Flask系列（十一）整合Flask中的目錄結構（sqlalchemy-utils）

1、SQLAlchemy-Utils

因爲sqlalchemy中沒有提供choice方法，因此藉助SQLAlchemy-Utils組件提供的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,'歐美'),
        (2,'日韓'),
        (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,  # 超過鏈接池大小外最多建立的鏈接
    pool_size=5,  # 鏈接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，不然報錯
    pool_recycle=-1  # 多久以後對線程池中的線程進行一次鏈接的回收（重置）
)

Base.metadata.create_all(engine)


查詢：
　　result_list = session.query(Xuan).all()
　　for item in result_list:
　　　　print(item.types.code,item.types.value

2、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,  # 超過鏈接池大小外最多建立的鏈接
        pool_size=5,  # 鏈接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，不然報錯
        pool_recycle=-1  # 多久以後對線程池中的線程進行一次鏈接的回收（重置）
)
SessionFactory = sessionmaker(bind=engine)
# 方式一：因爲沒法提供線程共享功能，全部在開發時要注意，在每一個線程中本身建立 session。
#         from sqlalchemy.orm.session import Session
#         本身具備操做數據庫的：'close', 'commit', 'connection', 'delete', 'execute', 'expire',.....
session = SessionFactory()

# print('原生session',session)
# 操做
session.close()


# 方式二：支持線程安全，爲每一個線程建立一個session
#               - threading.Local
#               - 惟一標識
# ScopedSession對象
#       self.registry(), 加括號 建立session
#       self.registry(), 加括號 建立session
#       self.registry(), 加括號 建立session
from greenlet import getcurrent as get_ident
session = scoped_session(SessionFactory,get_ident)
# session.add
# 操做
session.remove()

3、Flask-SQLAlchemy和Flask-Migrate組件

四、Flask-SQLAlchemy：把Flask和SQLAlchemy結合在一塊兒，粘合劑
    在__init__.py 文件中
        1 引入Flask-SQLAlchemy    中的SQLAlchemy，實例化了一個SQLAlchemy對象
        2 註冊Flask-SQLAlchemy：
            - 有兩種方式
                方式一： 在函數裏面，SQLAlchemy(app)  #若是想在其餘地方使用這種方式就很差使了
                方式二： 在全局：
                    db = SQLAlchemy(),
                    在函數裏面 db.init_app(app)  #調用init_app方法吧app放進去了
        3、導入models的類
        4、導入的類中繼承了db.model，其實本質上仍是繼承了Base類
        五、manage.py 建立數據庫表，能夠經過命令來建立。藉助Flask-Migrate組件來完成
五、Flask-Migrate：
    -舊5 被斃掉了：在manage.py裏面導入db,之後執行db.create_all()建立表，之後執行drop_all()刪除表
      這樣很差，咱們能夠和Flask-Migrate結合起來用
    -新5：Flask-Migrate
        - 安裝組件：pip install Flask-Migrate
        - 5.1 導入    
            from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
            from app import db, app
        - 5.2 migrate = Migrate(app,db) #建立實例
        - 5.3 建立命令
            manager.add_command("db",MigrateCommand)
        - 5.4 執行命令
            python manage.py db init  #只執行第一次
            python manage.py db migrate
            python manage.py db upgrade
    在執行命令以前,得先鏈接數據庫，他纔會知道吧表放在那裏，

詳說註冊SQLAlchemy的兩種方式

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

4、操做數據庫

經過上面註冊了SQLAlchemy，就直接能夠從db.session了

#方式一
        db.session  #會自動建立一個session
        db.session.add()
        db.session.query(models.User.id,models.User.name).all()
        db.session.commit()
        db.session.remove()
#方式二
        導入models
        models.User.query

5、flask中全部用到過的組件

全部用過的組件
    Flask
    鏈接數據庫的兩種操做
        要麼DBUtils：用於執行原生SQL的
            用本身的util裏面的sqlhelper來完成
        要麼SQLAlchemy：遵循他本身的語法來連接
            方式一：SQLAlchemy(app)這種方式有侷限性，若是我在其餘地方也得用到呢?能夠吧它寫到全局
            方式二：優勢，
                實例化一下：db = SQLAlchemy()
                註冊：
                    在settings裏面配置一下數據庫連接方式
                        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  #用於吧session保存在其餘地方
    Flask-Script  #生成命令
    Flask-Migrate   #數據庫遷移
    Flask-SQLAlchemy  #將Flask和SQLAlchemy很好的結合在一塊兒
        #本質、:每次操做數據庫就會自動建立一個session鏈接，完了自動關閉
    Blinker  #信號
    Wtforms  #FORM組件
    用到的組件和版本
        pip3 freeze  #獲取環境中全部安裝的模塊
        pip3 freeze > a.txt
        pip3 freeze > requirements.txt
        #pip3 install pipreqs  #幫你找到當前程序的全部模塊，而且自動生成 requirements.txt文件,寫入內容
        pipreqs ./  #根目錄
        
        之後別人給你一個程序，告知你一個文件夾須要安裝的組件：requirements.txt
             進入程序目錄：
                pip install -r requirements.txt #就會把設計到的全部的組件就會裝上 
        
        結構：
            app
                static
                templates
                views
                __init__.py
                models.py