Архив рубрики: uncategorized

Металлические стеллажи: что о них следует знать

Конструкции относятся к функциональному, долговечному и надежному оборудованию, пригодному для хранения и экспонирования любой продукции. На стеллажах из металла размещают грузы разного веса и габаритов. Приспособления уместны практически в любой сфере: они встречаются как в магазинах и на складах, так и на производствах, в офисах, учебных и образовательных учреждениях. Приобрести такие стеллажи для магазина и склада можно онлайн https://www.torg-oborud.ru/index.php?ht=757. Читать

Как создать базу данных во Flask: подробный гайд

Создание баз данных во Flask: подробный гайд

Flask – один из самых популярных веб-фреймворков на Python. С его помощью легко и быстро создать функциональное приложение на любую тему. Одним из неотъемлемых аспектов разработки приложений является работа с базами данных. Базы данных нужны для хранения информации: от простых данных пользователей до сложных структур информации. Создание баз данных в Flask происходит при помощи расширений. Расширения Flask работают на основе SQLAlchemy, которая является мощным SQL-ориентированным инструментом для Python.

Данный гайд содержит все необходимые шаги для создания базы данных в Flask. Вы узнаете, как настроить окружение разработки, установить необходимые расширения, описать модели базы данных и запустить проект. Шаг за шагом вы создадите простой web-проект, который использует базу данных для хранения информации. Этот гайд рассчитан на разработчиков, кто хочет углубить свои знания в Flask, SQLAlchemy и базы данных в целом.

Установка необходимых библиотек

Перед началом создания баз данных во Flask, необходимо установить несколько библиотек:

  • Flask: основной фреймворк, который мы будем использовать в нашей работе;
  • SQLAlchemy: библиотека для работы с базами данных, совместимая с различными типами баз данных;
  • Flask-SQLAlchemy: расширение Flask для интеграции SQLAlchemy во Flask-приложения;
  • Flask-Migrate: расширение для миграции баз данных, которое предоставляет удобный интерфейс для изменения структуры базы данных;
  • psycopg2: библиотека для работы с PostgreSQL, которую мы будем использовать в этом гайде.

Чтобы установить эти библиотеки, необходимо воспользоваться менеджером пакетов Pip. Перед установкой библиотек, необходимо убедиться, что у вас установлен Python и Pip.

Чтобы установить Flask, SQLAlchemy и Flask-SQLAlchemy, выполните следующую команду:

pip install flask sqlalchemy flask-sqlalchemy

Чтобы установить Flask-Migrate, выполните следующую команду:

pip install flask-migrate

Чтобы установить psycopg2, выполните следующую команду (для Windows):

pip install psycopg2-binary

Для Linux и macOS:

pip install psycopg2

Установка Flask

Установка и настройка фреймворка Flask требует выполнения нескольких простых шагов:

  1. Убедитесь, что на вашем компьютере установлен Python версии 2.7 или 3.6 и выше.
  2. Создайте виртуальное окружение для Flask с помощью утилиты virtualenv. Для этого выполните в командной строке команду:

python -m venv myenv

где myenv – имя вашего виртуального окружения.

  1. Активируйте виртуальное окружение. Для этого выполните команду:

source myenv/bin/activate

  1. Выполните установку Flask с помощью утилиты pip. Для этого введите следующую команду:

pip install Flask

Данный пакет можно установить и другими способами, например, через пакетный менеджер в вашей операционной системе. Однако установка с помощью pip является наиболее удобным способом и позволяет быстро получить доступ к последней версии фреймворка.

Установка SQLAlchemy

SQLAlchemy представляет собой надежный инструмент для работы с базами данных в Flask. Он позволяет создавать и изменять базы данных MySQL, PostgreSQL, SQLite, Microsoft SQL и другие.

Для установки SQLAlchemy необходимо открыть командную строку и выполнить следующую команду:

pip install SQLAlchemy

Данная команда установит библиотеку SQLAlchemy и все ее зависимости.

Подключение SQLAlchemy к Flask происходит следующим образом:

from flask import Flask

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'

db = SQLAlchemy(app)

В данном примере мы импортируем необходимые библиотеки, создаем объект конфигурации Flask, указываем URI нашей базы данных (в данном случае SQLite) и создаем экземпляр SQLAlchemy. Готово, теперь можно начинать работу с базой данных!

Создание модели базы данных

Перед тем как начать создавать модель базы данных, необходимо определиться с ее структурой и атрибутами. Модель базы данных представляет собой описание сущностей, их свойств и отношений между ними. Для создания модели базы данных в Flask очень удобно использовать ORM – объектно-реляционное отображение. Flask предоставляет несколько ORM библиотек, одной из самых популярных является SQLAlchemy.

Для создания модели базы данных в Flask с помощью SQLAlchemy необходимо создать классы, отображающие таблицы базы данных. Эти классы наследуются от базового класса Model и имеют атрибуты, соответствующие полям таблицы. Каждый атрибут имеет тип данных и может иметь различные ограничения.

Например, если у нас есть таблица пользователей, то соответствующий класс будет выглядеть примерно так:

АтрибутТипОписание
idIntegerУникальный идентификатор пользователя
usernameStringИмя пользователя
emailStringEmail адрес пользователя
passwordStringХеш пароля пользователя

Класс может выглядеть примерно так:

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

class User(db.Model):

__tablename__ = 'users'

id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)

email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

password = db.Column(db.String(128), nullable=False)

В данном примере мы определили класс User, который наследуется от базового класса Model и имеет атрибуты id, username, email и password, соответствующие полям таблицы базы данных. Также мы задали различные ограничения для этих атрибутов, например, указали, что поля username и email должны быть уникальными и не могут содержать пустые значения.

После того, как мы определили модель базы данных, необходимо создать соответствующую таблицу в базе данных. Для этого можно воспользоваться методом create_all() объекта db:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///example.db'

db = SQLAlchemy(app)

if __name__ == '__main__':

db.create_all()

app.run()

В данном примере мы создали экземпляр приложения Flask и определили параметры подключения к базе данных. Затем мы вызвали метод create_all() для объекта db, который создаст все таблицы, определенные в модели базы данных. Затем мы запускаем приложение.

Определение классов модели

Перед тем, как начать создание базы данных, необходимо определить классы модели, которые будут отображаться в таблицах базы данных. Каждый класс модели соответствует одной таблице в базе данных.

При определении класса модели следует задать его поля и их типы данных. Например, класс модели “Пользователь” может содержать поля “Имя”, “Фамилия”, “Адрес электронной почты” и “Пароль”. Типы данных могут быть различными, например, строковые, целочисленные, даты и т.д.

Также следует определить связи между классами модели, если они есть. Например, класс модели “Заказ” может иметь связь с классом модели “Пользователь”, когда каждый заказ отображается вместе с информацией о соответствующем заказчике.

  • Пример определения класса модели:
Класс моделиПоляТипы данных
ПользовательИмя
Фамилия
Адрес электронной почты
Пароль
Строка
Строка
Строка
Строка
ЗаказНомер заказа
Дата заказа
Имя заказчика
Телефон заказчика
Адрес заказчика
Целое число
Дата
Строка
Строка
Строка

Определение отношений между таблицами

Один из главных моментов в создании баз данных – правильное определение отношений между таблицами. От этого зависит не только эффективность использования базы данных, но и ее стабильность.

Существует три типа отношений между таблицами:

  • Один к одному – каждой записи из таблицы A соответствует одна запись в таблице B и наоборот. Это отношение создается, когда информация разделена на две разные таблицы для удобства использования.
  • Один ко многим – каждой записи из таблицы A может соответствовать несколько записей в таблице B, но каждой записи из таблицы B соответствует только одна запись из таблицы A. Это типичное отношение для таблиц, связанных с помощью уникальных идентификаторов.
  • Многие к многим – каждой записи из таблицы A может соответствовать несколько записей в таблице B и наоборот. Для реализации этого типа отношений необходимо использовать дополнительную таблицу, которая будет связывать записи двух таблиц.

Важно правильно определить тип отношений и связи между таблицами для обеспечения корректной работы базы данных. Ошибки в определении отношений могут привести к непредсказуемому поведению базы данных и ошибкам при выполнении операций.

Во Flask для создания связей между таблицами могут использоваться различные библиотеки, такие как SQLAlchemy и Flask-SQLAlchemy. С их помощью можно создавать отношения между таблицами и работать с базой данных в Python.

Создание базы данных

Создание базы данных – это один из важнейших этапов в разработке программного продукта, особенно если речь идет о веб-приложении. Flask предоставляет удобный инструментарий для работы с базами данных. Существует несколько наиболее распространенных способов создания баз данных в Flask:

  • SQLAlchemy – это удобный ORM-фреймворк, который предоставляет инструменты для работы с реляционными базами данных. SQLAlchemy позволяет не только создавать базы данных, но и работать с данными в более удобном виде, через объекты и методы.
  • Flask-MySQL – это расширение, которое позволяет работать с MySQL базами данных в Flask. Flask-MySQL предоставляет удобные методы для создания и управления таблицами в базе данных.
  • Flask-SQLite3 – это расширение, которое облегчает работу с SQLite3 базами данных. Flask-SQLite3 предоставляет удобный интерфейс для создания баз данных и таблиц, а также для выполнения SQL запросов.

Выбор метода создания базы данных во многом зависит от конкретных требований проекта. Если необходима работа с реляционными базами данных, то лучше всего выбрать SQLAlchemy. Если же требуется работа с другой типом баз данных, то, возможно, стоит обратить внимание на другие расширения или инструменты.

Важно помнить, что создание базы данных – это только начало работы с ней. Для работы с данными в базе необходимо создавать таблицы, индексы, добавлять данные и т.д. Flask предоставляет удобные инструменты для всех этих задач, но требуется глубокое понимание используемой базы данных и желание учиться новому.

Независимо от выбранного метода создания базы данных, следует помнить об аспектах безопасности. Необходимо правильно настроить доступ к базе данных и защитить ее от несанкционированного доступа.

Использование команды flask db init

Команда flask db init очень важна при создании баз данных в Flask. Эта команда используется для инициализации миграций базы данных.

Инициализация миграций происходит в момент создания базы данных. Когда вы запускаете команду flask db init, Flask создаст папку миграций, которая будет содержать все ваше миграционное содержимое базы данных. Эта папка называется ‘migrations’ и она будет хранить в себе папки версий базы данных. Каждая папка версий будет содержать два файла: upgrade и downgrade.

Файл upgrade содержит инструкции для обновления базы данных до этой версии, а downgrade содержит инструкции для отката базы данных до предыдущей версии. Эти файлы обычно содержат SQL код, который задает изменения базы данных.

Когда вы создаете новую версию базы данных, вы начинаете с команды flask db migrate, которая генерирует файл миграции. Затем вы используете команду flask db upgrade для обновления базы данных до новой версии. Если что-то идет не так или вы хотите откатить базу данных, вы можете использовать команду flask db downgrade и вернуть базу данных к предыдущей версии.

Поэтому команда flask db init является первоначальной и необходимой командой при создании базы данных в Flask. Она инициализирует папку миграций и предоставляет вам начальную точку для создания новых миграций.

Применение миграций

Миграции представляют собой изменения структуры базы данных, которые могут быть применены к уже созданной базе данных. Подходящая библиотека для миграций в Flask – Flask-Migrate.

Для начала работы с Flask-Migrate необходимо установить библиотеку и настроить ее в приложении. Затем нужно создать файл миграций, указав команду:

python manage.py db init

Команда создаст директорию с названием “migrations”, где будут храниться все миграции в виде файлов Python.

Далее, создайте модели базы данных в приложении Flask и опишите необходимые изменения в моделях. Затем нужно сгенерировать миграцию:

python manage.py db migrate

Команда сгенерирует файл миграции в директории “migrations”, содержащий изменения, описанные в модели базы данных.

Когда миграция создана, можно ее применить к базе данных приложения:

python manage.py db upgrade

Команда применит все изменения из миграции к базе данных.

В случае, если нужно откатить миграцию, используйте команду:

python manage.py db downgrade

Команда отменит последнюю примененную миграцию и вернет базу данных к предыдущей версии.

При использовании миграций необходимо помнить, что они могут иметь ограничения в соответствии с типом базы данных (например, определенные типы данных могут не поддерживаться).

Интеграция базы данных в приложение

Теперь необходимо соединить базу данных с приложением Flask. Для этого в Flask существует множество библиотек, которые помогают работать с базами данных. Рассмотрим использование библиотеки SQLAlchemy.

SQLAlchemy – это библиотека для работы с базами данных, которая обладает мощными возможностями и является одной из самых популярных в Flask.

Для начала необходимо установить библиотеку, выполнить команду в терминале:

  1. pip install flask_sqlalchemy

После установки библиотеки можно приступать к созданию соединения с базой данных. Для этого необходимо в файле приложения импортировать библиотеку и создать объект приложения:

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)

app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db'

db = SQLAlchemy(app)

В данном примере объект db является экземпляром класса SQLAlchemy. Он помогает создавать и изменять таблицы в базе данных.

Таким образом, выбрав подходящую библиотеку для работы с базой данных и создав соединение, можно легко интегрировать базу данных в приложение Flask и управлять ей.

Инициализация базы данных в приложении

Инициализация базы данных в приложении

При создании приложения Flask необходимо инициализировать базу данных. Обычно для этого используется расширение Flask SQLAlchemy. Прежде чем начать создание базы данных, необходимо установить и импортировать данное расширение.

Для инициализации базы данных в Flask SQLAlchemy необходимо создать экземпляр объекта класса SQLAlchemy:

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy(app)

Где app – экземпляр класса Flask, который необходимо передать в качестве аргумента.

После инициализации SQLAlchemy можно создавать модели данных. Каждая модель является классом, который наследуется от класса SQLAlchemy.Model. Для создания таблицы в базе данных, необходимо определить поля модели:

class User(db.Model):

id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

name = db.Column(db.String(80), nullable=False)

email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

Создав модели данных, необходимо создать таблицы в базе данных с помощью метода create_all() экземпляра объекта db:

db.create_all()

Этот метод создаст все таблицы, определенные в моделях данных. В дальнейшем при изменении модели данных необходимо использовать миграции базы данных.

Инициализация базы данных в Flask SQLAlchemy является одной из первых задач при создании приложения. С ее помощью можно создавать сложные и эффективные системы управления данными.

Использование базы данных во views

Flask позволяет легко работать с базами данных, используя множество форматов. В данном гайде мы будем использовать SQLite, но вы можете использовать и другие форматы, такие как PostgreSQL, MySQL, MongoDB и др.

Во views мы можем использовать базу данных, как это обычно делается в других языках программирования. Например, мы можем получить данные из базы данных, отобразить их на странице и обновить данные в базе данных после отправки данных формы пользователем.

Чтобы использовать базу данных во views, нам необходимо создать объект базы данных и подключиться к базе данных внутри функции view. Мы можем использовать библиотеку sqlite3 для работы с базой данных SQLite и выполнить запросы на получение данных или обновление данных в базе. Например:

import sqlite3

# Создание объекта базы данных

conn = sqlite3.connect('mydatabase.db')

# Получение курсора базы данных

cursor = conn.cursor()

# Выполнение запроса на получение данных из таблицы

cursor.execute("SELECT * FROM users")

# Получение всех результатов запроса

rows = cursor.fetchall()

# Закрытие базы данных

conn.close()

Мы можем использовать полученные результаты для отображения на странице или для обработки их внутри функции view.

Таким образом, мы можем использовать базу данных во Flask для получения, отображения и обновления данных. Для более подробной информации о работе с базами данных в Flask вы можете обратиться к официальной документации Flask.

Работа с данными в базе данных

Для работы с данными в базе данных во Flask необходимо использовать специальную библиотеку SQLAlchemy. Она позволяет создавать, изменять и удалять данные, а также производить их выборку для дальнейшей обработки.

Основными объектами, используемыми в SQLAlchemy, являются модели данных. Они представляют собой классы, описывающие структуру таблиц в базе данных. Каждый класс соответствует отдельной таблице, а его атрибуты – столбцам этой таблицы.

Для создания новых записей в базе данных необходимо создать экземпляр модели, заполнить его необходимыми данными и вызвать метод add() объекта сессии. Метод commit() сохраняет изменения в базе данных.

Для выборки данных из базы данных необходимо создать объект запроса с помощью метода query() объекта сессии. Для фильтрации данных используются методы filter() и filter_by(). Для сортировки данных используется метод order_by(). Результатом запроса может быть одна или несколько записей.

Для изменения существующих записей необходимо выбрать их с помощью запроса, внести изменения и вызвать метод commit(). Для удаления записей необходимо выбрать их с помощью запроса и вызвать метод delete(). Метод commit() сохраняет изменения в базе данных.

Для обработки ошибок при работе с базой данных используются исключения ORM (Object-Relational Mapping), такие как IntegrityError, NoResultFound и др.

  • Работа с данными в базе данных во Flask происходит с помощью библиотеки SQLAlchemy.
  • Основными объектами SQLAlchemy являются модели данных, представляющие собой классы, описывающие структуру таблиц в базе данных.
  • Для создания новых записей необходимо создать экземпляр модели, заполнить его необходимыми данными и вызвать метод add(), а затем commit().
  • Для выборки данных из базы данных необходимо создать объект запроса с помощью метода query().
  • Для изменения и удаления существующих записей необходимо выбрать их с помощью запроса и вызвать соответствующие методы.
  • Для обработки ошибок используются исключения ORM.

Добавление данных в таблицы

Правильное добавление данных в таблицу – это важный этап в организации базы данных. Для добавления новых данных в таблицу можно воспользоваться командой SQL INSERT INTO.

Например, для добавления нового пользователя в таблицу ‘users’, можно использовать следующий код:

INSERT INTO users (name, age, email)

VALUES ('Иван', 25, 'ivan@example.com');

В данном коде мы указали названия столбцов, в которые добавляем данные, и соответствующие значения. Важно указать значения в том же порядке, как и названия столбцов.

Также можно добавлять несколько записей за раз:

INSERT INTO users (name, age, email)

VALUES ('Иван', 25, 'ivan@example.com'),

('Петр', 30, 'petr@example.com');

Для добавления данных в таблицу через Flask можно воспользоваться объектом db.session. Например, для добавления нового пользователя в таблицу ‘users’ с помощью модели User:

new_user = User(name='Иван', age=25, email='ivan@example.com')

db.session.add(new_user)

db.session.commit()

В данном коде мы создали новый экземпляр модели User с нужными значениями и добавили его в сессию базы данных. После этого необходимо сохранить изменения с помощью команды commit.

Также возможно добавление нескольких записей за раз с помощью цикла или списка экземпляров моделей:

users = [User(name='Иван', age=25, email='ivan@example.com'),

User(name='Петр', age=30, email='petr@example.com')]

for user in users:

db.session.add(user)

db.session.commit()

В данном примере мы создаем список экземпляров модели User, добавляем каждый экземпляр в сессию и сохраняем изменения.

Чтение данных из таблиц

Чтение данных из таблиц базы данных является одной из базовых операций в работе с ними. В Flask для осуществления этой операции необходимо выполнить запрос к базе данных и получить результат.

Для выполнения запроса в Flask используется объект cursor. Он возвращает результат запроса в виде объекта rows, содержащего данные из таблицы.

Пример чтения данных из таблицы:

  • Создать подключение к базе данных
  • Создать объект cursor с помощью метода cursor()
  • Выполнить запрос SELECT с помощью метода execute()
  • Получить результат запроса с помощью метода fetchall()
  • Обработать результат и вывести на страницу

Также возможно выполнить выборку определенных данных из таблицы по заданному условию, используя условный оператор в запросе.

ФункцияОписание
SELECTВыборка данных из таблицы
FROMОпределяет таблицу, из которой выбираются данные
WHEREОпределяет условие выборки

Запрос может содержать несколько условий, которые могут быть объединены с помощью операторов AND и OR.

В целом, чтение данных из таблиц является одной из ключевых задач при работе с базами данных в Flask. Она позволяет получать необходимые данные из таблиц и использовать их для дальнейших операций.

Обновление данных в таблицах

Обновление данных в таблицах

Одной из важных функций баз данных является обновление данных в таблицах. В процессе работы с приложением возникают ситуации, когда нужно внести изменения в уже имеющиеся данные. Для этого необходимо использовать оператор UPDATE.

Оператор UPDATE позволяет изменить значения в одной или нескольких строках таблицы. В запросе следует указать название таблицы, столбцы, которые нужно изменить, новые значения и условие, определяющее, где нужно производить изменения.

Пример запроса: UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition

  • table_name – название таблицы, в которой нужно изменить данные
  • column1 = value1, column2 = value2 – столбцы и новые значения, которые нужно обновить
  • WHERE – оператор, который позволяет задать условие, в соответствии с которым будут изменены данные
  • condition – условие, которое определяет, в каких строках изменяем данные

При работе с базами данных нужно быть осторожным, чтобы не потерять или испортить данные. Перед выполнением операции обновления рекомендуется создать резервную копию базы данных или выполнять изменения на тестовой версии базы данных.

Пример обновления данных в таблице “users”
IDNameSurnameAge
1MariaIvanova25
2IvanPetrov30
3PetrSidorov35

Допустим, нам нужно изменить возраст пользователя с ID=2 и установить ему новое значение – 32. Для этого нужно выполнить запрос:

UPDATE users SET Age = 32 WHERE ID = 2

Таблица “users” после изменения данных
IDNameSurnameAge
1MariaIvanova25
2IvanPetrov32
3PetrSidorov35

Удаление данных из таблиц

В приложениях Flask удаление данных из таблицы может быть осуществлено с помощью SQL-запроса DELETE. Существует два способа удаления данных из таблицы: удаление всех записей или удаление определенных записей по условию.

Удаление всех записей из таблицы может быть выполнено с помощью следующего SQL-запроса:

DELETE FROM table_name;

При удалении всех записей из таблицы следует быть осторожным и проверить, что это действительно то, что вы хотите сделать.

Удаление определенных записей из таблицы может быть выполнено с помощью SQL-запроса с условием. Например, чтобы удалить все записи, где значение столбца “name” равно “John”, можно использовать следующий SQL-запрос:

DELETE FROM table_name WHERE name = 'John';

При выполнении запроса с условием следует также убедиться, что это действительно то, что вы хотите сделать, и что условие соответствует вашим требованиям.

При удалении данных следует быть осторожным, так как информация может быть утеряна и не может быть восстановлена. Рекомендуется сделать резервную копию базы данных перед выполнением операции удаления.

Вопрос-ответ:

Какие типы БД поддерживаются в Flask?

Flask поддерживает различные типы баз данных, но наиболее популярными являются SQLite, MySQL и PostgreSQL.

Можно ли создать БД в Flask без использования SQL?

Возможно, но не рекомендуется. Использование SQL дает большую гибкость и контроль над базой данных.

Какие инструменты или библиотеки могут помочь при создании БД в Flask?

Для работы с базами данных в Flask можно использовать такие инструменты и библиотеки как Flask-SQLAlchemy, Flask-MySQL, Flask-PostgreSQL, Flask-SQLite и т.д.

Можно ли создать свою собственную базу данных в Flask?

Да, в Flask можно создать свою собственную базу данных. Для этого необходимо только определить модели данных и подключить некоторые инструменты, такие как Flask-SQLAlchemy.

Какие особенности нужно учесть при создании БД в Flask?

При создании базы данных в Flask необходимо учесть ее производительность, безопасность и масштабируемость. Также необходимо убедиться, что база данных соответствует требованиям вашего приложения.

Какие функции предоставляет Flask-SQLAlchemy?

Flask-SQLAlchemy предоставляет функции для определения моделей данных, создания таблиц, выполнения запросов, миграции базы данных и т.д. Она также облегчает работу с SQLAlchemy.

Видео:

⚗ Flask: подключаем БД, настраиваем SqlAlchemy

⚗ Flask: подключаем БД, настраиваем SqlAlchemy by letsCode 4 years ago 8 minutes, 52 seconds 31,942 views

Flask #22: Flask-SQLAlchemy – установка, создание таблиц, добавление записей

Flask #22: Flask-SQLAlchemy – установка, создание таблиц, добавление записей by selfedu 3 years ago 16 minutes 30,326 views

Сообщение Как создать базу данных во Flask: подробный гайд появились сначала на Программирование на Python.

Как делаются искры на картинках?

Ну вот уж и осень за вторую половину перевалила, кое-где и снег выпал. Чувствуете приближение Нового года?
Скоро будем рассылать по всем своим контактам поздравительные открыточки с Новым годом! 
Конечно, можно надергать их в интернете. А можно сделать собственную, уникальную поздравительную открытку, на которой будет своими руками наряженная елка. И искриться она будет как положено под Новый год! Читать

Исследование IBM: брендам нелегко соответствовать требованиям покупателей, в том числе поколения Z

Исследование IBM: брендам нелегко соответствовать требованиям покупателей, в том числе поколения Z

Исследование IBM: брендам нелегко
соответствовать требованиям покупателей, в
том числе поколения Z
================================================================================
Serg Deker on 02/02/2017 10:21:00

98% поколения Z, покупательная способность
которого составляет $44 млрд, продолжают
совершать покупки в обычных магазинах
АРМОНК, штат Нью-Йорк, 1 февраля 2017 года[1] —
Исследование IBM (NYSE: IBM) показало, что
ритейлеры испытывают трудности, пытаясь
соответствовать требованиям современных
покупателей. Ритейлеры должны
незамедлительно трансформировать свой
бизнес, чтобы завоевать лояльность
покупателей, которые ищут товары то в
магазине, то в интернете, в том числе с
помощью мобильных устройств или через
соцсети.
Вот, что следует из проведенного IBM Institute for
Business Value (IBV) исследования, составленного на
основе опроса 15 тысяч представителей
поколения Z, покупательная способность
которого по некоторым оценкам достигает в
$44 млрд:
* 67% поколения Z всегда предпочитают
совершать покупки в обычных магазинах,
несмотря на то, что проводят бóльшую часть
времени в онлайн-пространстве. 31%
опрошенных делают покупки офлайн лишь
время от времени
* 66% опрошенных часто пользуются более
чем одним гаджетом, а 60% не будут
использовать приложение или сайт, если они
слишком медленно загружаются
* Поколение Z требует высокого уровня
персонализированного обслуживания,
отдавая предпочтение качеству перед ценой
и хотят взаимодействовать с брендом по всем
каналам коммуникаций
Исследование IBM потребительского опыта, в
котором участвовали представители более 500
брендов в 24 странах, показывает, что,
несмотря на меняющиеся потребности
клиентов, компании продолжают испытывать
трудности в вопросе соответствия ожиданиям
покупателей. Так, согласно результатам
опроса:
* лишь 19% ритейлеров способны обеспечить
высокий уровень персонализации цифрового
потребительского опыта
* только 17% могут предоставить
дополнительную информацию, помимо данных о
наличии товаров
* 84% не предлагают каких-либо мобильных
сервисов в самом магазине
Преодолеть разрыв между тем, что требуют
покупатели и что в свою очередь предлагают
бренды помогут когнитивные технологии. Они
позволят ритейлерам собирать информацию
обо всех видах взаимодействия, оперативно
реагировать по всем каналам коммуникаций и
корректировать методы общения с
потребителями. Облачные когнитивные
решения IBM исследуют данные о покупателях и
объединят их с информацией о других важных
факторах, например, погодных условиях,
ценовых трендах, моделях потребительского
поведения, а также способности поставщиков
предоставить персонализированный
покупательский опыт, которого требует
клиент.
«В новую эру взаимодействия с покупателями
главным отличием успешных компаний станут
дифференцированные отношения потребителя
с брендом. Именно такая модель обеспечивает
высокую вовлеченность клиентов, а также
персонализированный подход независимо от
того, где находится покупатель, – сказала
Гарриет Грин, руководитель подразделения IBM
Watson Customer Engagement. – С помощью решений Watson
Cognitive Engagement компания IBM и предприятия
розничной торговли по всему миру смогут
воплотить в жизнь новые принципы
обслуживания миллионов покупателей».
IBM Watson Customer Engagement помогает ведущим
предприятиям розничной торговли повысить
лояльность клиентов к бренду.
· HSN, Inc.: HSN, Inc. принадлежит портфель
брендов, которые предлагают инновационное
персонализированное взаимодействие с
потребителями посредством телевидения, в
онлайн-пространстве, с помощью мобильных
устройств, через каталоги и в
офлайн-магазинах. Один из его операционных
сегментов, ведущее предприятие розничной
торговли HSN, реализующее продукцию напрямую
конечным потребителям, использует Watson Marketing
в целях улучшения персонализированного
межплатформенного взаимодействия с
покупателями. Использование когнитивных
маркетинговых возможностей IBM для сбора
данных и выявления инсайтов позволяет HSN
выстраивать более предметные отношения с
клиентами, повысить вовлеченность и
лояльность покупателей.
· Ermes: The Ermes Group, крупнейшее и самое
многопрофильное предприятие розничной
торговли Кипра использует облачное решение
IBM Watson Commerce для оптимизации
ценообразования. Оно помогает компании
определить, на какие продукты в каждом
магазине следует снизить цену для
активизации продаж, какой должна быть новая
цена и когда стоит провести распродажу
товаров. Таким образом, Ermes при уценке
продукции может установить оптимальную
цену, которая соответствует ожиданиям
покупателей и в то же время способствует
повышению выручки в большинстве ключевых
торговых точек. Благодаря сотрудничеству с
IBM Ermes существенно оптимизировала свою
стратегию по розничному ценообразованию и
увеличила прибыль.
· 1-800 FLOWERS.COM: GWYN (Gifts when you Need – «подарки
по запросу») – это ассистируемый системой
Watson консультант по выбору подарков. С
момента запуска GWYN менее года назад 1-800
Flowers.com заметила четкую перемену в поведении
покупателей. Их активность значительно
увеличилась благодаря тому, что GWYN помогал
находить идеальный подарок среди продукции
различных брендов компании. Покупатели
охотно посвящали больше времени процессу
выбора подарка, задавая в течение сессии в
среднем пять вопросов и общаясь с GWYN более
двух минут. 80% клиентов, попробовавших GWYN,
заявили, что они воспользуются этим
сервисом еще раз.
IBM Watson Customer Engagement
IBM предлагает полный спектр когнитивных
решений для вовлечения клиентов, которые
предоставляются и как сервис, и локально
для тысяч предприятий розничной торговли
во всем мире, включая Amadori Group, American Eagle Outfitters,
Boots, Ermes, hhgregg, Luxottica, Moosejaw Mountaineering, Office Brands,
Performance Bicycle, REI, Sherwin Williams, The Clorox Company, The North Face,
The Works UK и William Sonoma. Более подробно об
использовании решений IBM Watson Customer Engagement
компаниями Home Depot и Luxottica можно узнать в
видеозаписи панельной дискуссии с участием
Гарриет Грин.
Более подробная информация доступна в
аккаунте @IBMforMarketing или @IBMCommerce и по хэштегу
#WatsonCE.
Об IBM Institute for Business Value
Более подробная информация доступна на
сайте http://www.ibm.com/iibv
Загрузите приложение IBM IBV с помощью iTunes и
Android Market
1. IDG: New Research Shows Brands Struggle with Online Commerce Even as Its
Importance Grows
2. https://www.entrepreneur.com/article/238998
3.
http://www.marketwired.com/press-release/deep-focus-cassandra-report-gen-z-uncovers-massive-attitude-shifts-toward-money-work-2004889.htm
————————-
[1] Оригинальная версия пресс-релиза на
английском была выпущена 12 января 2017 года
под заголовком «New IBM Studies Reveal Brands Struggle to Meet
Demands of Today’s Consumers Including Members of Generation Z».

Видение построения корпоративной системы безопасности

Видение построения корпоративной системы безопасности

Видение построения корпоративной системы
безопасности
================================================================================
Сергей Пилько on 28/03/2016 11:20:00

В данной статье мы попытаемся описать свои
соображения по вопросу видения построения
корпоративной системы безопасности.
Видение в нашем понимании – это стратегия
развития системы безопасности, стратегия и
тактики развития ее ключевых элементов.
Зачем необходимо видение?
Корпоративная система безопасности – это
набор подсистем и различных
программно-аппаратных решений. С одной
стороны может показаться, что достаточно в
случае необходимости проектировать,
закупать и осуществлять монтаж требуемой
системы. И все подсистемы будут
складываться в единую систему как единый
пазл. Но практика говорит о другом. Зачастую
системы не стыкуются друг с другом,
дублируют свои функции, не полностью
позволяют выполнить поставленные для них
задачи. В итоге потрачены большие деньги, а
результат не достигнут. И даже больше –
необходимы дополнительные финансовые
ресурсы.
Для того, чтобы не столкнуться с подобной
проблемой – необходимо видение процессов
развития системы безопасности. Необходима
разработка видения (стратегии) развития,
разработка тактик достижения поставленных
целей. Из нашего опыта, срок планирования
должен находиться в пределах 2-3 лет вперед.
Этот период позволит тщательно продумать
направление развития, выявить узкие места,
выявить места, требующие усиления
мероприятий по технической безопасности,
запланировать финансовые средства.
Кто должен заниматься данным процессом? –
Служба безопасности и ее сотрудники. Но! Как
всегда есть множество «но». Сотрудники
системы безопасности загружены
ежедневными задачами, нет времени на
«будущее», т.к. не хватает времени на
«настоящее». Да и просто некогда быть в
курсе всех современных тенденций в области
систем безопасности.
В этом случае мы, как разработчики, готовы
вместе с вами разрабатывать видение,
предлагать, внедрять, креативить. От вас,
зачастую, будет необходимо только проверка
и утверждение. Для вас в свою очередь
появляется план, четкое понимание будущего,
которые вы всегда сможете представить
вышестоящему руководству, которому так
важно, чтобы по всей вертикали предприятия
работали высококвалифицированные
специалисты с четкими и понятными целями. А
четкая и понятная цель – это 50% успеха.