正文
Flask系列（十一）整合Flask中的目录结构（sqlalchemy-utils）
提示：扫一扫查出行【扫一扫了解最新限行尾号】
复制提示
一、SQLAlchemy-Utils
由于sqlalchemy中没有提供choice方法，所以借助SQLAlchemy-Utils组件提供的choice方法
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy_utils import ChoiceType Base = declarative_base()
class Xuan(Base):
__tablename__ = 'xuan'
types_choices = (
(1,'欧美'),
(2,'日韩'),
(3,'老男孩'),
)
id = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
name = Column(String(64))
types = Column(ChoiceType(types_choices,Integer())) __table_args__ = {
'mysql_engine':'Innodb',
'mysql_charset':'utf8',
} engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/ttt2?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
) Base.metadata.create_all(engine) 查询：
result_list = session.query(Xuan).all()
for item in result_list:
print(item.types.code,item.types.value
二、scoped_session
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@47.93.4.198:3306/ttt?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)
# 方式一：由于无法提供线程共享功能，所有在开发时要注意，在每个线程中自己创建 session。
# from sqlalchemy.orm.session import Session
# 自己具有操作数据库的：'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',.....
session = SessionFactory()
# print('原生session',session)
# 操作
session.close()
# 方式二：支持线程安全，为每个线程创建一个session
# - threading.Local
# - 唯一标识
# ScopedSession对象
# self.registry(), 加括号 创建session
# self.registry(), 加括号 创建session
# self.registry(), 加括号 创建session
from greenlet import getcurrent as get_ident
session = scoped_session(SessionFactory,get_ident)
# session.add
# 操作
session.remove()
三、Flask-SQLAlchemy和Flask-Migrate组件
4、Flask-SQLAlchemy：把Flask和SQLAlchemy结合在一起，粘合剂
在__init__.py 文件中
1 引入Flask-SQLAlchemy 中的SQLAlchemy，实例化了一个SQLAlchemy对象
2 注册Flask-SQLAlchemy：
- 有两种方式
方式一： 在函数里面，SQLAlchemy(app) #如果想在其他地方使用这种方式就不好使了
方式二： 在全局：
db = SQLAlchemy(),
在函数里面 db.init_app(app) #调用init_app方法吧app放进去了
3、导入models的类
4、导入的类中继承了db.model，其实本质上还是继承了Base类
5、manage.py 创建数据库表，可以通过命令来创建。借助Flask-Migrate组件来完成
5、Flask-Migrate：
-旧5 被毙掉了：在manage.py里面导入db,以后执行db.create_all()创建表，以后执行drop_all()删除表
这样不好，我们可以和Flask-Migrate结合起来用
-新5：Flask-Migrate
- 安装组件：pip install Flask-Migrate
- 5.1 导入
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from app import db, app
- 5.2 migrate = Migrate(app,db) #创建实例
- 5.3 创建命令
manager.add_command("db",MigrateCommand)
- 5.4 执行命令
python manage.py db init #只执行第一次
python manage.py db migrate
python manage.py db upgrade
在执行命令之前,得先连接数据库，他才会知道吧表放在那里，
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://root:123@47.93.4.198:3306/ttt?charset=utf8",
max_overflow=0, # 超过连接池大小外最多创建的连接
pool_size=5, # 连接池大小
pool_timeout=30, # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
pool_recycle=-1 # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)
# 方式一：由于无法提供线程共享功能，所有在开发时要注意，在每个线程中自己创建 session。
# from sqlalchemy.orm.session import Session
# 自己具有操作数据库的：'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',.....
session = SessionFactory() # print('原生session',session)
# 操作
session.close() # 方式二：支持线程安全，为每个线程创建一个session
# - threading.Local
# - 唯一标识
# ScopedSession对象
# self.registry(), 加括号 创建session
# self.registry(), 加括号 创建session
# self.registry(), 加括号 创建session
from greenlet import getcurrent as get_ident
session = scoped_session(SessionFactory,get_ident)
# session.add
# 操作
session.remove()
4、Flask-SQLAlchemy：把Flask和SQLAlchemy结合在一起，粘合剂
在__init__.py 文件中
1 引入Flask-SQLAlchemy 中的SQLAlchemy，实例化了一个SQLAlchemy对象
2 注册Flask-SQLAlchemy：
- 有两种方式
方式一： 在函数里面，SQLAlchemy(app) #如果想在其他地方使用这种方式就不好使了
方式二： 在全局：
db = SQLAlchemy(),
在函数里面 db.init_app(app) #调用init_app方法吧app放进去了
3、导入models的类
4、导入的类中继承了db.model，其实本质上还是继承了Base类
5、manage.py 创建数据库表，可以通过命令来创建。借助Flask-Migrate组件来完成
5、Flask-Migrate：
-旧5 被毙掉了：在manage.py里面导入db,以后执行db.create_all()创建表，以后执行drop_all()删除表
这样不好，我们可以和Flask-Migrate结合起来用
-新5：Flask-Migrate
- 安装组件：pip install Flask-Migrate
- 5.1 导入
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
from app import db, app
- 5.2 migrate = Migrate(app,db) #创建实例
- 5.3 创建命令
manager.add_command("db",MigrateCommand)
- 5.4 执行命令
python manage.py db init #只执行第一次
python manage.py db migrate
python manage.py db upgrade
在执行命令之前,得先连接数据库，他才会知道吧表放在那里，
详说注册SQLAlchemy的两种方式
方式一
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import FLask
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = \
"mysql://root:12345@localhost/test"
db = SQLAlchemy(app)
方式二
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import FLask
db = SQLAlchemy() def create_app():
app = Flask(__name__)
db.init_app(app)
return app
四、操作数据库
通过上面注册了SQLAlchemy，就直接可以从db.session了
#方式一
db.session #会自动创建一个session
db.session.add()
db.session.query(models.User.id,models.User.name).all()
db.session.commit()
db.session.remove()
#方式二
导入models
models.User.query
五、flask中所有用到过的组件
所有用过的组件
Flask
连接数据库的两种操作
要么DBUtils：用于执行原生SQL的
用自己的util里面的sqlhelper来完成
要么SQLAlchemy：遵循他自己的语法来链接
方式一：SQLAlchemy(app)这种方式有局限性，如果我在其他地方也得用到呢?可以吧它写到全局
方式二：优点，
实例化一下：db = SQLAlchemy()
注册：
在settings里面配置一下数据库链接方式
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:123@47.93.4.198:3306/s6?charset=utf8"
SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 2
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1
Flask-SQLAlchemy： db.init_app(app)
Flask-Session #用于吧session保存在其他地方
Flask-Script #生成命令
Flask-Migrate #数据库迁移
Flask-SQLAlchemy #将Flask和SQLAlchemy很好的结合在一起
#本质、:每次操作数据库就会自动创建一个session连接，完了自动关闭
Blinker #信号
Wtforms #FORM组件
用到的组件和版本
pip3 freeze #获取环境中所有安装的模块
pip3 freeze > a.txt
pip3 freeze > requirements.txt
#pip3 install pipreqs #帮你找到当前程序的所有模块，并且自动生成 requirements.txt文件,写入内容
pipreqs ./ #根目录
以后别人给你一个程序，告知你一个文件夹需要安装的组件：requirements.txt
进入程序目录：
pip install -r requirements.txt #就会把设计到的所有的组件就会装上
结构：
app
static
templates
views
__init__.py
models.py
所有用过的组件
Flask
连接数据库的两种操作
要么DBUtils：用于执行原生SQL的
用自己的util里面的sqlhelper来完成
要么SQLAlchemy：遵循他自己的语法来链接
方式一：SQLAlchemy(app)这种方式有局限性，如果我在其他地方也得用到呢?可以吧它写到全局
方式二：优点，
实例化一下：db = SQLAlchemy()
注册：
在settings里面配置一下数据库链接方式
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:123@47.93.4.198:3306/s6?charset=utf8"
SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 2
SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30
SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1
Flask-SQLAlchemy： db.init_app(app) Flask-Session #用于吧session保存在其他地方
Flask-Script #生成命令
Flask-Migrate #数据库迁移
Flask-SQLAlchemy #将Flask和SQLAlchemy很好的结合在一起
#本质、:每次操作数据库就会自动创建一个session连接，完了自动关闭
Blinker #信号
Wtforms #FORM组件
用到的组件和版本
pip3 freeze #获取环境中所有安装的模块
pip3 freeze > a.txt
pip3 freeze > requirements.txt
#pip3 install pipreqs #帮你找到当前程序的所有模块，并且自动生成 requirements.txt文件,写入内容
pipreqs ./ #根目录 以后别人给你一个程序，告知你一个文件夹需要安装的组件：requirements.txt
进入程序目录：
pip install -r requirements.txt #就会把设计到的所有的组件就会装上 结构：
app
static
templates
views
__init__.py
models.py
