pri 最簡 map 作者 連接參數 mar pla 維護 self

簡介

其實我不是啥正經人，錯了，不是啥正經程序員，所能想到的估計也就碼農一級吧，高級程序員，搞什麽算法，什麽人工智能，大數據計算…………離我還太遙遠。

但是這並不妨礙我繼續學習，繼續寫垃圾小程序。

反正我做的小程序，也就是把人從重復的勞動中解脫出來。用電腦代替人腦記憶那些枯燥的繁瑣的數據。用電腦來查詢記憶的數據。人腦的神經網絡是比計算機查找的快。隨便吧，還搞不到那個層次。先用電腦記錄查詢吧。

雖然python學習中已經學習了讀寫文件，在文件中查找，不過那都面向少量數據，更別提什麽大數據了。幾萬行數據，你試試，搞起來累死了。新武器，數據庫。

數據庫：

抄吧
本詞條由“科普中國”百科科學詞條編寫與應用工作項目 審核 。
數據庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。數據庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型數據庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。數據庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。

就是存數據，查數據，改數據…………的工具集合。

ORM:

繼續抄

對象關系映射（英語：(Object Relational Mapping，簡稱ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一種程序技術，用於實現面向對象編程語言裏不同類型系統的數據之間的轉換。

也就是不用你管數據庫怎麽樣操作，怎麽處理了，把數據庫變成了你程序當中的對象，你就像操作對象一樣來操作數據庫。降低了程序員的學習成本，你不需要額外再去學數據庫了。簡單學習一下數據庫對象的操作就可以使用數據庫了。

sqlalchemy：

還得抄

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款開源軟件。提供了SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具，使用MIT許可證發行。 SQLAlchemy“采用簡單的Python語言，為高效和高性能的數據庫訪問設計，實現了完整的企業級持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL數據庫的量級和性能重要於對象集合；而對象集合的抽象又重要於表和行。因此，SQLAlchmey采用了類似於Java裏Hibernate的數據映射模型，而不是其他ORM框架采用的Active Record模型。不過，Elixir和declarative等可選插件可以讓用戶使用聲明語法。

python中最出名的，最好用的，最…………反正python中，涉及數據庫的，我都用它了。

alembic：

不抄我怎麽解釋

通常我們會將我們的代碼放入到某個VCS（版本控制系統）中，進行可追溯的版本管理。一個項目除了代碼，通常還會有一個數據庫，這個數據庫可能會隨著項目的演進發生變化，甚至需要可以回滾到過去的某個狀態，於是一些工具將數據庫的版本化也納入了管理。

Alembic 是 Sqlalchemy 的作者實現的一個數據庫版本化管理工具，它可以對基於Sqlalchemy的Model與數據庫之間的歷史關系進行版本化的維護。

隨著軟件的開發，功能的增加，方向的調整，數據庫的結構也會跟著變化，那麽數據庫結構怎麽管理呢？手動管理，實在不是程序員的辦法，alembic就是為了自動化處理數據庫結構的工具。會隨著程序中對數據庫對象的定義，半自動的修改你的數據庫結構。

一：安裝依賴

在python項目的虛擬環境中安裝sqlalchemy alembic 和 MySQL-connector-python

二：創建數據庫連接

在項目根目錄增加文件config.py，項目配置文件。

本例只寫入了數據庫配置。以後cookie，session，加密的鹽，都寫這裏吧。

config.py

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine(‘mysql+mysqlconnector://plan:plan@mysql/plan‘, convert_unicode=True)
db_session = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False,
                                         autoflush=False,
                                         bind=engine))
Base = declarative_base()
Base.query = db_session.query_property()

這個配置文件使用了MySQL-connector-python庫連接第一篇文章寫的mariadb數據庫。

連接參數是‘mysql+mysqlconnector://plan:plan@mysql/plan‘

三：創建models

在項目根目錄創建目錄models，並在其中創建models.py文件。

models目錄是模型主目錄，公共部分模型，都放這裏。

models.py就是模型了。

在app/app01目錄下創建app01_models.py，app01的私有models，就定義在這裏了。

結構如下：

.
├── app
│   ├── alembic.ini
│   ├── app
│   │   ├── app01
│   │   │   ├── app01_models.py     #新加，app01的私有models
│   │   │   └── views.py
│   │   ├── app02
│   │   │   └── views.py
│   │   └── main
│   │       └── views.py
│   ├── build_requirements.py
│   ├── config.py
│   ├── main.py
│   ├── migrate
│   │   ├── env.py
│   │   ├── README
│   │   ├── script.py.mako
│   │   └── versions
│   ├── models                     #新加目錄
│   │   └── models.py            #公共models
│   └── requirements.txt
├── dockerfile
├── list.txt
└── rebuild.sh

/models/models.py

from config import Base
from sqlalchemy import Column, Integer, String


class User(Base):
    __tablename__ = ‘public‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    public_name = Column(String(50))
    public_email = Column(String(120))
    
    def __init__(self, name=None, email=None):
        self.public_name = name
        self.public_email = email
    
    def __repr__(self):
        return ‘<User %r>‘ % (self.public_name)

/app/app01/app01_models.py

from config import Base
from sqlalchemy import Column, Integer, String


class app01(Base):
    __tablename__ = ‘private‘
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    private_name = Column(String(50))
    private_email = Column(String(120))
    
    def __init__(self, name=None, email=None):
        self.private_name = name
        self.private_email = email
    
    def __repr__(self):
        return ‘<User %r>‘ % (self.private_name)

四：創建alembic擴展工具

在pycharm中用擴展工具來構建alembic的3條命令。

alembic init migrate 創建alembic目錄結構

alembic revision --autogenerate 生成alembic升級腳本

alembic upgrade head 升級數據庫結構到最新版

Program：$PyInterpreterDirectory$\alembic.exe這行比較長，抓圖看不清

五：創建alembic目錄結構

用剛才配置的擴展工具執行 init也可以。

直接執行命令 alembic init migrate 也可以。

會在項目目錄下生成一個目錄 migrage 一個配置文件 alembic.ini

生成結果如下：

.
├── app
│   ├── alembic.ini      #自動增加文件，需配置
│   ├── app
│   │   ├── app01
│   │   │   ├── app01_models.py
│   │   │   └── views.py
│   │   ├── app02
│   │   │   └── views.py
│   │   └── main
│   │       └── views.py
│   ├── build_requirements.py
│   ├── config.py
│   ├── main.py
│   ├── migrate         #自動增加目錄
│   │   ├── env.py      #需修改
│   │   ├── README
│   │   ├── script.py.mako
│   │   └── versions
│   └── requirements.txt
├── dockerfile
├── list.txt
└── rebuild.sh

六：配置alembic

七：

八：

九：

十：

flask項目結構（四）使用sqlalchemy和alembic