У меня есть довольно простая фляга, подключенная к базе данных postgresql. В основном я использую флеш-приложение с flask-admin, так что я могу добавлять записи в базу данных и, возможно, позже выстраивать их в панель инструментов. В основном это каталог внутреннего использования.сеанс sqlalchemy для создания или обновления записей с * многими отношениями
То, что я пытаюсь сделать, также написать скрипт, который подключается к стороннему API для добавления/обновления записей в базе данных, поэтому он не попадает в приложение для флэшей. Я использую SQLAlchemy для этого, потому что он совместим с приложением, и мне просто нужно что-то работать без суеты над операторами SQL.
модель данных Колбы приложения в определяются как например:
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 ...
Таким образом, мы имеем datasets с некоторыми основными метаданными и у них есть один ко многим отношений с FilePath к документ и отношение многих ко многим к числу ключевых слов.
Отдельный скрипт подключается непосредственно к базе данных и сопоставляет существующие таблицы с объектами, которые я могу использовать для создания сеанса и изменения базы данных.
script.py
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()
Я новичок с SQLAlchemy и я могу едва обернуть мою голову вокруг создания Dataset объекта в сценарии от двигателя базы данных. Но я думал о загрузке таблиц Keyword и Datadocument, а также о том, что они уже понимают отношения, основанные на том, что они загружают из базы данных, но это то, где мое понимание становится тонким.
Есть ли простой способ заполнить картину здесь? Я предполагаю, что нет смысла определять мои модели снова явно в script.py, но при просмотре документации и некоторых учебных пособий я не вижу недостающих частей загрузки этих отношений в сеанс, чтобы я мог глотать все данные в базы данных.