【Django】別PC（同一ネットワーク）からローカル開発サーバーにアクセスさせる方法 | OFFICE54
Djangoで作成したWebアプリケーションを社内で公開する際に、わざわざお金をかけてまでサーバーをレンタルして、ドメインを取得するほどではないときがあるかもしれないです。 そんなとき、外部に公開することは考えていないから、自社のパソコンにDjangoをインストールして、サーバーとして運用したいと考える方もいらっしゃるかと思います。 そんな方向けに、別PC（同一ネットワーク）から、開発サーバーで作成したDjangoによるWEBアプリケーションにアクセスさせる方法を解説します。 ですが、開発サーバーですので、予期せぬ動きなど起こす可能性がありますので、そこは考慮して使用してください。 ちなみに私は会社では、Djangoで作成したインシデント管理アプリケーションを開発サーバーで動かして、実際に本番環境で使用しています。
はじめての Django アプリ作成、その 2 | Django ドキュメント
はじめての Django アプリ作成、その 2¶ このチュートリアルは チュートリアルその 1 の続きです。ここでは、データベースをセットアップして、最初のモデルを作成し、そして Django が自動的に生成してくれる管理サイトについて、簡単なイントロダクションをします。 Database の設定¶ それでは、 mysite/settings.py を開いてください。これは、 Django の設定を表現するモジュールレベルの変数を持つ通常の Python モジュールです。 デフォルトの設定では SQLite を使用します。データベースに詳しくなかったり、単に Django を試してみたいだけなら、これが一番簡単な選択です。 SQLite は Python に標準で組み込まれているため、データベースをサポートするために何も追加でインストールする必要がないからです。ただし、本番の環境で使う場合
SQLAlchemy を使って Pandas のデータをDBに保存する - Qiita
概要 Python の O/R マッパー SQLAlchemy に関するメモ。 前提 Python 3 SQLAlchemy + MySQL を使ってみる（その１） import pandas as pd import sqlalchemy as sa df = pd.DataFrame({'point': [100]}) print(df) url = 'mysql+pymysql://root:@localhost/test_db?charset=utf8' engine = sa.create_engine(url, echo=True) df.to_sql('test1', engine, index=False, if_exists='append') これで MySQL の test_db データベース上で test1 テーブルの point カラムに 100 という数値が挿入
Pythonを利用してcsvファイルをDBにインポートする - Qiita
始めに Pythonを利用して、csvファイルをそのままpostgresqlにインポートするスクリプトを作成した。sqlaclchemyとpandasを利用することで、テーブルの作成の手間がなくなったり、DBの違いも吸収できるようになった。 postgresqlの準備 実験用のpsotgresqlは、docker-composeを利用して立ち上げる。 version: '3' services: postgres: image: postgres:10 container_name: postgresql ports: - "5432:5432" environment: POSTGRES_USER: postgresql_user POSTGRES_PASSWORD: postgresql_password volumes: - ./db:/var/lib/postgresql/data
SQLAlchemyでテーブル設計とORMの操作
SQLAlchemyとは SQLAlchemyは、PythonのORMの1つで、Pythonでは一番有名なORMでもあります。ORMとしては、SQLインジェクション対策が標準でサポートされています。ただのORMとしてではなく、テーブル設計を行うのにも非常に便利です。 ここではSQLAlchemyの使い方について紹介します。DBはPostgresqlやMySQLではなく、簡易的なはSQLiteを使用します。 ORMとは Object-Relational Mappingの略です。 オブジェクト志向言語のクラスとRDBとのマッピングを行ってくれるのがORMです。SQLをオブジェクト指向で書けるようになります。 ORMの利点をまとめると主に以下の2つの点があります。 異なるDBの違いを吸収する MySQLやPostgresqlといったデータベースの種類によらず、同じソースコードで操作できます。
SQLAlchemy入門 接続とSQL実行 | Python学習講座
engine apiと接続 SQLAlchemyが提供するengineとは、接続を始めとしたSQLAlchemyの機能を使用するための起点となるオブジェクトです。 engineだけでも最低限のDB操作、つまりデータベースへの接続の作成、SQLステートメントの送信、および結果の取得を行うことができます。 engineオブジェクトは、create_engine関数を呼び出してデータソース名を渡すことによって作成されます。 engineを使用した簡単なサンプルを見てみましょう。sqlite3のオンメモリのDBに接続し、SQLを実行してみます。 from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///:memory:') # 接続する with engine.connect() as con: # テーブルの作成
Python初心者がPythonでSQLite3を使ってみる。
Python初心者がPythonでSQLite3を使ってみます。（Windows10上） なお、Pythonには標準ライブラリとして、軽量・高速なデータベースSQLiteが含まれています。 そのため、インストールなどは必要ありません。 今回参考にしたURL:https://qiita.com/saira/items/e08c8849cea6c3b5eb0c import sqlite3 # データベースを作成する # データベースに接続。ない場合は作成する。 dbname = 'TEST.db' conn = sqlite3.connect(dbname) # データベースへのコネクションを終了する conn.close()こちらの記事を参考にして「sqlite3-test.py」というファイルを作り、上記のコードを記述する。 「TEST.db」というデータベースのファイルを新規で作成して
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