Flask---flask_sqlalchemy源码分析

2024-08-31 22:18
文章标签 分析 源码 flask sqlalchemy

本文主要是介绍Flask---flask_sqlalchemy源码分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

      • 基本使用
      • 源码分析

这里写图片描述

基本使用

安装 pip3 install flask_sqlalchemy
我们在使用时候,会执行如下的代码

db = SQLAlchemy()
app = Flask(__name__)
db.init_app(app)

然后models

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, UniqueConstraint, Index,DateTime,ForeignKey
from s8day130_pro import db

class Users(db.Model):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)name = Column(String(32),nullable=False,unique=True)

然后创建表

app = create_app()
#从栈拿app
with app.app_context():# db.drop_all()db.create_all()# data = db.session.query(models.Users).all()# print(data)

另外需要配置如下:

class BaseConfig(object):# SESSION_TYPE = 'redis'  # session类型为redis# SESSION_KEY_PREFIX = 'session:'  # 保存到session中的值的前缀# SESSION_PERMANENT = True  # 如果设置为False,则关闭浏览器session就失效。# SESSION_USE_SIGNER = False  # 是否对发送到浏览器上 session:cookie值进行加密SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 5SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1# 追踪对象的修改并且发送信号SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

源码分析

我们就来简单的看下源码流程
首先从db = SQLAlchemy()入手吧

 def __init__(self, app=None, use_native_unicode=True, session_options=None,metadata=None, query_class=BaseQuery, model_class=Model):self.use_native_unicode = use_native_unicodeself.Query = query_classself.session = self.create_scoped_session(session_options)self.Model = self.make_declarative_base(model_class, metadata)self._engine_lock = Lock()self.app = app_include_sqlalchemy(self, query_class)if app is not None:self.init_app(app)

初始化类中有几个属性Query、session 、Model 、app 还有一个方法init_app(app)

首先看下Query属性:

class BaseQuery(orm.Query):

该类有get_or_404、first_or_404、paginate3个方法,是做了查询异常处理,和分页数据
看看它的父类orm.Query,它是sqlalchemy\orm\Query类,定义了一些操作数据库的系列方法

然后看下session属性

self.session = self.create_scoped_session(session_options)
    def create_scoped_session(self, options=None):if options is None:options = {}scopefunc = options.pop('scopefunc', _app_ctx_stack.__ident_func__)options.setdefault('query_cls', self.Query)return orm.scoped_session(self.create_session(options), scopefunc=scopefunc)

上述方法中scopefunc是从_app_ctx_stack = LocalStack()中取如下方法

    def _get__ident_func__(self):return self._local.__ident_func__

options初始化字典,然后进行options.setdefault('query_cls', self.Query)添加元素
然后通过self.create_session(options)取构造sessionmaker实例对象,然后在执行构造出来的实例对象的__call__方法
在self.create_session(options)中,我们先看self.create_session部分,是返回一个sessionmaker实例对象

return orm.sessionmaker(class_=SignallingSession, db=self, **options)

然后看下self.create_session(options),也就是sessionmaker实例对象的__call__方法

每次执行数据库操作时,都需要创建一个session,这个session就是sessionmaker的实例对象调用__call__方法,以下是代码

 def __call__(self, **local_kw):"""Produce a new :class:`.Session` object using the configurationestablished in this :class:`.sessionmaker`.In Python, the ``__call__`` method is invoked on an object whenit is "called" in the same way as a function::Session = sessionmaker()session = Session()  # invokes sessionmaker.__call__()"""for k, v in self.kw.items():if k == 'info' and 'info' in local_kw:d = v.copy()d.update(local_kw['info'])local_kw['info'] = delse:local_kw.setdefault(k, v)return self.class_(**local_kw)

最后在create_scoped_session方法中返回如下:

return orm.scoped_session(self.create_session(options), scopefunc=scopefunc)

接下来我们看下self.Model属性

self.Model = self.make_declarative_base(model_class, metadata)
 def make_declarative_base(self, model, metadata=None):"""Creates the declarative base that all models will inherit from.:param model: base model class (or a tuple of base classes) to passto :func:`~sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base`. Or a classreturned from ``declarative_base``, in which case a new base classis not created.:param: metadata: :class:`~sqlalchemy.MetaData` instance to use, ornone to use SQLAlchemy's default... versionchanged 2.3.0::``model`` can be an existing declarative base in order to supportcomplex customization such as changing the metaclass."""if not isinstance(model, DeclarativeMeta):model = declarative_base(cls=model,name='Model',metadata=metadata,metaclass=DefaultMeta)# if user passed in a declarative base and a metaclass for some reason,# make sure the base uses the metaclassif metadata is not None and model.metadata is not metadata:model.metadata = metadataif not getattr(model, 'query_class', None):model.query_class = self.Querymodel.query = _QueryProperty(self)return model

我们在代码中会使用如下,是对象属性跟数据库字段的映射

 class User(db.Model):username = db.Column(db.String(80), unique=True)pw_hash = db.Column(db.String(80))

然后看下SQLAlchemy初始化方法中的如下代码

_include_sqlalchemy(self, query_class)
def _include_sqlalchemy(obj, cls):for module in sqlalchemy, sqlalchemy.orm:for key in module.__all__:if not hasattr(obj, key):setattr(obj, key, getattr(module, key))# Note: obj.Table does not attempt to be a SQLAlchemy Table class.obj.Table = _make_table(obj)obj.relationship = _wrap_with_default_query_class(obj.relationship, cls)obj.relation = _wrap_with_default_query_class(obj.relation, cls)obj.dynamic_loader = _wrap_with_default_query_class(obj.dynamic_loader, cls)obj.event = event

意思就是获取relationship、event、dynamic_loader等进行关联查询、事件等操作的

最后看SQLAlchemy类中的__init__方法

        if app is not None:self.init_app(app)

就是为flask_app进行一些配置信息设置,

   def init_app(self, app):"""This callback can be used to initialize an application for theuse with this database setup.  Never use a database in the contextof an application not initialized that way or connections willleak."""if ('SQLALCHEMY_DATABASE_URI' not in app.config and'SQLALCHEMY_BINDS' not in app.config):warnings.warn('Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. ''Defaulting SQLALCHEMY_DATABASE_URI to "sqlite:///:memory:".')app.config.setdefault('SQLALCHEMY_DATABASE_URI', 'sqlite:///:memory:')app.config.setdefault('SQLALCHEMY_BINDS', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_NATIVE_UNICODE', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_ECHO', False)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_SIZE', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW', None)app.config.setdefault('SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN', False)track_modifications = app.config.setdefault('SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS', None)if track_modifications is None:warnings.warn(FSADeprecationWarning('SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS adds significant overhead and ''will be disabled by default in the future.  Set it to True ''or False to suppress this warning.'))app.extensions['sqlalchemy'] = _SQLAlchemyState(self)@app.teardown_appcontextdef shutdown_session(response_or_exc):if app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN']:if response_or_exc is None:self.session.commit()self.session.remove()return response_or_exc

我们在使用flask-sqlalchemy时,需要在项目为其进行设置,比如如下

class BaseConfig(object):# SESSION_TYPE = 'redis'  # session类型为redis# SESSION_KEY_PREFIX = 'session:'  # 保存到session中的值的前缀# SESSION_PERMANENT = True  # 如果设置为False,则关闭浏览器session就失效。# SESSION_USE_SIGNER = False  # 是否对发送到浏览器上 session:cookie值进行加密SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8"SQLALCHEMY_POOL_SIZE = 5SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT = 30SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE = -1# 追踪对象的修改并且发送信号SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

以上就是db = SQLAlchemy()进行的初始化操作,然后我们通过如下的代码生成数据库表

app = create_app()
#从栈拿app
with app.app_context():# db.drop_all()db.create_all()# data = db.session.query(models.Users).all()# print(data)

我们在初始化就提到过scopefunc = options.pop('scopefunc', _app_ctx_stack.__ident_func__)

所以我们需要通过with app.app_context():获取atx,以下是with函数需要调用的方法

 def __enter__(self):self.push()return selfdef __exit__(self, exc_type, exc_value, tb):self.pop(exc_value)if BROKEN_PYPY_CTXMGR_EXIT and exc_type is not None:reraise(exc_type, exc_value, tb)

然后进行创建数据库表

   def create_all(self, bind='__all__', app=None):self._execute_for_all_tables(app, bind, 'create_all')
 def _execute_for_all_tables(self, app, bind, operation, skip_tables=False):app = self.get_app(app)if bind == '__all__':binds = [None] + list(app.config.get('SQLALCHEMY_BINDS') or ())elif isinstance(bind, string_types) or bind is None:binds = [bind]else:binds = bindfor bind in binds:extra = {}if not skip_tables:tables = self.get_tables_for_bind(bind)extra['tables'] = tablesop = getattr(self.Model.metadata, operation)op(bind=self.get_engine(app, bind), **extra)

以上就是flask-sqlalchemy的大概执行流程

这篇关于Flask---flask_sqlalchemy源码分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1125147

相关文章

关于MyISAM和InnoDB对比分析

《关于MyISAM和InnoDB对比分析》:本文主要介绍关于MyISAM和InnoDB对比分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录开篇:从交通规则看存储引擎选择理解存储引擎的基本概念技术原理对比1. 事务支持:ACID的守护者2. 锁机制:并发控制的艺

MyBatis Plus 中 update_time 字段自动填充失效的原因分析及解决方案(最新整理)

《MyBatisPlus中update_time字段自动填充失效的原因分析及解决方案(最新整理)》在使用MyBatisPlus时,通常我们会在数据库表中设置create_time和update... 目录前言一、问题现象二、原因分析三、总结:常见原因与解决方法对照表四、推荐写法前言在使用 MyBATis

Python主动抛出异常的各种用法和场景分析

《Python主动抛出异常的各种用法和场景分析》在Python中,我们不仅可以捕获和处理异常,还可以主动抛出异常,也就是以类的方式自定义错误的类型和提示信息,这在编程中非常有用,下面我将详细解释主动抛... 目录一、为什么要主动抛出异常?二、基本语法:raise关键字基本示例三、raise的多种用法1. 抛

github打不开的问题分析及解决

《github打不开的问题分析及解决》:本文主要介绍github打不开的问题分析及解决,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、找到github.com域名解析的ip地址二、找到github.global.ssl.fastly.net网址解析的ip地址三

Mysql的主从同步/复制的原理分析

《Mysql的主从同步/复制的原理分析》:本文主要介绍Mysql的主从同步/复制的原理分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录为什么要主从同步?mysql主从同步架构有哪些?Mysql主从复制的原理/整体流程级联复制架构为什么好?Mysql主从复制注意

java -jar命令运行 jar包时运行外部依赖jar包的场景分析

《java-jar命令运行jar包时运行外部依赖jar包的场景分析》:本文主要介绍java-jar命令运行jar包时运行外部依赖jar包的场景分析,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作... 目录Java -jar命令运行 jar包时如何运行外部依赖jar包场景:解决:方法一、启动参数添加: -Xb

Apache 高级配置实战之从连接保持到日志分析的完整指南

《Apache高级配置实战之从连接保持到日志分析的完整指南》本文带你从连接保持优化开始,一路走到访问控制和日志管理,最后用AWStats来分析网站数据,对Apache配置日志分析相关知识感兴趣的朋友... 目录Apache 高级配置实战:从连接保持到日志分析的完整指南前言 一、Apache 连接保持 - 性

python web 开发之Flask中间件与请求处理钩子的最佳实践

《pythonweb开发之Flask中间件与请求处理钩子的最佳实践》Flask作为轻量级Web框架,提供了灵活的请求处理机制,中间件和请求钩子允许开发者在请求处理的不同阶段插入自定义逻辑,实现诸如... 目录Flask中间件与请求处理钩子完全指南1. 引言2. 请求处理生命周期概述3. 请求钩子详解3.1

Linux中的more 和 less区别对比分析

《Linux中的more和less区别对比分析》在Linux/Unix系统中,more和less都是用于分页查看文本文件的命令,但less是more的增强版,功能更强大,:本文主要介绍Linu... 目录1. 基础功能对比2. 常用操作对比less 的操作3. 实际使用示例4. 为什么推荐 less?5.

spring-gateway filters添加自定义过滤器实现流程分析(可插拔)

《spring-gatewayfilters添加自定义过滤器实现流程分析(可插拔)》:本文主要介绍spring-gatewayfilters添加自定义过滤器实现流程分析(可插拔),本文通过实例图... 目录需求背景需求拆解设计流程及作用域逻辑处理代码逻辑需求背景公司要求,通过公司网络代理访问的请求需要做请