我们在升级系统的时候,经常碰到需要更新服务器端数据结构等操作,之前的方式是通过手工编写alter sql脚本处理,经常会发现遗漏,导致程序发布到服务器上后无法正常使用。
现在我们可以使用Flask-Migrate插件来解决之,Flask-Migrate插件是基于Alembic,Alembic是由大名鼎鼎的SQLAlchemy作者开发数据迁移工具。
具体操作如下:
1. 安装Flask-Migrate插件
$ pip install Flask-Migrate
db = SQLAlchemy(app) migrate = Migrate(app, db) manager = Manager(app) manager.add_command('db', MigrateCommand)
3. 初始化
$ python app.py db init
使用Flask-Migrate迁移数据库
随着开发进度不断向前,你会发现你的数据库模型需要更改,而当这种情况发生时需要更新数据库。
Flask-SQLAlchemy只有当数据库表不存在了才从模型创建它们,所以更新表的唯一途径就是销毁旧的表,当然这将导致所有数据库中的数据丢失。
有个更好的解决方案就是使用数据库迁移框架。和源码版本控制工具跟踪更改源码文件一样,数据库迁移框架跟踪更改数据库模型,然后将增量变化应用到数据库中。
SQLAlchemy的主要开发人员写了一个Alembic迁移框架,但我们不直接使用Alembic,Flask应用可以使用Flask-Migrate扩展,一个集成了Flask-Script来提供所有操作命令的轻量级Alembic包。
4. 创建迁移仓库
首先,Flask-Migrate必须已经安装到虚拟环境中:
(venv) $ pip install flask-migrate
下面展示扩展如何初始化:
from flask.ext.migrate import Migrate, MigrateCommand # ... migrate = Migrate(app, db) manager.add_command('db', MigrateCommand)
为了可以使用数据库迁移命令,Flask-Migrate提供MigrateCommand类来连接Flask-Script的manager对象。在这个示例中使用db来连接到命令。
在数据库迁移可以维护之前,必须通过init子命令来创建一个迁移库:
(venv) $ python hello.py db init
Creating directory /home/flask/flasky/migrations...done Creating directory /home/flask/flasky/migrations/versions...done Generating /home/flask/flasky/migrations/alembic.ini...done Generating /home/flask/flasky/migrations/env.py...done Generating /home/flask/flasky/migrations/env.pyc...done Generating /home/flask/flasky/migrations/README...done Generating /home/flask/flasky/migrations/script.py.mako...done Please edit configuration/connection/logging settings in '/home/flask/flasky/migrations/alembic.ini' before proceeding.
这个命令创建一个migrations文件夹,里面存放了所有迁移脚本。
建议:如果你有克隆在GitHub上的应用程序,你现在可以运行git checkout 5c来切换到这个版本的应用程序。
5. 创建迁移脚本
在Alembic,数据库迁移工作由迁移脚本完成。这个脚本有两个函数,分别叫做upgrade()和downgrade()。upgrade()函数实施数据库更改,是迁移的一部分,downgrade()函数则删除它们。通过添加和删除数据库变化的能力,Alembic可以重新配置数据库从历史记录中的任何时间点。
Alembic迁移可以分别使用revision和migrate命令手动或自动创建。手动迁移通过由开发人员使用Alembic的Operations对象指令实现的空upgrade()和downgrade()函数创建迁移框架脚本。另一方面,自动迁移通过寻找模型定义和数据库当前状态间的不同为upgrade()和downgrade()生成代码。
警告:自动迁移并不总是准确的,可以忽略一些细节。所以应该经常审查一下自动生成的迁移脚本。
migrate子命令创建自动迁移脚本:
(venv) $ python hello.py db migrate -m "initial migration"
INFO [alembic.migration] Context impl SQLiteImpl. INFO [alembic.migration] Will assume non-transactional DDL. INFO [alembic.autogenerate] Detected added table 'roles' INFO [alembic.autogenerate] Detected added table 'users' INFO [alembic.autogenerate.compare] Detected added index 'ix_users_username' on '['username']' Generating /home/flask/flasky/migrations/versions/1bc 594146bb5_initial_migration.py...done
建议:如果你有克隆在GitHub上的应用程序,你现在可以运行git checkout 5c来切换到这个版本的应用程序。注意,你不需要为这个应用生成migrations,所有的迁移脚本都包含在版本库中。
6. 更新数据库
一旦迁移脚本被审查且接受,就可以使用db upgrade命令更新到数据库中:
(venv) $ python hello.py db upgrade
INFO [alembic.migration] Context impl SQLiteImpl. INFO [alembic.migration] Will assume non-transactional DDL. INFO [alembic.migration] Running upgrade None -> 1bc594146bb5, initial migration
第一次迁移实际上相当于调用db.create_all(),但在后续迁移中,upgrade命令对表实施更新操作但不影响表中的内容。

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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