Flask【第11篇】:整合Flask中的目录结构
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
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