整合Flask中的目录结构
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:吧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