私は非常に単純なフラスコアプリをpostgresqlデータベースに接続しています。私は主にflask-adminのフラスコアプリを使用しているので、データベースにレコードを追加し、後でダッシュボードに保存することができます。基本的には内部使用カタログです。sqlalchemyセッションを作成する*または多くの関係を持つレコードを作成する
私がしようとしているのは、サードパーティのAPIに接続してデータベースにレコードを追加/更新するためのスクリプトを作成するため、フラスコのアプリケーションを通過しないためです。私はSQLAlchemyを使用しています。なぜなら、これはアプリケーションとの一貫性があり、SQL文を悩ますことなく作業する必要があるからです。
フラスコアプリのデータモデルは、次のように定義されます
app.py
from flask import Flask, render_template, request
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from sqlalchemy.dialects import postgresql
from flask_admin import Admin
# ... APPLICATION CONFIGURATION ...
# db Models
## Table for many to many
keywords = db.Table('keywords',
db.Column('keyword_id', db.Integer, db.ForeignKey('keyword.id')),
db.Column('dataset_id', db.String(24), db.ForeignKey('dataset.dataset_id')),
)
## Model classes
class Dataset(db.Model):
title = db.Column(db.String(120))
description = db.Column(db.Text())
dataset_id = db.Column(db.String(24), primary_key=True, unique=True)
#relationships
dataset_documentation = db.relationship('DataDocument', backref='dataset', lazy='dynamic')
keywords = db.relationship('Keyword', secondary=keywords, backref='dataset', lazy='dynamic')
def __str__(self):
return self.title
class Keyword(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
keyword = db.Column(db.String(80))
def __str__(self):
return self.keyword
class DataDocument(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
document = db.Column(db.String(120))
dataset_id = db.Column(db.String(24), db.ForeignKey('dataset.dataset_id'))
def __str__(self):
return self.document
# ... APPLICATION VIEWS ...
だから、我々はいくつかの基本的なメタデータとdatasetsを持っており、彼らはファイルパスを持つ多くの関係に1を持っていますドキュメント、および任意の数のキーワードとの多対多の関係
別のスクリプトは、データベースに直接接続し、既存のテーブルをセッションの作成とデータベースの変更に使用できるオブジェクトにマッピングしています。
import config #local config only
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table
from sqlalchemy.orm import mapper, sessionmaker
# Connecting to postgres database and creating a session with database objects, intantiate empty classes to populate
class Dataset(object):
pass
class DataDocument(object):
pass
class Keyword(object):
pass
## How to instantiate the MTM association table?
db_uri = config.SQLALCHEMY_DATABASE_URI
engine = create_engine(db_uri)
meta = MetaData(engine)
dataset_table = Table('dataset', meta, autoload=True) #correct
datadocument_table = Table('dataset', meta, autoload=True) #incorrect?
keyword_table = Table('keyword', meta, autoload=True) #incorrect?
mapper(Dataset, dataset_table) #correct
mapper(DataDocument, datadocument_table, meta, autoload=True) #??
mapper(Keyword, keyword_table, meta, autoload=True) #??
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# sample update
data_upsert = Dataset()
data_upsert.title = "Some title"
data_upsert.dataset_id = "Uniq_ID-123"
data_upsert.description = "lorem ipsum foo bar foo"
session.merge(data_upsert)
#attempt to add related properties
key1 = Keyword('test1')
key2 = Keyword('test2')
datadoc = DataDocument('path/to/document.txt')
# FAIL.
data_upsert.append(key1)
data_upsert.append(key2)
data_upsert.append(datadoc)
session.flush()
script.py私はSQLAlchemyのと初心者と私はかろうじてデータベースエンジンからスクリプトでDatasetオブジェクトを作成まわりで私の頭をラップすることができます。しかし、私はKeywordとDatadocumentテーブルをロードすることも考えていましたが、データベースから読み込んでいるものに基づいて関係をすでに理解していると思いますが、これは私の理解が薄いものです。
ここで写真を完成させる簡単な方法はありますか？私はscript.pyでモデルを明示的に定義するのは意味がないと仮定していますが、ドキュメンテーションとチュートリアルを見直す際に、これらの関係をセッションに読み込むという欠点を見ていないので、すべてのデータをデータベース。