是一切正常。

flask CSRF防護(hù)機(jī)制

 
 
 

  
  
  
@app.before_request
  
  
  

  
  
  
def csrf_protect():
  
  
  

  
  
  
if request.method == "POST":
  
  
  

  
  
  
token = session.pop('_csrf_token', None)
  
  
  

  
  
  
if not token or token != request.form.get('_csrf_token'):
  
  
  

  
  
  
abort(403)
  
  
  

  
  
  
def some_random_string():
  
  
  

  
  
  
return hashlib.sha256(os.urandom(16).hexdigest())
  
  
  

  
  
  
def generate_csrf_token():
  
  
  

  
  
  
if '_csrf_token' not in session:
  
  
  

  
  
  
session['_csrf_token'] = some_random_string()
  
  
  

  
  
  
return session['_csrf_token'] 
 
 
 

在flask的全局變量里面注冊 上面那個生成隨機(jī)token的函數(shù)

app.jinja_env.globals[‘csrf_token’] = generate_csrf_token

在網(wǎng)頁的模板是這么引入的

flask上下文處理器

Flask 上下文處理器自動向模板的上下文中插入新變量。上下文處理器在模板渲染之前運行，并且可以在模板上下文中插入新值。上下文處理器是一個返回字典的函數(shù)，這個字典的鍵值最終將傳入應(yīng)用中所有模板的上下文:

 
 
 

  
  
  
@app.context_processor
  
  
  

  
  
  
def inject_user():
  
  
  

  
  
  
return dict(user=g.user) 
 
 
 

上面的上下文處理器使得模板可以使用一個名為user值為g.user的變量。不過這個例子不是很有意思，因為g在模板中本來就是可用的，但它解釋了上下文處理器是如何工作的。

變量不僅限于值，上下文處理器也可以使某個函數(shù)在模板中可用(由于Python允許傳遞函數(shù)):

 
 
 

  
  
  
@app.context_processor
  
  
  

  
  
  
def utility_processor():
  
  
  

  
  
  
def format_price(amount, currency=u'€'):
  
  
  

  
  
  
return u'{0:.2f}{1}.format(amount, currency)
  
  
  

  
  
  
return dict(format_price=format_price) 
 
 
 

上面的上下文處理器使得format_price函數(shù)在所有模板中可用:

{{ format_price(0.33) }}

日志記錄

handler = logging.FileHandler(‘flask.log’, encoding=’UTF-8′)

1、請求之前設(shè)置requestId并記錄日志

每個URL請求之前，定義requestId并綁定到g

 
 
 

  
  
  
@app.before_request
  
  
  

  
  
  
def before_request():
  
  
  

  
  
  
g.requestId = gen_requestId()
  
  
  

  
  
  
logger.info("Start Once Access, and this requestId is %s" % g.requestId) 
 
 
 

2、請求之后添加響應(yīng)頭與記錄日志

每次返回數(shù)據(jù)中，帶上響應(yīng)頭，包含API版本和本次請求的requestId，以及允許所有域跨域訪問API, 記錄訪問日志

 
 
 

  
  
  
@app.after_request
  
  
  

  
  
  
def add_header(response):
  
  
  

  
  
  
response.headers["X-SaintIC-Media-Type"] = "saintic.v1"
  
  
  

  
  
  
response.headers["X-SaintIC-Request-Id"] = g.requestId
  
  
  

  
  
  
response.headers["Access-Control-Allow-Origin"] = "*"
  
  
  

  
  
  
logger.info(json.dumps({
  
  
  

  
  
  
"AccessLog": {
  
  
  

  
  
  
"status_code": response.status_code,
  
  
  

  
  
  
"method": request.method,
  
  
  

  
  
  
"ip": request.headers.get('X-Real-Ip', request.remote_addr),
  
  
  

  
  
  
"url": request.url,
  
  
  

  
  
  
"referer": request.headers.get('Referer'),
  
  
  

  
  
  
"agent": request.headers.get("User-Agent"),
  
  
  

  
  
  
"requestId": str(g.requestId),
  
  
  

  
  
  
}
  
  
  

  
  
  
}
  
  
  

  
  
  
))
  
  
  

  
  
  
return response 
 
 
 

basicConfig方法可以滿足你在絕大多數(shù)場景下的使用需求，但是basicConfig有一個很大的缺點。調(diào)用basicConfig其實是給root logger添加了一個handler(FileHandler )，這樣當(dāng)你的程序和別的使用了 logging的第三方模塊一起工作時，會影響第三方模塊的logger行為。這是由logger的繼承特性決定的

 
 
 

  
  
  
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
  
  
  

  
  
  
format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
  
  
  

  
  
  
datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S',
  
  
  

  
  
  
filename='logs/pro.log',
  
  
  

  
  
  
filemode='w')
  
  
  

  
  
  
 
  
  
  

  
  
  
logging.debug('dddddddddd') 
 
 
 

MySQL字符編碼

除了設(shè)置數(shù)據(jù)庫的之外，由于dataset默認(rèn)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表的字符集不是utf8,所以需要自己設(shè)置，否則會中文亂碼，所以需要修改表的字符集

 
 
 

  
  
  
my.cnf
  
  
  

  
  
  
[client]
  
  
  

  
  
  
default-character-set=utf8
  
  
  

  
  
  
[mysqld]
  
  
  

  
  
  
character-set-server=utf8
  
  
  

  
  
  
collation-server=utf8_general_ci
  
  
  

  
  
  
default-storage-engine=INNODB 
 
 
 

表的字符集

 
 
 

  
  
  
show create table tasks;
  
  
  

  
  
  
alter table tasks convert to character set utf8;  
 
 
 

文章名稱：Dataset基于SQLAlchemy的便利工具
文章鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/dhgdche.html