1.5 KiB
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技术栈
使用sqlalchemy作为orm框架处理sqlite, pydantic作为数据模型
实现思路
整体思路是: 保证DataFrame的数据和数据库的数据一致, 避免数据的重复加载 增删查改的操作都是对数据库的操作, 操作数据库后需要保证DataFrame的数据同步更新
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初始化变量, 使用st.session_state保存变量
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数据加载部分, 执行sql语句, 生成数据, 一般页面刷新时执行
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数据编辑部分, 实际上是对数据库的操作, 操作数据库后需要保证DataFrame的数据同步更新, 这里把操作放到回调函数上, 避免数据频繁更新导致页面闪烁
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最终数据处理部分, 实际上是按照不同条件生成特定的sql语句, 然后执行sql语句, 生成数据
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数据库模型定义部分, 将数据表定义成类, 以使用sqlalchemy操作sqlite
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数据模型定义部分, 主要用户数据创建, 将读取到的数据行转为数据模型类, 也可以快速转为字典
