Flask——多应用，flask-script，sqlachemy，flask-migrate

多app应用（了解）

### 多个app实例(启用)
from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware
from werkzeug.serving import run_simple
from flask import Flask, current_app
app1 = Flask('app01')
app2 = Flask('app02')

@app1.route('/index')
def index():
    return "app01"

@app2.route('/index2')
def index2():
    return "app2"

# http://www.oldboyedu.com/index
# http://www.oldboyedu.com/sec/index2
dm = DispatcherMiddleware(app1, {
    '/sec': app2,
})

if __name__ == "__main__":
    run_simple('localhost', 5000, dm)
    # 请求来了，会执行dm()--->__call__

flask-script（制定命令）

1 模拟出类似django的启动方式：python manage.py runserver
2 pip install flask-script
3 把excel的数据导入数据库，定制个命令，去执行(openpyxl)
	python manage.py insertdb -f xxx.excl -t aa
    
4 使用
    -方式一：python manage.py runserver
    from flask import Flask
    from flask_script import Manager
    app = Flask(__name__)
    manager=Manager(app)
    if __name__ == '__main__':
        manager.run()
    -方式二：自定制命令
        @manager.command
        def custom(arg):
            print(arg)
        @manager.option('-n', '--name', dest='name')
        @manager.option('-u', '--url', dest='url')
        def cmd(name, url):
            print(name, url)
5 创建超级用户
6 现在有一万条excel用户，批量导入到数据库中
	-navicate直接支持
    -脚本
    -flask-script

sqlachemy

3.0 概念

1 sqlachemy：第三方orm框架（对象关系映射）
	-go 中gorm，xorm
    -python中：django orm，sqlachemy,peewee
    https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/articles/9006025.html
2 django orm，只能在django中用，不能单独用

3 使用 pip install sqlachemy
4 SQLAlchemy本身无法操作数据库，其必须以来pymsql等第三方插件

5 补充：django orm反向生成models
	-python manage.py inspectdb > app/models.py

基本使用（原生sql）

import time
import threading
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine

# 第一步生成一个engine对象
engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/flask?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
    pool_size=5,  # 连接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
    pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)
# 第二步：创建连接（执行原生sql）
conn = engine.raw_connection()
# 第三步：获取游标对象
cursor = conn.cursor()

# 第四步：具体操作
cursor.execute('select * from boy')

res=cursor.fetchall()
print(res)

# 比pymysql优势在，有数据库连接池

orm使用

# 创建一个个类（继承谁？字段怎么写）
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 字段和字段属性
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index

# 制造了一个类，作为所有模型类的基类
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称(固定写法)，如果不写，默认以类名小写作为表的名字
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键
    # mysql中主键自动建索引：聚簇索引
    # 其他建建的索引叫：辅助索引
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列，索引，不可为空
    # email = Column(String(32), unique=True)  # 唯一
    # #datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) # default默认值
    # extra = Column(Text, nullable=True)

    #类似于djagno的 Meta
    # __table_args__ = (
    #     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一
    #     Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引
    # )



# 创建表
def create_table():
    # 创建engine对象
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
    )
    # 通过engine对象创建表
    Base.metadata.create_all(engine)

# 删除表
def drop_table():
    # 创建engine对象
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
    )
    # 通过engine对象删除所有表
    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':
    # create_table()
    drop_table()

# 创建库？手动创建库
# 问题，sqlachemy支持修改字段吗？不支持

线程安全

#基于scoped_session实现线程安全



from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import User  # pycharm报错，不会影响我们
from sqlalchemy.orm import scoped_session

# 1 制作engine
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)

# 2 制造一个 session 类（会话）
Session = sessionmaker(bind=engine)    # 得到一个类
# 3 得到一个session对象（线程安全的session）
#现在的session已经不是session对象了
#为什么线程安全，还是用的local
session = scoped_session(Session)

# session=Session()

# 4 创建一个对象
obj1 = User(name="2008")
# 5 把对象通过add放入
session.add(obj1)
# session.aaa()
# 6 提交
session.commit()
session.close()


# 类不继承Session类，但是有该类的所有方法（通过反射，一个个放进去）

# scoped_session.add------->instrument(name)--->do函数内存地址---》现在假设我要这么用：session.add()--->do()
# scoped_session.close----->instrument(name)--->do函数内存地址

基本增删查改

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import User,Person,Hobby
from sqlalchemy.orm import scoped_session
from sqlalchemy.sql import text
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)

Session = sessionmaker(bind=engine)
# session = scoped_session(Session)
session=Session()

####1 新增多个对象
# obj=User(name='xxx')
# obj2=User(name='yyyy')
# obj3=User(name='zzz')
#新增同样对象
# session.add_all([obj,obj2,obj3])
#新增不同对象
# session.add_all([Person(name='lqz'),Hobby()])
####2 简单删除（查到删除）
# res=session.query(User).filter_by(name='2008').delete()
# res=session.query(User).filter(User.id>=2).delete()
# # 影响1行
# print(res)

#### 3 修改
# res=session.query(User).filter_by(id=1).update({User.name:'ccc'})
# res=session.query(User).filter_by(id=1).update({'name':'ccc'})

# session.query(User).filter(User.id > 0).update({User.name: User.name + "099"}, synchronize_session=False) # 如果要把它转成字符串相加
# session.query(User).filter(User.id > 0).update({"age": User.age + 1}, synchronize_session="evaluate")  ## 如果要把它转成数字相加


####4 基本查询操作

# res=session.query(User).all()
# print(type(res))
# res=session.query(User).first()
# print(res)

#filter传的是表达式，filter_by传的是参数
# res=session.query(User).filter(User.id==1).all()
# res=session.query(User).filter(User.id>=1).all()
# res=session.query(User).filter(User.id<1).all()

# res=session.query(User).filter_by(name='ccc099').all()


#了解
# res = session.query(User).from_statement(text("SELECT * FROM users where name=:name")).params(name='ccc099').all()
# print(res)


session.commit()
# 并没有真正关闭连接，而是放回池中
session.close()

高级操作

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import User,Person,Hobby
from sqlalchemy.sql import text
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session=Session()


# 1 查询名字为lqz的所有user对象
# ret = session.query(User).filter_by(name='ccc099').all()
# 2 表达式，and条件连接
# ret = session.query(User).filter(User.id > 1, User.name == 'egon').all()
# 查找id在1和10之间，并且name=egon的对象
# ret = session.query(User).filter(User.id.between(1, 10), User.name == 'egon').all()

# in条件(class_,因为这是关键字，不能直接用)
# ret = session.query(User).filter(User.id.in_([1,3,4])).all()

# 取反 ~
ret = session.query(User).filter(~User.id.in_([1,3,4])).all()

#二次筛选
# select *
# ret = session.query(User).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='egon'))).all()
# # select name，id 。。。。
# ret = session.query(User.id,User.name).filter(User.id.in_(session.query(User.id).filter_by(name='egon'))).all()

'''
SELECT users.id AS users_id, users.name AS users_name 
FROM users 
WHERE users.id IN (SELECT users.id AS users_id 
FROM users 
WHERE users.name = %(name_1)s)

'''


#
from sqlalchemy import and_, or_
#or_包裹的都是or条件，and_包裹的都是and条件
#查询id>3并且name=egon的人
# ret = session.query(User).filter(and_(User.id > 3, User.name == 'egon')).all()

# 查询id大于2或者name=ccc099的数据
# ret = session.query(User).filter(or_(User.id > 2, User.name == 'ccc099')).all()
# ret = session.query(User).filter(
#     or_(
#         User.id < 2,
#         and_(User.name == 'egon', User.id > 3),
#         User.extra != ""
#     )).all()
# print(ret)

'''
select *from user where id<2 or (name=egon and id >3) or extra !=''
'''


# 通配符，以e开头，不以e开头
# ret = session.query(User).filter(User.name.like('e%')).all()
# ret = session.query(User).filter(~User.name.like('e%')).all()

# 限制，用于分页，区间 limit
# 前闭后开区间，1能取到，3取不到
ret = session.query(User)[1:3]

'''
select * from users limit 1,2;
'''


# 排序，根据name降序排列（从大到小）
# ret = session.query(User).order_by(User.name.desc()).all()
# ret = session.query(User).order_by(User.name.asc()).all()
#第一个条件降序排序后，再按第二个条件升序排
# ret = session.query(User).order_by(User.id.asc(),User.name.desc()).all()
# ret = session.query(User).order_by(User.name.desc(),User.id.asc()).all()


# 分组
from sqlalchemy.sql import func

# ret = session.query(User).group_by(User.name).all()
#分组之后取最大id，id之和，最小id
# sql 分组之后，要查询的字段只能有分组字段和聚合函数
# ret = session.query(
#     func.max(User.id),
#     func.sum(User.id),
#     func.min(User.id),
#     User.name).group_by(User.name).all()
# '''
# select max(id),sum(id),min(id) from user group by name;
#
# '''
# for obj in ret:
#     print(obj[0],'----',obj[1],'-----',obj[2],'-----',obj[3])
# print(ret)

#haviing筛选
# ret = session.query(
#     func.max(User.id),
#     func.sum(User.id),
#     func.min(User.id)).group_by(User.name).having(func.min(User.id) >2).all()

'''
select max(id),sum(id),min(id) from user group by name having min(id)>2;

'''
print(ret)
session.commit()

session.close()

多表操作

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
from models import User,Person,Hobby,Boy,Girl,Boy2Girl
from sqlalchemy.sql import text
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa", max_overflow=0, pool_size=5)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session=Session()



###  1 一对多插入数据
# obj=Hobby(caption='足球')
# session.add(obj)
# p=Person(name='张三',hobby_id=2)
# session.add(p)
### 2 方式二(默认情况传对象有问题)
###### Person表中要加 hobby = relationship('Hobby', backref='pers')
# p=Person(name='李四',hobby=Hobby(caption='美女'))
# 等同于
# p=Person(name='李四2')
# p.hobby=Hobby(caption='美女2')
# session.add(p)

## 3 方式三，通过反向操作
# hb = Hobby(caption='人妖')
# hb.pers = [Person(name='文飞'), Person(name='博雅')]
# session.add(hb)


#### 4 查询（查询：基于连表的查询，基于对象的跨表查询）
### 4.1 基于对象的跨表查询(子查询，两次查询)
# 正查
# p=session.query(Person).filter_by(name='张三').first()
# print(p)
# print(p.hobby.caption)
# 反查
# h=session.query(Hobby).filter_by(caption='人妖').first()
# print(h.pers)

### 4.2 基于连表的跨表查（查一次）
# 默认根据外键连表
# isouter=True 左外连，表示Person left join Hobby，没有右连接，反过来即可
# 不写 inner join
# person_list=session.query(Person,Hobby).join(Hobby,isouter=True).all()
# print(person_list)
# print(person_list)
# for row in person_list:
#     print(row[0].name,row[1].caption)

# '''
# select * from person left join hobby on person.hobby_id=hobby.id
# '''
#
# ret = session.query(Person, Hobby).filter(Person.hobby_id == Hobby.id)
# print(ret)
# '''
# select * from user,hobby where user.id=favor.nid;
#
# '''


#join表，默认是inner join
# ret = session.query(Person).join(Hobby)
# # ret = session.query(Hobby).join(Person,isouter=True)
# '''
# SELECT *
# FROM person INNER JOIN hobby ON hobby.id = person.hobby_id
# '''
# print(ret)


# 指定连表字段（从来没用过）
# ret = session.query(Person).join(Hobby,Person.nid==Hobby.id, isouter=True)
# # ret = session.query(Person).join(Hobby,Person.hobby_id==Hobby.id, isouter=True).all()
# print(ret)
'''
SELECT *
FROM person LEFT OUTER JOIN hobby ON person.nid = hobby.id

'''

# print(ret)




# 组合（了解）UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集
# union和union all的区别？
# q1 = session.query(User.name).filter(User.id > 2)  # 6条数据
# q2 = session.query(User.name).filter(User.id < 8) # 2条数据


# q1 = session.query(User.id,User.name).filter(User.id > 2)  # 6条数据
# q2 = session.query(User.id,User.name).filter(User.id < 8) # 2条数据
# ret = q1.union_all(q2).all()
# ret1 = q1.union(q2).all()
# print(ret)
# print(ret1)
#
# q1 = session.query(User.name).filter(User.id > 2)
# q2 = session.query(Hobby.caption).filter(Hobby.nid < 2)
# ret = q1.union_all(q2).all()







#### 多对多

# session.add_all([
#     Boy(hostname='霍建华'),
#     Boy(hostname='胡歌'),
#     Girl(name='刘亦菲'),
#     Girl(name='林心如'),
# ])
# session.add_all([
#     Boy2Girl(girl_id=1, boy_id=1),
#     Boy2Girl(girl_id=2, boy_id=1)
# ])


##### 要有girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')
# girl = Girl(name='张娜拉')
# girl.boys = [Boy(hostname='张铁林'),Boy(hostname='费玉清')]
# session.add(girl)

# boy=Boy(hostname='蔡徐坤')
# boy.girls=[Girl(name='谢娜'),Girl(name='巧碧螺')]
# session.add(boy)
# session.commit()


# 基于对象的跨表查

# girl=session.query(Girl).filter_by(id=3).first()
# print(girl.boys)

#### 基于连表的跨表查询

# 查询蔡徐坤约过的所有妹子
'''
select girl.name from girl,boy,Boy2Girl where boy.id=Boy2Girl.boy_id and girl.id=Boy2Girl.girl_id where boy.name='蔡徐坤'

'''
# ret=session.query(Girl.name).filter(Boy.id==Boy2Girl.boy_id,Girl.id==Boy2Girl.girl_id,Boy.hostname=='蔡徐坤').all()

'''
select girl.name from girl inner join Boy2Girl on girl.id=Boy2Girl.girl_id inner join boy on boy.id=Boy2Girl.boy_id where boy.hostname='蔡徐坤'

'''
# ret=session.query(Girl.name).join(Boy2Girl).join(Boy).filter(Boy.hostname=='蔡徐坤').all()
ret=session.query(Girl.name).join(Boy2Girl).join(Boy).filter_by(hostname='蔡徐坤').all()
print(ret)


### 执行原生sql（用的最多的）
### django中orm如何执行原生sql
#
# cursor = session.execute('insert into users(name) values(:value)',params={"value":'xxx'})
# print(cursor.lastrowid)
# session.commit()

session.close()

models.py

# 创建一个个类（继承谁？字段怎么写）
import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 字段和字段属性
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, ForeignKey, DateTime, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import relationship
# 制造了一个类，作为所有模型类的基类
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'  # 数据库表名称(固定写法)，如果不写，默认以类名小写作为表的名字
    id = Column(Integer, primary_key=True)  # id 主键
    # mysql中主键自动建索引：聚簇索引
    # 其他建建的索引叫：辅助索引
    name = Column(String(32), index=True, nullable=False)  # name列，索引，不可为空
    # email = Column(String(32), unique=True)  # 唯一
    # #datetime.datetime.now不能加括号，加了括号，以后永远是当前时间
    # ctime = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now) # default默认值
    # extra = Column(Text, nullable=True)

    #类似于djagno的 Meta
    # __table_args__ = (
    #     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'), #联合唯一
    #     Index('ix_id_name', 'name', 'email'), #索引
    # )
    def __str__(self):
        return self.name
    def __repr__(self):
        # python是强类型语言
        return self.name+str(self.id)




# 一对多关系

# 一个Hobby可以有很多人喜欢
# 一个人只能由一个Hobby
class Hobby(Base):
    __tablename__ = 'hobby'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='篮球')


class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    # hobby指的是tablename而不是类名，uselist=False
    # 一对多的关系，关联字段写在多的一方
    hobby_id = Column(Integer, ForeignKey("hobby.id"))  # 默认可以为空

    # 跟数据库无关，不会新增字段，只用于快速链表操作
    # 类名，backref用于反向查询
    hobby = relationship('Hobby', backref='pers')


# 多对多关系
# 实实在在存在的表
class Boy2Girl(Base):
    __tablename__ = 'boy2girl'
    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) # autoincrement自增，默认是True
    girl_id = Column(Integer, ForeignKey('girl.id'))
    boy_id = Column(Integer, ForeignKey('boy.id'))



class Girl(Base):
    __tablename__ = 'girl'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)


class Boy(Base):
    __tablename__ = 'boy'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)

    # 与生成表结构无关，仅用于查询方便,放在哪个单表中都可以
    # secondary 通过哪个表建关联，跟django中的through一模一样
    girls = relationship('Girl', secondary='boy2girl', backref='boys')

# 创建表
def create_table():
    # 创建engine对象
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
    )
    # 通过engine对象创建表
    Base.metadata.create_all(engine)

# 删除表
def drop_table():
    # 创建engine对象
    engine = create_engine(
        "mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/aaa?charset=utf8",
        max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接
        pool_size=5,  # 连接池大小
        pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错
        pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
    )
    # 通过engine对象删除所有表
    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':
    create_table()  # 原来已经存在user表，再执行一次不会有问题
    # drop_table()

# 创建库？手动创建库
# 问题，sqlachemy支持修改字段吗？不支持

Flask-SQLAlchemy

flask-migrate
    -python3 manage.py db init 初始化：只执行一次
    -python3 manage.py db migrate 等同于 makemigartions
    -python3 manage.py db upgrade 等同于migrate
    
Flask-SQLAlchemy如何使用
    1 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
    2 db = SQLAlchemy()
    3 db.init_app(app)
    4 以后在视图函数中使用
    	-db.session 就是咱们讲的session
        
flask-migrate的使用（表创建，字段修改）
    1 from flask_migrate import Migrate,MigrateCommand
    2 Migrate(app,db)
    3 manager.add_command('db', MigrateCommand)
直接使用
    -python3 manage.py db init 初始化：只执行一次，创建migrations文件夹
    -python3 manage.py db migrate 等同于 makemigartions
    -python3 manage.py db upgrade 等同于migrate