python 全栈开发，Day142(flask标准目录结构, flask使用SQLAlchemy,flask离线脚本,flask多app应用,flask-script,flask-migrate,pipreqs)

昨日内容回顾

1. 简述flask上下文管理
    - threading.local
    - 偏函数
    - 栈 

2. 原生SQL和ORM有什么优缺点？
    
    开发效率： ORM > 原生SQL
    执行效率： 原生SQL> ORM 
    
    如：SQLAlchemy依赖pymysql 

3. SQLAlchemy多线程连接的情况

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一、flask标准目录结构

标准flask目录结构

Project name/  # 项目名
├── Project name  # 应用名,保持和项目名同名
│   ├── __init__.py  # 初始化程序,用来注册蓝图
│   ├── static  # 静态目录
│   ├── templates  # 模板目录
│   └── views  # 蓝图
└── manage.py  # 启动程序

注意：应用名和项目名要保持一致

蓝图

修改manage.py

from lastday import create_app

app = create_app()

if __name__ == '__main__':
    app.run()

进入views目录，新建文件account.py

from flask import Blueprint

account = Blueprint('account',__name__)

@account.route('/login')
def login():
    return '登陆'


@account.route('/logout')
def logout():
    return '注销'

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修改 __init__.py，注册蓝图

from flask import Flask
from lastday.views.account import ac

def create_app():
    """
    创建app应用
    :return:
    """
    app = Flask(__name__)

    app.register_blueprint(ac)

    return app

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执行manage.py，访问首页： http://127.0.0.1:5000/login

效果如下：

进入views目录，新建文件user.py

from flask import Blueprint,render_template

us = Blueprint('user',__name__)  # 蓝图名

@us.route('/user_list/')
def user_list():  # 注意:不要和蓝图名重复
    return "用户列表"

修改 __init__.py，注册蓝图

from flask import Flask

from lastday.views.account import ac
from lastday.views.user import us

def create_app():
    """
    创建app应用
    :return:
    """
    app = Flask(__name__)

    # 注册蓝图
    app.register_blueprint(ac)
    app.register_blueprint(us)

    return app

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进入templates目录，创建文件user_list.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>

</head>
<body>
    <h1>用户列表</h1>
</body>
</html>

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修改views-->user.py，渲染模板

from flask import Blueprint,render_template

us = Blueprint('user',__name__)  # 蓝图名

@us.route('/user_list/')
def user_list():  # 注意:不要和蓝图名重复
    return render_template('user_list.html')

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重启manage.py，访问用户列表

在static目录创建images文件夹，放一个图片meinv.jpg

修改 templatesuser_list.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>

</head>
<body>
    <h1>用户列表</h1>
    <div>桥本环奈</div>
    <img src="/static/images/meinv.jpg">
</body>
</html>

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刷新页面，效果如下：

如果使用蓝图，上面就是官方推荐的写法！

配置文件

在项目根目录，创建settings.py

class Base(object):
    SECRET_KEY = "fasdfasdf"  # session加密字符串

class Product(Base):
    """
    线上环境
    """
    pass

class Testing(Base):
    """
    测试环境
    """
    DEBUG = False

class Development(Base):
    """
    开发环境
    """
    DEBUG = True  # 开启调试

View Code

这里的Base表示3个环境相同的配置

为什么配置文件要用类呢？待会再说

引入配置(推荐写法)

from flask import Flask

from lastday.views.account import ac
from lastday.views.user import us

def create_app():
    """
    创建app应用
    :return:
    """
    app = Flask(__name__)

    # 引入配置文件并应用
    app.config.from_object("settings.Development")

    # 注册蓝图
    app.register_blueprint(ac)
    app.register_blueprint(us)

    return app

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配置文件使用类之后，如果要切换环境，这里改一下，就可以了！

那么类的静态属性，就是配置！

路由都写在蓝图里面了，如果要对所有请求，做一下操作，怎么办？

加before_request，要在哪里加？

在__init__.py里面加

from flask import Flask

from lastday.views.account import ac
from lastday.views.user import us

def create_app():
    """
    创建app应用
    :return:
    """
    app = Flask(__name__)

    # 引入配置文件并应用
    app.config.from_object("settings.Development")

    # 注册蓝图
    app.register_blueprint(ac)
    app.register_blueprint(us)
    
    @app.before_request
    def b1():
        print('b1')

    return app

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重启manage.py，刷新页面，查看Pycharm控制台输出：b1

那么问题来了，如果b1的视图函数，代码有很多行呢？

在create_app里面有一个b1函数。b1函数就是一个闭包！

先来理解一下装饰器的本质，比如b1函数，加了装饰器之后，可以理解为：

b1 = app.before_request(b1)

由于赋值操作没有用到，代码缩减为

app.before_request(b1)

那么完整代码，就可以写成

from flask import Flask

from lastday.views.account import ac
from lastday.views.user import us

def create_app():
    """
    创建app应用
    :return:
    """
    app = Flask(__name__)

    # 引入配置文件并应用
    app.config.from_object("settings.Development")

    # 注册蓝图
    app.register_blueprint(ac)
    app.register_blueprint(us)

    app.before_request(b1)  # 请求到来之前执行

    return app


def b1():
    print('app_b1')

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其实蓝图，也可以加before_request

修改 views-->account.py

from flask import Blueprint

ac = Blueprint('account',__name__)

@ac.before_request
def bb():
    print('account.bb')


@ac.route('/login')
def login():
    return '登陆'


@ac.route('/logout')
def logout():
    return '注销'

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重启 manage.py，访问登录页面，注意：后面不要带"/"，否则提示Not Found

查看Pycharm控制台输出：

app_b1
account.bb

可以发现，2个before_request都执行了。注意：在__init__.py中的before_request是所有路由都生效的

而account.py中的before_request，只要访问这个蓝图的路由，就会触发！

因此，访问 http://127.0.0.1:5000/logout，也是可以触发account.py中的before_request

完整目录结构如下：

lastday/
├── lastday
│   ├── __init__.py
│   ├── static
│   │   └── images
│   │       └── meinv.jpg
│   ├── templates
│   │   └── user_list.html
│   └── views
│       ├── account.py
│       └── user.py
├── manage.py
└── settings.py

总结：

如果对所有的路由要操作，那么在app实例里面，写before_request
如果对单个的蓝图，则在蓝图里面使用before_request

二、flask使用SQLAlchemy

必须先安装模块sqlalchemy

pip3 install sqlalchemy

准备一台MySQL服务器，创建数据库db1

CREATE DATABASE db1 DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

默认的用户名为root，密码为空

非主流操作

基于上面的项目lastday，进入lastday应用目录，创建文件models.py

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationship


# 创建了一个基类：models.Model
Base = declarative_base()

# 在数据库创建表一张表
class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)



# 在数据库创建表一张表
class School(Base):
    __tablename__ = 'school'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)


def db_init():
    from sqlalchemy import create_engine
    # 创建数据库连接
    engine = create_engine(
            # 连接数据库db1
            "mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/db1?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)  # 创建操作
    # Base.metadata.drop_all(engine)  # 删除操作

if __name__ == '__main__':

    db_init()

View Code

此时目录结构如下：

lastday/
├── lastday
│   ├── __init__.py
│   ├── models.py
│   ├── static
│   │   └── images
│   │       └── meinv.jpg
│   ├── templates
│   │   └── user_list.html
│   └── views
│       ├── account.py
│       └── user.py
├── manage.py
└── settings.py

执行models.py，注意：它会输出一段警告

Warning: (1366, "Incorrect string value: '\xD6\xD0\xB9\xFA\xB1\xEA...' for column 'VARIABLE_VALUE' at row 484")
  result = self._query(query)

这个异常是mysql问题，而非python的问题，这是因为mysql的字段类型是utf-xxx, 而在mysql中这些utf-8数据类型只能存储最多三个字节的字符，而存不了包含四个字节的字符。

这个警告，可以直接忽略，使用Navicat软件查看，发现表已经创建完成

修改 user.py，插入一条记录

from flask import Blueprint,render_template
from lastday.models import Users


us = Blueprint('user',__name__)  # 蓝图名

@us.route('/user_list/')
def user_list():  # 注意:不要和蓝图名重复
    # 创建连接
    from sqlalchemy import create_engine
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/s11day139?charset=utf8", max_overflow=0, pool_size=5)
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    
    # 添加一条记录
    session.add_all([
        Users(name='xiao')
    ])
    session.commit()
    
    return render_template('user_list.html')

View Code

可以发现，这种操作很麻烦。视图函数每次都需要创建mysql连接！

使用flask_sqlalchemy(推荐)

安装模块flask_sqlalchemy

pip3 install flask_sqlalchemy

修改__init__.py，实例化SQLAlchemy，执行db.init_app(app)

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

# 1. 必须放在引入蓝图的上方
db = SQLAlchemy()

from lastday.views.account import ac
from lastday.views.user import us



def create_app():
    """
    创建app应用
    :return:
    """
    app = Flask(__name__)

    # 引入配置文件并应用
    app.config.from_object("settings.Development")

    # 2. 执行init_app，读取配置文件SQLAlchemy中相关的配置文件，用于以后：生成数据库/操作数据库（依赖配置文件）
    db.init_app(app)

    # 注册蓝图
    app.register_blueprint(ac)
    app.register_blueprint(us)

    app.before_request(b1)  # 请求到来之前执行

    return app

def b1():
    print('app_b1')

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查看init_app的源码，大量用到了app.config.setdefault

def init_app(self, app):
    """This callback can be used to initialize an application for the
    use with this database setup.  Never use a database in the context
    of an application not initialized that way or connections will
    leak.
    """
    if (
        'SQLALCHEMY_DATABASE_URI' not in app.config and
        'SQLALCHEMY_BINDS' not in app.config
    ):
        warnings.warn(
            'Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. '
            'Defaulting SQLALCHEMY_DATABASE_URI to "sqlite:///:memory:".'
        )

    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_DATABASE_URI', 'sqlite:///:memory:')
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_BINDS', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_ECHO', False)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_SIZE', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW', None)
    app.config.setdefault('SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN', False)
    track_modifications = app.config.setdefault(
        'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS', None
    )

View Code

那么就需要将数据库属性，写到settings.py中

class Base(object):
    SECRET_KEY = "fasdfasdf"  # session加密字符串

    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8"
    SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 5
    SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30
    SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1
    # 追踪对象的修改并且发送信号
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

class Product(Base):
    """
    线上环境
    """
    pass

class Testing(Base):
    """
    测试环境
    """
    DEBUG = False

class Development(Base):
    """
    开发环境
    """
    DEBUG = True  # 开启调试

View Code

因此，只要执行了db.init_app(app)，它就会读取settings.py中的配置信息

修改models.py，引入__init__.py中的db变量，优化代码

from lastday import db


# 在数据库创建表一张表
class Users(db.Model):
    __tablename__ = 'users'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(32), index=True, nullable=False)


# 在数据库创建表一张表
class School(db.Model):
    __tablename__ = 'school'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(32), index=True, nullable=False)

View Code

修改 views-->user.py，导入db，插入一条记录

from flask import Blueprint,render_template
from lastday.models import Users
from lastday import db

us = Blueprint('user',__name__)  # 蓝图名us

@us.route('/user_list/')
def user_list():  # 注意:不要和蓝图名重复
    # 添加一条记录
    db.session.add(Users(name='xiao'))
    db.session.commit()

    return render_template('user_list.html')

View Code

重启 manage.py ，访问用户列表，使用Navicat查看用户表

发现多了一条记录

如果需要关闭连接，使用 db.session.remove()

修改 views-->user.py，在commit下面加一行即可！

但是这样没有必要！为什么？因为在settings.py，使用了数据库连接池。

关闭之后，再次开启一个线程，是需要消耗cpu的。

三、flask离线脚本

前戏

流程图

注意：核心就是配置，通过db对象，操作models，为蓝图提供数据！

现在有一个需求，需要将数据库中的表删除或者生成数据库中的表，必须通过脚本来完成！

配置文件加载之后，将setttings.py中的属性添加到app.config对象中。如果有app对象，那么就可以得到以下信息：

- 应用上下文中的有：app/g 
- flask的配置文件：app.config中 
- app中包含了：SQLAlchemy相关的数据。

web runtime

启动网站，等待用户请求到来。走 __call__/wsig_app/........

注意：上面这些，必须是flask启动的情况下，才能获取。有一个专有名词，叫做web runtime，翻译过来就是：web 运行时！

它是一个web运行状态。某些操作，必须基于它才能实现！

离线脚本

离线脚本，就是非 web 运行时（web服务器停止）的状态下，也能执行的脚本！

正式开始

先关闭flask项目

在项目根目录创建文件table.py，导入create_app和db，这是关键点

from lastday import create_app,db

app = create_app()
with app.app_context():
    db.drop_all()  # 删除

执行弹出一个警告，这不用管。

查看db1数据库，发现表已经没有了！

修改table.py，执行创建方法

from lastday import create_app,db

app = create_app()
with app.app_context():
    # db.drop_all()  # 删除
    db.create_all()  # 创建

再次执行，发现表出现了

注意：网站并没有启动，但是实现了删表以及创建表操作！

那么这个with，到底执行了什么呢？查看AppContext源代码，看这2个方法

def __enter__(self):
    self.push()
    return self

def __exit__(self, exc_type, exc_value, tb):
    self.pop(exc_value)

    if BROKEN_PYPY_CTXMGR_EXIT and exc_type is not None:
        reraise(exc_type, exc_value, tb)

实际上，with是调用了这2个方法。

写一个类测试一下

class Foo(object):
    pass

obj = Foo()
with obj:
    print(123)

执行报错：

AttributeError: __enter__

提示没有__enter__方法

修改代码，增加__enter__方法

class Foo(object):
    def __enter__(self):
        pass

obj = Foo()
with obj:
    print(123)

执行报错：

AttributeError: __exit__

再增加__exit__方法

class Foo(object):
    def __enter__(self):
        print('__enter__')

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('__exit__')

obj = Foo()
with obj:
    print(123)

执行输出：

__enter__
123
__exit__

也就是说，在执行print(123)之前，先执行了__enter__方法。之后，执行了__exit__。

之前学习的python基础中，打开文件操作，使用了with open方法，也是一个道理！

在__enter__执行了打开文件句柄操作，在__exit__执行了关闭文件句柄操作！

总结：

以后写flask，要么是web运行时，要么是离线脚本。

应用场景

1. 夜间定时操作数据库的表时

2. 数据导入。比如网站的三级联动功能，将网上下载的全国城市.txt文件，使用脚本导入到数据库中。

还有敏感词，网上都有现成的。下载txt文件后，导入到数据库中。限制某些用户不能发送敏感词的内容！

3. 数据库初始化，比如表的创建，索引创建等等

4. 银行信用卡，到指定月的日期还款提醒。使用脚本将用户的还款日期遍历处理，给用户发送一个短信提醒。每天执行一次！

5. 新写一个项目时，数据库没有数据。用户第一次使用时，无法直接看效果。写一个脚本，自动录入示例数据，方便用户观看！

四、flask多app应用

flask支持多个app应用，那么它们之间，是如何区分的呢？

是根据url前缀来区分，django多app也是通过url前缀来区分的。

由于url都在蓝图中，为蓝图加前缀，使用url_prefix。

语法：

xxx = Blueprint('account',__name__,url_prefix='/xxx')

修改 views-->account.py，增加前缀

from flask import Blueprint

ac = Blueprint('account',__name__,url_prefix='/xxx')

@ac.before_request
def bb():
    print('account.bb')


@ac.route('/login')
def login():
    return '登陆'


@ac.route('/logout')
def logout():
    return '注销'

View Code

也可以在__init__.py里面的app.register_blueprint里面加url_prefix，但是不推荐

在项目根目录创建目录other，在里面创建 multi_app.py，不能使用__name__

from flask import Flask

app1 = Flask('app1')
# app1.config.from_object('xxx')  # db1
@app1.route('/f1')
def f1():
    return 'f1'

app2 = Flask('app2')
# app2.config.from_object('xxx')  # db2
@app1.route('/f2')
def f2():
    return 'f2'

View Code

上面2个应用，可以连接不同的数据库。

目录结构如下：

./
├── lastday
│   ├── __init__.py
│   ├── models.py
│   ├── static
│   │   └── images
│   │       └── meinv.jpg
│   ├── templates
│   │   └── user_list.html
│   └── views
│       ├── account.py
│       └── user.py
├── manage.py
├── other
│   └── multi_app.py
└── settings.py

multi_app.py有2套程序，没有必要写在一起，使用DispatcherMiddleware

查看源码

class DispatcherMiddleware(object):

    """Allows one to mount middlewares or applications in a WSGI application.
    This is useful if you want to combine multiple WSGI applications::

        app = DispatcherMiddleware(app, {
            '/app2':        app2,
            '/app3':        app3
        })
    """

    def __init__(self, app, mounts=None):
        self.app = app
        self.mounts = mounts or {}

    def __call__(self, environ, start_response):
        script = environ.get('PATH_INFO', '')
        path_info = ''
        while '/' in script:
            if script in self.mounts:
                app = self.mounts[script]
                break
            script, last_item = script.rsplit('/', 1)
            path_info = '/%s%s' % (last_item, path_info)
        else:
            app = self.mounts.get(script, self.app)
        original_script_name = environ.get('SCRIPT_NAME', '')
        environ['SCRIPT_NAME'] = original_script_name + script
        environ['PATH_INFO'] = path_info
        return app(environ, start_response)

View Code

它可以将2个app结合在一起，使用run_simple启动

修改 othermulti_app.py

from flask import Flask
from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware
from werkzeug.serving import run_simple

app1 = Flask('app1')
# app1.config.from_object('xxx') # db1

@app1.route('/f1')
def f1():
    return 'f1'


app2 = Flask('app2')
# app1.config.from_object('xxx') # db2
@app2.route('/f2')
def f2():
    return 'f2'


dispachcer = DispatcherMiddleware(app1, {
    '/admin':app2,  # app2指定前缀admin
})

if __name__ == '__main__':
    run_simple('127.0.0.1',8009,dispachcer)

View Code

执行multi_app.py，访问url

http://127.0.0.1:8009/f1

效果如下：

访问f2，会出现404

因为它规定了前缀 admin，使用下面访问访问，就不会出错了！

多app应用的场景很少见，了解一下，就可以了！

维护栈的目的

在local对象中，存储的数据是这样的。app_ctx是应用上下文

线程id:{stack:[app_ctx]}

它永远存储的是单条数据，它不是真正的栈。如果搞一个字段，直接让stack=app_ctx，照样可以执行。

那么它为什么要维护一个栈呢？因为它要考虑：

在离线脚本和多app应用的情况下特殊代码的实现。

只有这2个条件满足的情况下，才会用到栈！

web运行时

看上图，是web运行时。本质上，要么开多进程，要么开多线程。那么local对象中维护的栈，永远都只有一条数据。

即使是多app应用，也是一样的。一个请求过来，只能选择一个app。比如上面的f1和f2，要么带前缀，要么不带。带前缀，访问f2，否则访问f1

离线脚本

单app应用

在离线脚本中，单app应用，先来看table.py，它就是离线脚本。

from lastday import create_app,db

app = create_app()

# app_ctx.push()
with app.app_context():
    db.create_all()  # 创建

它创建了app_ctx对象，调用了push方法。将数据放到Local对象中，注意：只放了一次！

local的数据，如果是一个字典，大概是这个样子

{
    stack:[app_ctx,]
}

多app应用

修改table.py，注意：下面的是伪代码，直接运行会报错

from lastday import create_app,db

app1 = create_app1()  # db1
app2 = create_app2()  # db2

# app_ctx.push()
"""
{
    stack:[app1_ctx,]
}
"""
with app1.app_context():
    # 取栈中获取栈顶的app_ctx,使用top方法取栈顶
    db.create_all()  # 创建

如果app1要获取配置文件，从db1种获取

如果加一行代码with呢？

from lastday import create_app,db
from flask import globals

app1 = create_app1()  # db1
app2 = create_app2()  # db2

# app_ctx.push()
"""
{
    stack:[app1_ctx,]
}
"""
with app1.app_context():
    # 取栈中获取栈顶的app_ctx,使用top方法取栈顶
    db.create_all()  # 创建
    
    with app2.app_context():

View Code

它们都调用了app_context

看globals源码，看最后一行代码

_request_ctx_stack = LocalStack()
_app_ctx_stack = LocalStack()

这2个静态变量，用的是同一个LocalStack()，那么会用同一个Local()。也就是说放到同一个地方去了

修改table.py

from lastday import create_app,db
from flask import globals

app1 = create_app1()  # db1
app2 = create_app2()  # db2

# app_ctx.push()
"""
{
    stack:[app1_ctx,app2_ctx,]
}
"""
with app1.app_context():
    # 取栈中获取栈顶的app_ctx,使用top方法取栈顶
    db.create_all()  # 创建

    with app2.app_context():
        db.create_all()

View Code

执行到with这一行时，stack里面有2个对象，分别是app1_ctx和app2_ctx。

那么执行到with下面的db.create_all()时，它会连接哪个数据库？

答案是：取栈顶的app2_ctx，配置文件是db2

修改 table.py，增加db.drop_all()，它会删除哪个数据库？

from lastday import create_app,db
from flask import globals

app1 = create_app1()  # db1
app2 = create_app2()  # db2

# app_ctx.push()
"""
{
    stack:[app1_ctx,app2_ctx,]
}
"""
with app1.app_context():
    # 取栈中获取栈顶的app_ctx,使用top方法取栈顶
    db.create_all()  # 创建

    with app2.app_context():
        db.create_all()
        
    db.drop_all()

View Code

答案是：db1

为什么呢？因为执行with时，进来时调用了__enter__方法，将app2_ctx加进去了。此时位于栈顶！

结束时，调用__exit__方法，取栈顶，将app2_ctx给pop掉了！也就是删除！

那么执行db.drop_all()时，此时栈里面只有一个数据app1_ctx，取栈顶，就是app1_ctx

这就它设计使用栈的牛逼之处！

通过栈顶的数据不一样，来完成多app操作！

看下面的动态图，就是栈的变化

关于flask维护栈的详细信息，请参考链接：

https://blog.csdn.net/u010301542/article/details/78302450

五、flask_script

Flask Script扩展提供向Flask插入外部脚本的功能，包括运行一个开发用的服务器，一个定制的Python shell，设置数据库的脚本，cronjobs，及其他运行在web应用之外的命令行任务；使得脚本和系统分开；

Flask Script和Flask本身的工作方式类似，只需定义和添加从命令行中被Manager实例调用的命令；

官方文档：http://flask-script.readthedocs.io/en/latest/

安装模块

pip3 install flask_script

修改 manage.py

from flask_script import Manager
from lastday import create_app

app = create_app()
manager = Manager(app)

if __name__ == '__main__':
    manager.run()

View Code

执行 manage.py，报错

optional arguments:
  -?, --help         show this help message and exit

是因为不能用原来的方式调用了。

使用以下方式执行

python manage.py runserver -h 127.0.0.1 -p 8009

访问登录页面

自定义命令

flask_script还可以做一些自定义命令，列如：

修改 manage.py

from flask_script import Manager
from lastday import create_app

app = create_app()
manager = Manager(app)

@manager.command
def c1(arg):
    """
    自定义命令login
    python manage.py custom 123
    :param arg:
    :return:
    """
    print(arg)


@manager.option('-n', '--name', dest='name')
@manager.option('-u', '--url', dest='url')
def c2(name, url):
    """
    自定义命令
    执行： python manage.py  cmd -n wupeiqi -u http://www.oldboyedu.com
    :param name:
    :param url:
    :return:
    """
    print(name, url)


if __name__ == '__main__':
    manager.run()

View Code

在终端执行c1命令

python manage.py c1 22

执行输出：22

注意：这里的c1，指的是manage.py中的c1函数

在终端执行c2命令

python manage.py c2 -n 1 -u 9

执行输出：

1 9

以上，可以看到，它和django启动方式很像

六、flask_migrate

flask-migrate是flask的一个扩展模块,主要是扩展数据库表结构的.

官方文档:http://flask-migrate.readthedocs.io/en/latest/

安装模块

pip3 install flask_migrate

使用

修改 manage.py

# 1.1
from flask_script import Manager
# 2.1
from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand


from lastday import db
from lastday import create_app


app = create_app()
# 1.2
manager = Manager(app)

# 2.2
Migrate(app, db)

# 2.3
"""
# 数据库迁移命名
    python manage.py db init
    python manage.py db migrate  -> makemigrations
    python manage.py db upgrade  -> migrate
"""
manager.add_command('db', MigrateCommand)



@manager.command
def c1(arg):
    """
    自定义命令
    python manage.py custom 123
    :param arg:
    :return:
    """
    print(arg)


@manager.option('-n', '--name', dest='name')
@manager.option('-u', '--url', dest='url')
def c2(name, url):
    """
    自定义命令
    执行： python manage.py  cmd -n wupeiqi -u http://www.oldboyedu.com
    :param name:
    :param url:
    :return:
    """
    print(name, url)



if __name__ == '__main__':
    # python manage.py runserver -h 127.0.0.1 -p 8999
    # 1.3
    manager.run()

View Code

执行init

必须先执行init，只需要执行一次就可以了！

python manage.py db init

它会在项目根目录创建migrations文件夹

执行migrate

python manage.py db migrate

执行upgrade

python manage.py db upgrade

测试

修改 models.py，去掉School中的name属性

from lastday import db


# 在数据库创建表一张表
class Users(db.Model):
    __tablename__ = 'users'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(32), index=True, nullable=False)


# 在数据库创建表一张表
class School(db.Model):
    __tablename__ = 'school'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    # name = db.Column(db.String(32), index=True, nullable=False)

View Code

先执行migrate，再执行upgrade

使用Navicat查看school表，发现name字段没有了！

它是如何实现的呢？在migrations-->versions目录里面，有一个xx.py，它记录的models.py的修改。

那么它和django也是同样，有一个文件记录变化。

那么因此，当flask的插件越装越多时，它和django是一样的

七、pipreqs

介绍

pipreqs可以通过对项目目录的扫描，自动发现使用了那些类库，自动生成依赖清单。缺点是可能会有些偏差，需要检查并自己调整下。

假设一个场景：小a刚去新公司入职。领导让它做2件事情，1. 安装python环境，安装django 2. 看项目代码，一周之后，写需求。

安装django之后，运行项目代码报错了，提示没有安装xx模块！

然后默默的安装了一下xx模块，再次运行，又报错了。再安装....，最后发现安装了30个安装包！

最后再运行，发现还是报错了！不是xx模块问题，是xx语法报错！

这个时候问领导，这些模块，都是什么版本啊？

一般代码上线，交给运维。你要告诉它，这个项目，需要安装xx模块，版本是多少。写一个文件，甩给运维！这样太麻烦了！

为了避免上述问题，出现了pipreps模块，它的作用是： 自动找到程序中应用的包和版本

安装模块

pip3 install pipreqs

使用pipreqs

注意：由于windows默认是gbk编码，必须指定编码为utf-8，否则报错！

E:python_scriptFlask框架day5lastday> pipreqs ./ --encoding=utf-8

执行输出：

INFO: Successfully saved requirements file in E:python_scriptFlask框架day5lastdayrequirements.txt

它会在当前目录中，生成一个requirements.txt文件

查看文件内容

Flask_SQLAlchemy==2.3.2
Flask==1.0.2

左边是模块名，右边是版本

那么有了这个requirements.txt文件，就可以自动安装模块了

pip3 install -r requirements.txt

它会根据文件内容，自动安装！

因此，写python项目时，一定要有requirements.txt文件才行！

github项目也是一样的！

今日内容总结：

内容详细：

    1. flask & SQLAlchemy 
        
        安装：
            flask-sqlalchemy
            
        使用：
            a. 在配置文件中设置连接字符串
                    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/s11lastday?charset=utf8"
                    SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 5
                    SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30
                    SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1
                    # 追踪对象的修改并且发送信号
                    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
            b. __init__.py 
                from flask import Flask
                from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

                # 1. 必须放在引入蓝图的上方
                db = SQLAlchemy()

                from lastday.views.user import user

                def create_app():
                    app = Flask(__name__)
                    app.config.from_object("settings.Development")

                    
                    # 2. 执行init_app，读取配置文件SQLAlchemy中相关的配置文件，用于以后：生成数据库/操作数据库（依赖配置文件）
                    db.init_app(app)

                    app.register_blueprint(user)

                    return app
            c. models.py 
                from lastday import db


                # 在数据库创建表一张表
                class Users(db.Model):
                    __tablename__ = 'users'

                    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
                    name = db.Column(db.String(32), index=True, nullable=False)


                # 在数据库创建表一张表
                class School(db.Model):
                    __tablename__ = 'school'

                    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
                    name = db.Column(db.String(32), index=True, nullable=False)

            d. 蓝图
                    from flask import Blueprint,render_template
                    from lastday.models import Users
                    from lastday import db

                    user = Blueprint('user',__name__)

                    @user.route('/user_list/')
                    def user_list():

                        db.session.add(Users(name='王超'))
                        db.session.commit()
                        db.session.remove()


                        return render_template('user_list.html')

        疑问：将数据库中的表删除 或 生成数据库中的表。
            
            通过脚本完成。
                前戏：
                    - 应用上下文中的有：app/g 
                    - flask的配置文件：app.config中 
                    - app中包含了：SQLAlchemy相关的数据。
                代码：
                    from lastday import create_app,db
                    app = create_app()

                    with app.app_context():
                        
                        # db.drop_all()
                        db.create_all()

        
        名词：
            web runtime ：启动网站，等待用户请求到来。走 __call__/wsig_app/........
            离线脚本：
                from lastday import create_app,db
                app = create_app()

                with app.app_context():
                    
                    # db.drop_all()
                    db.create_all()

                应用场景：
                    1. 录入基础数据
                    2. 定时数据处理（定时任务）
                    
        
        
        赠送：多app应用
            from flask import Flask
            from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware
            from werkzeug.serving import run_simple

            app1 = Flask('app1')
            # app1.config.from_object('xxx') # db1

            @app1.route('/f1')
            def f1():
                return 'f1'


            app2 = Flask('app2')
            # app1.config.from_object('xxx') # db2
            @app2.route('/f2')
            def f2():
                return 'f2'


            dispachcer = DispatcherMiddleware(app1, {
                '/admin':app2,
            })

            if __name__ == '__main__':
                run_simple('127.0.0.1',8009,dispachcer)
            
            
            
        问题：为什么Flask中要在上下文管理中将Local中的数据：ctx/app_ctx维护成一个栈？
            
            应用flask要考虑，在离线脚本和多app应用的情况下特殊代码的实现。
            
            在web运行时中：Local对象中维护的栈 [ctx, ]
            在离线脚本中：
                - 单app应用：
                    from lastday import create_app,db
                    app = create_app()

                    # app_ctx.push()
                    """
                    {
                        stack:[app_ctx, ]
                    }
                    """
                    with app.app_context():

                        db.create_all()
                - 多app应用：
                    from lastday import create_app,db
                    app1 = create_app1() # db1
                    app2 = create_app2() # db2
                    from flask import globals
                    # app_ctx.push()
                    """
                    {
                        stack:[app1_ctx,app2_ctx ]
                    }
                    """
                    with app1.app_context():

                        # 去栈中获取栈顶的app_ctx: app1_ctx,配置文件：db1
                        db.create_all()

                        with app2.app_context():
                            db.create_all() # 去栈中获取栈顶的app_ctx: app2_ctx,配置文件：db2

                        db.drop_all() # 去栈中获取栈顶的app_ctx: app1_ctx,配置文件：db1
                                

        总结：
            1. flask-sqlalchemy，帮助用户快速实现Flask中应用SQLAlchemy 
            
            2. 多app应用  
            
            3. 离线脚本 
            
            4. 为什么Flask中要在上下文管理中将Local中的数据：ctx/app_ctx维护成一个栈？
                - 离线脚本+多app应用才会在栈中存多个上下文对象： [ctx1,ctx2,]
                - 其他：[ctx, ]
        
    2. flask-script 
        
        安装：flask-script
        
        作用：制作脚本启动
    
    3. flask-migrate（依赖flask-script ）
        安装：flask-migrate
        
        使用：
            # 1.1
            from flask_script import Manager
            # 2.1
            from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand


            from lastday import db
            from lastday import create_app


            app = create_app()
            # 1.2
            manager = Manager(app)

            # 2.2
            Migrate(app, db)

            # 2.3
            """
            # 数据库迁移命名
                python manage.py db init
                python manage.py db migrate  -> makemigrations
                python manage.py db upgrade  -> migrate
            """
            manager.add_command('db', MigrateCommand)



            @manager.command
            def c1(arg):
                """
                自定义命令
                python manage.py custom 123
                :param arg:
                :return:
                """
                print(arg)


            @manager.option('-n', '--name', dest='name')
            @manager.option('-u', '--url', dest='url')
            def c2(name, url):
                """
                自定义命令
                执行： python manage.py  cmd -n wupeiqi -u http://www.oldboyedu.com
                :param name:
                :param url:
                :return:
                """
                print(name, url)



            if __name__ == '__main__':
                # python manage.py runserver -h 127.0.0.1 -p 8999
                # 1.3
                manager.run()
                
    4. pipreqs 
        安装：pipreqs
        
        作用：自动找到程序中应用的包和版本。
            
            
            pipreqs ./ --encoding=utf-8
            
            
            pip3 install -r requirements.txt
        
        
重点：
    1. 使用（*）
        - flask-sqlalchemy
        - flask-migrate
        - flask-script
    
    2. flask上下文相关 （*****）
        - 对象关键字：LocalStack、Local 
        - 离线脚本 & web 运行时 
        - 多app应用 
        - Local中为什么维护成栈？

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9778183.html