在 Postgresql 中,我可以有两种触发器:FOR EACH ROW 和 FOR EACH STATMENT。如果我执行 FOR EACH ROW 触发器,我可以添加一个类似这样的 WHERE 子句OLD.* != NEW.*
,这样它仅在某些内容实际发生更改时才会触发。有什么方法可以对 STATMENT 级别触发器执行类似的操作吗?我知道我不能做同样的事情,因为旧的和新的不可用,但我在想也许有一种方法可以检查从我的函数本身或类似的内部更改的行数。
使用案例:我正在使用 postgresql NOTIFY 系统在数据更改时通知我的应用程序。理想情况下,每次一条或多条记录更改时,应用程序都会收到一条通知,并且如果数据保持不变(即使运行了更新)则根本不会收到通知。使用基本的 AFTER UPDATE FOR EACH STATEMENT 触发器,每次更新语句运行时我都会收到通知 - 即使它实际上没有改变任何内容。
我正在从python调用远程API,该API返回JSON格式的数据。然后,我使用带有json.loads()的json模块解析数据。我遇到的问题是日期-我正在调用的系统返回的日期格式如下:
/Date(1354011247940+0000)/
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json.parse只是解析为字符串。如何将其转换为python日期时间对象?
编辑:与将JSON转换为Python对象不同:如何处理DateTime转换?,我无法控制要发送的数据,因此不能简单地在序列化之前更改格式。
如何remote_addr
在烧瓶 test_request_context 中设置属性?这个问题:通过nosetests测试flask应用程序时获取IP地址(以及其他类似的问题)解释了如何使用get/post/whatever测试客户端调用来做到这一点,但我没有使用这些(在本例中)。相反,我得到一个 test_request_context,然后调用一个函数,从而允许我单独测试视图函数调用的函数。
编辑:澄清一下,我的测试代码如下所示:
with app.test_request_context():
result=my_function_which_expects_to_be_called_from_a_request_context()
<check result however>
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因此,我绝不会使用测试客户端调用。
如何从表单中完全排除输入(特别是复选框)?具体来说,如何在重置表单时防止重置.关于如何防止它与表单一起提交有很多答案,但似乎没有解决表单重置的问题.
我的问题是我需要在我的页面上放置一个复选框,以便用户控制选项,但它需要位于一堆表单输入的中间.但是,由于它只是一个用户选项选择框,而不是表单的一部分,因此我需要将其从所有表单操作中排除,例如重置表单或提交表单.
我在PostgreSQL 9.4中有一个SQL查询,虽然由于我从中提取数据的表格更复杂,但归结为以下内容:
SELECT entry_date, user_id, <other_stuff>
FROM <tables, joins, etc>
GROUP BY entry_date, user_id
WHERE <whatever limits I want, such as limiting the date range or users>
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结果是每个用户每天有一行,我有数据.通常,此查询将在一个月的entry_date期间运行,期望的结果是每个用户每月有一行.
问题是每个月的每个用户可能没有数据,并且此查询仅返回包含数据的天数的行.
是否有某种方法可以修改此查询,以便每个用户每天返回一行,即使某些行中没有数据(日期和用户除外)?
我尝试使用a进行连接generate_series()
,但这不起作用 - 它可以使没有错过的日子,但不是每个用户.我真正需要的是"为列表中的每个用户生成一系列(user,date)
记录"
编辑:澄清一下,我要找的最终结果是,对于数据库中的每个用户 - 定义为用户表中的记录 - 我希望每个日期有一行.因此,如果我在where子句中指定日期范围5/1/15-5/31/15,我希望每个用户有31行,即使该用户在该范围内没有数据,或者只有几个数据天.
是否可以在独立的cherrypy Web 应用程序中的单个模块上使用 python reload 命令(或类似命令)?我有一个基于 CherryPy 的 Web 应用程序,它经常被持续使用。我会时不时地做一个只影响一个模块的“重要”更改。我希望能够立即重新加载该模块,而不会影响 Web 应用程序的其余部分。诚然,完全重启很快,但是如果可能的话,我仍然希望避免几秒钟的停机时间。
python ×3
postgresql ×2
cherrypy ×1
cross-join ×1
flask ×1
html ×1
json ×1
sql ×1
testing ×1
time-series ×1
triggers ×1