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和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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