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