flask项目结构（四）使用sqlalchemy和alembic
简介
其实我不是啥正经人，错了，不是啥正经程序员，所能想到的估计也就码农一级吧，高级程序员，搞什么算法，什么人工智能，大数据计算…………离我还太遥远。python
可是这并不妨碍我继续学习，继续写垃圾小程序。mysql
反正我作的小程序，也就是把人从重复的劳动中解脱出来。用电脑代替人脑记忆那些枯燥的繁琐的数据。用电脑来查询记忆的数据。人脑的神经网络是比计算机查找的快。随便吧，还搞不到那个层次。先用电脑记录查询吧。linux
虽然python学习中已经学习了读写文件，在文件中查找，不过那都面向少许数据，更别提什么大数据了。几万行数据，你试试，搞起来累死了。新武器，数据库。nginx
数据库：
抄吧
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数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代之后，数据管理再也不仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所须要的各类数据管理的方式。数据库有不少种类型，从最简单的存储有各类数据的表格到可以进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面获得了普遍的应用。
在信息化社会，充分有效地管理和利用各种信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各种信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。git
就是存数据，查数据，改数据…………的工具集合。程序员
ORM:
继续抄算法
对象关系映射（英语：(Object Relational Mapping，简称ORM，或O/RM，或O/R mapping），是一种程序技术，用于实现面向对象编程语言里不一样类型系统的数据之间的转换。sql
也就是不用你管数据库怎么样操做，怎么处理了，把数据库变成了你程序当中的对象，你就像操做对象同样来操做数据库。下降了程序员的学习成本，你不须要额外再去学数据库了。简单学习一下数据库对象的操做就可使用数据库了。docker
sqlalchemy：
还得抄shell
python中最出名的，最好用的，最…………反正python中，涉及数据库的，我都用它了。
alembic：
不抄我怎么解释
一般咱们会将咱们的代码放入到某个VCS（版本控制系统）中，进行可追溯的版本管理。一个项目除了代码，一般还会有一个数据库，这个数据库可能会随着项目的演进发生变化，甚至须要能够回滚到过去的某个状态，因而一些工具将数据库的版本化也归入了管理。
Alembic 是 Sqlalchemy 的做者实现的一个数据库版本化管理工具，它能够对基于Sqlalchemy的Model与数据库之间的历史关系进行版本化的维护。
随着软件的开发，功能的增长，方向的调整，数据库的结构也会跟着变化，那么数据库结构怎么管理呢？手动管理，实在不是程序员的办法，alembic就是为了自动化处理数据库结构的工具。会随着程序中对数据库对象的定义，半自动的修改你的数据库结构。
一：安装依赖
在python项目的虚拟环境中安装sqlalchemy alembic 和 MySQL-connector-python
二：建立数据库链接
在项目根目录增长文件config.py，项目配置文件。
本例只写入了数据库配置。之后cookie，session，加密的盐，都写这里吧。
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()
这个配置文件使用了MySQL-connector-python库链接第一篇文章写的mariadb数据库。
链接参数是'mysql+mysqlconnector://plan:plan@mysql/plan'
三：建立models
在项目根目录建立目录models，并在其中建立models.py文件。
models目录是模型主目录，公共部分模型，都放这里。
models.py就是模型了。
在app/app01目录下建立app01_models.py，app01的私有models，就定义在这里了。
结构以下：
. ├── 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 #新加目录 │ │ └── 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：建立alembic扩展工具
在pycharm中用扩展工具来构建alembic的3条命令。
alembic init migrate 建立alembic目录结构
alembic revision --autogenerate 生成alembic升级脚本
alembic upgrade head 升级数据库结构到最新版
Program：$PyInterpreterDirectory$\alembic.exe这行比较长，抓图看不清
五：建立alembic目录结构
用刚才配置的扩展工具执行 init也能够。
直接执行命令 alembic init migrate 也能够。
会在项目目录下生成一个目录 migrage 一个配置文件 alembic.ini
生成结果以下：
. ├── app │ ├── alembic.ini #自动增长文件，需配置 │ ├── app │ │ ├── app01 │ │ │ ├── app01_models.py │ │ │ └── views.py │ │ ├── app02 │ │ │ └── views.py │ │ └── main │ │ └── views.py │ ├── build_requirements.py │ ├── config.py │ ├── main.py │ ├── migrate #自动增长目录 │ │ ├── env.py #需修改 │ │ ├── README │ │ ├── script.py.mako │ │ └── versions │ └── requirements.txt ├── dockerfile ├── list.txt └── rebuild.sh
六：配置alembic
上一节已经标明了，须要修改配置的有两个文件。
alembic.ini，其中配置数据库链接参数。
修改这行：
sqlalchemy.url = driver://user:pass@localhost/dbname
改成咱们的数据链接参数：
sqlalchemy.url = mysql+mysqlconnector://plan:plan@mysql/plan
env.py，其中配置models。
修改这行：
target_metadata = None
改成：
import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/../") from models import models target_metadata = models.Base.metadata
其实我也不是很明白，大概就是引入路径的问题，因此加了sys.path.append
七：生成升级脚本并升级数据库
alembic revision --autogenerate 生成alembic升级脚本
alembic upgrade head 升级数据库结构到最新版
执行这两个命令，或用扩展工具的图形菜单。
八：检查数据库结构
跟随第一张最后一节的测试。
点开数据库，就能看到有表了。
以下：
哈哈，两个对象结构，怎么只有一个public，private不见了。
专门留下来，没建立。
alembic_version，是alembic自动建立，用来控制版本的，不要动就行了。
九：数据库版本控制
来，改一下alembic配置models的地方。
import os import sys sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + "/../") from models import models from app.app01 import app01_models #此行增长 target_metadata = models.Base.metadata
因为对象public和private都是由Base派生的，因此，只要target_metadata = models.Base.metadata，一遍就能够了。
部分教程中写的是target_metadata = [models.Base.metadata,app01_models.Base.metadata],不知道怎么用。
多是链接多数据库时候用的。之后须要分库的时候再说吧。看不懂的请忽略。
再来一遍生成版本控制脚本和升级数据库结构。
private也出来了。
这就是自动化的数据库结构版本控制。
十：结合docker
看这个镜像做者的使用说明：
Custom /app/prestart.sh
If you need to run anything before starting the app, you can add a file prestart.sh to the directory /app. The image will automatically detect and run it before starting everything.
For example, if you want to add Alembic SQL migrations (with SQLALchemy), you could create a ./app/prestart.sh file in your code directory (that will be copied by your Dockerfile) with:
#! /usr/bin/env bash # Let the DB start sleep 10; # Run migrations alembic upgrade head
and it would wait 10 seconds to give the database some time to start and then run that alembic command.
If you need to run a Python script before starting the app, you could make the /app/prestart.sh file run your Python script, with something like:
#! /usr/bin/env bash # Run custom Python script before starting python /app/my_custom_prestart_script.y
Note: The image uses source to run the script, so for example, environment variables would persist. If you don't understand the previous sentence, you probably don't need it.
你能够在app启动前，执行一些命令，那么正好，咱们能够执行数据库版本升级。
在app目录下，建立prestart.sh
#! /usr/bin/env bash # Let the DB start sleep 10; # Run migrations alembic upgrade head
好了，随便改改你的数据库结构。只生成一下升级脚本，不用执行到服务器。
重建镜像，它在启动的时候就会自动帮你升级数据库版本到最新版本了。
我使用这个是由于，我服务器5点自动重启，而后就连不上数据库了。重启Flask这个镜像，一切正常，手动重启服务器，竟然也都没事。
这个升级数据库脚本，正好在启动APP前sleep 10秒。谁知道是否是由于启动容器的顺序的关系呢？这里sleep 10秒，也能够避免这个问题。
该文件请在linux下建立。
或者我写进dockerfile。
FROM tiangolo/uwsgi-nginx-flask:python3.6-alpine3.7 MAINTAINER jackadam<jackadam@sina.com> #变动源 # 安装包源切到中科大, 国内访问加速 RUN { \ echo 'http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/v3.7/main'; \ echo 'http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/v3.7/community'; \ echo 'http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/edge/main'; \ echo 'http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/edge/community'; \ echo 'http://mirrors.ustc.edu.cn/alpine/edge/testing'; \ } > /etc/apk/repositories && \ # 设置默认时区为亚洲/上海 (没有北京可选) apk add --no-cache --upgrade apk-tools && \ apk add --no-cache tzdata && \ cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && \ echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone && \ apk del tzdata #升级pip RUN pip3 install --upgrade pip #复制依赖包列表 COPY ./app/requirements.txt /app/requirements.txt #安装依赖包 RUN pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple -r /app/requirements.txt #建立prestart.sh RUN { \ echo '#! /usr/bin/env bash'; \ echo '# Let the DB start'; \ echo 'sleep 10;'; \ echo '# Run migrations'; \ echo 'alembic upgrade head'; \ } > /app/prestart.sh #复制flask源码 COPY ./app /app
结语
到此，咱们已经建立了数据库，新建flask项目，配置同步到服务器，服务器自动更新docker镜像，用sqlalchemy链接数据库，用alembic控制数据库版本。
那么程序的版本怎么控制？用git啊。写不写git呢？