㈠ 在python3下怎樣用flask-sqlalchemy對mysql資料庫操作
這個問題經常難道新手一下，因為大部分教程里（包括經典的《Flask Web開發》一書），告訴了我們如何使用flask-sqlalchemy操作sqlite，但在生產環境（線上網站）上，我們肯定是使用MySQL或其他，而大部分的教程里，又告訴我們flask-sqlalchemy使用MySQL的方式是：
mysql://username:password@server/db
結果我們照葫蘆畫瓢的來一下，發現壓根不行，寫好的網站一跟資料庫沾邊就報錯。
Python和MySQL是「兩個國家的人」，他們互不相通，因而需要一個中間代理，讓雙方互通有無，跟翻譯一樣（這比喻不準確，但足夠你明白意思就行）。翻譯又有很多選擇，不同的翻譯各有特色。
題主解決問題選擇的翻譯是「flask-mysqldb」，其背後的主子是「MySQL-python」。恩，說到這里你應該知道，「flask-xxx」這樣的包都是對背後主子進行了適合Flask封裝的插件，跟包子皮一樣，裡面的餡才是重點，「flask-mysqldb」的餡是「MySQL-python」。
而我要推薦的是另一個翻譯：PyMySQL，這玩意的好處是可以做非同步（「MySQL-python」也可以，個人口味罷了），簡而言之，網站訪問量大了就需要考慮非同步，現在別管這是啥子。這玩意的安裝方式是：
pip install PyMySQL
之後，資料庫連接由：
mysql://username:password@server/db
改為
mysql+pymysql://username:password@server/db
就可以了。
㈡ 阿里雲伺服器部署flask項目
當我們執行下面的hello.py時，使用的flask自帶的伺服器，完成了web服務的啟動。在生產環境中，flask自帶的伺服器，無法滿足性能要求，我們這里採用Gunicorn做wsgi容器，來部署flask程序。Gunicorn（綠色獨角獸）是一個Python WSGI的HTTP伺服器。從Ruby的獨角獸（Unicorn ）項目移植。該Gunicorn伺服器與各種Web框架兼容，實現非常簡單，輕量級的資源消耗。Gunicorn直接用命令啟動，不需要編寫配置文件，相對uWSGI要容易很多。
區分幾個概念 ：
WSGI：全稱是Web Server Gateway Interface（web伺服器網關介面），它是一種規范，它是web伺服器和web應用程序之間的介面。它的作用就像是橋梁，連接在web伺服器和web應用框架之間。
uwsgi：是一種傳輸協議，用於定義傳輸信息的類型。
uWSGI：是實現了uwsgi協議WSGI的web伺服器。
我們的部署方式： nginx + gunicorn + flask
web開發中，部署方式大致類似。簡單來說，前端代理使用Nginx主要是為了實現分流、轉發、負載均衡，以及分擔伺服器的壓力。Nginx部署簡單，內存消耗少，成本低。Nginx既可以做正向代理，也可以做反向代理。
正向代理 ：請求經過代理伺服器從區域網發出，然後到達互聯網上的伺服器。
特點 ：服務端並不知道真正的客戶端是誰。
反向代理 ：請求從互聯網發出，先進入代理伺服器，再轉發給區域網內的伺服器。
特點 ：客戶端並不知道真正的服務端是誰。
區別 ：正向代理的對象是客戶端。反向代理的對象是服務端。
查看命令行選項 ： 安裝gunicorn成功後，通過命令行的方式可以查看gunicorn的使用信息。
直接運行 ：
指定進程和埠號 ： -w: 表示進程(worker)。 -b：表示綁定ip地址和埠號(bind)。--access-logfile：表示指定log文件的路徑
作為守護進程後台運行 ：
阿里雲伺服器默認安裝到 /user/sbin/ 目錄，進入目錄，啟動 ngnix:
Ubuntu 上配置 Nginx 也是很簡單，不要去改動默認的 nginx.conf 只需要將/etc/nginx/sites-available/default文件替換掉就可以了。
新建一個 default 文件，添加以下內容:
修改完成後重啟nginx即可。
Ubuntu 上配置 Nginx 另一種方法，cd 到 /etc/nginx/conf.d 文件夾，新建 xxx.conf 文件(xxx 可以是項目名，只要是 .conf 文件即可)，寫入以下內容：
需要監聽 https 請求時，寫入以下內容：
㈢ Flask 怎麼顯示通過 textarea 輸入換行的文本
你可以服務端獲取text = form.text.data.replace('\n','這里是br換行')
㈣ [Follow Study] Day1:Flask開發IDE及入門例子
前幾天在進行flask web開發的時候，雖然照貓畫虎能夠寫一些簡單的程序，不過感覺基礎有點薄弱，經常寫著寫著就卡殼，很尷尬，所以打算先根據網上的一些開發教程認真學習學習，打好基礎，畢竟磨刀不誤砍柴！
Flask IDE配置相關
1、virtualenv的使用
virtualenv簡單的理解就是一個虛擬環境，之所以用這個是為了避免不同的開發環境由於python版本而帶來的影響，一句話，避免互相干擾。
virtualenv安裝命令
pip install virtualenv
virtualenv搭建環境命令
virtualenv venv
這里需要注意，最好安裝在開發項目目錄下，比如我們的開發目錄為followstudy，進入這個目錄後，然後在命令行執行。其中venv為虛擬環境的名稱，你也可以起名為其他的。安裝成功之後的目錄結構如下圖：
安裝成功之後，我們需要對項目指定開發環境（叫法可能有點問題），具體的話在pycharm的File->default setting中查找。
virtualenv環境啟用
source venv/bin/activate
啟用的時候，命令不是固定的，這個命令的venv是可變的，具體的話取決於我們的虛擬環境的命名，總之一句話，需要激活虛擬環境下的bin目錄下的activate，啟用成功之後，我們可以看到當前命令行前面有一個（venv）,以後開發的過程需要先激活這個虛擬環境，然後再進行，另外當我們不需要虛擬環境的話，可以直接在當前命令下輸入：deactivate，這樣就退出了當前的虛擬環境。
flask安裝命令
pip install flask
在當前虛擬環境下使用上面的命令，可以快速安裝flask及flask所依賴的包。
flask render_template
上面的index函數是簡單的一些字元串，顯然並不是很漂亮的，這個時候我們可能需要用到flask的模板引擎——jinja2，jinja2功能比較強大，我們先根據例子簡單來一個。默認的情況下flask模板文件存放在app下的templates，一個就不建議大家隨意起名字了，約定俗成！首先我們在app文件下建立一個templates目錄，然後在這個目錄下建立一個index.html的文件。
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html', title="hello world")
if name == ' main ':
app.run(debug=True)
在html文件中，我們把需要展示hello world的地方用 {{ title }}替換就可以，這里可以簡單記憶，sample.py文件中的hello world賦值給變數title,然後在html文件中使用{{ title }}調用數據。
flask route路由
前面簡單地使用了一個app.route('/')，為了更好地理解route，我們需要搭建更多的路由，進一步學習。
新添加了兩個路由，一個是about，另一個是service/ 區別之處，細心的話可以看到，一個結尾有「/」，另一個是結尾沒有「/」的。
當訪問127.0.0.1:5000/about 的時候，能夠出現about頁面的內容。
但是當我們訪問127.0.0.1:5000/service的時候，url會自動301重定向到127.0.0.1:5000/service/，然後返回service頁面的內容。這是flask路由的一個特性，如果是目錄的話 建議加上"/"。如果是page頁面的話，就沒必要加。
flask url_for
url_for是flask中用於路徑定位的一個東西（不知道我理解的對不對。。。），通常來說url_for主要用作兩個用途，一個是用來做視圖函數的綁定，另一個是用來定位靜態資源的。
flask url_for視圖綁定
上面就是今天的學習筆記，明天繼續 歡迎關注小蝦的公眾號哈
㈤ python flask 怎麼組織程序
1.初始化
所有的flask程序都必須創建一個程序實例
web伺服器使用wsgi介面協議，把接收客戶端的請求都轉發給這個程序實例來進行處理。這個程序實例就是flask對象
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
#__name__決定程序的根目錄，以便以後能找到相對於程序根目錄的資源文件位置
2.路由和視圖函數
程序實例需要知道接收請求後，需要知道url請求應該運行哪些代碼。所以保存了一個url和python函數的映射關系；這個映射關系就叫做路由
flask程序中路由的寫法：
2.1#使用app.route裝飾器，把修飾的函數注冊為路由。例如
@app.route('/')def index(): return "<h1>Hello World</h1>"
#函數的名字不是必須寫index的,只是和裝飾器關聯的時候寫的函數名而已
#把index函數注冊為程序根路徑的處理程序。函數的返回值稱為響應，是客戶端接收的內容。
像index這樣的函數稱為試圖函數，試圖函數返回的響應可以是包含html的簡單字元串，也可以是復雜的東西
2.2#可變url部分映射，使用特定的裝飾器語法就可以
@app.route('/user/<name>')def user(name): return "<h1>hello %s</h1>"%(name)
裝飾器中的<name>指定可變內容為name，name對user(name)函數中的傳遞參數，這2個部分內容必須一致
調用試圖函數時候，flask會自動的將動態部分作為參數傳入參數，這個函數中，參數用於生成個人的歡迎信息
#備註：路由中的動態部分默認使用字元串類型，可以使用int,float,path來定義；例如<int:id>;path類型也是字元串，但不把斜線視作分隔符，而將其當做動態片段的一部分
3.啟動伺服器
調用程序實例app的run方法啟動flask集成開發的web伺服器
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
debug=True代表的是調試模式，這個flask自帶的run方法開啟的伺服器不適合在生產中使用，此處只用來測試
4.一個完整的Flask程序
啥也不說，先上例子hello.py
㈥ 簡單分析Flask 資料庫遷移詳情
1、使用 Flask-Migrate 實現資料庫遷移
db.create_all()不會重新創建表或是更新表，需要先使用db.drop_all()刪除資料庫中所有的表之後再調用db.create_all()才能重新創建表，但是這樣的話，原來表中的數據就都被刪除了，這肯定是不行的，這時就出現了資料庫遷移的概念。
在開發過程中，隨著需求的變化，有可能需要添加或修改表的一些欄位，但是原表中的數據不能刪除，此時就需要創建新表，並將舊表中的數據遷移至新表中，Flask-Migrate這個擴展就可以在不破壞數據的情況下更新資料庫表的結構，並完成數據從舊表到新表的遷移。
2、Flask-Migrate的使用
可以使用pip install flask-migrate進行安裝。在程序中，我們實例化 Flask_Migrate 提供的 Migrate 類，進行初始化操作。
實例化 Migrate 類，需要傳入 Flask 實例 app 和 SQLAlchemy創建的實例 db。
2.1 資料庫的遷移過程
先定義 User 模型類。
創建遷移環境
在開始遷移數據之前，需要先使用下面的命令創建一個遷移環境：
遷移環境只需創建一次，創建後會在項目根目錄下生成一個 migrations 目錄，其中包含了自動生成的配置文件和遷移版本目錄。
生成遷移腳本
使用如下命令自動生成遷移腳本：
-m 選項添加備注信息，執行後遷移版本目錄生成了遷移腳本。
遷移腳本內有兩個函數：
upgrade()：把遷移中的改動應用到資料庫中
downgrade()：將改動撤銷
自動生成的遷移腳本會根據模型定義和資料庫當前狀態的差異，生成upgrade()和downgrade()函數的內容，不一定完全正確，有必要再進行檢查一下。
更新資料庫
生成了遷移腳本後，使用flask db upgrade命令可完成對資料庫的更新。執行後即可生成資料庫及表。
如果之後我們需要改動 user 表中的欄位，比如添加一個mobile欄位，我們只需在 User 模型類中添加該屬性，之後執行flask db migrate -m '注釋'和flask db upgrade命令即可。
如果想要回滾遷移的話，可以執行flask db downgrade命令。
3、總結
這里只是介紹如何在 Flask 中進行資料庫遷移，關於在生產環境下，是否需要使用遷移工具或者使用何種工具進行遷移，這里不做討論，至於我的話，在生產環境中，我沒有使用過Flask-Migrate，而是選擇編寫 SQL 腳本來處理資料庫及表的更新或改動，我覺得這樣更不容易出錯，其實各有各的好處，看自己選擇。
㈦ flask models 里怎麼設置欄位內容
Flask-SQLAlchemy 的 query 是直接查詢 model，查出來的一定是一個 model 對象。
如果要查詢單個欄位的話，應該用 session 去 query model。
a = db.session.query(Page.title, Page.page).all()
print(a)
b = Page.query.with_entities(Page.title, Page.page).all()
print(b)
這兩個查詢返回的都是一個列表，列表內的元素是一個元組，不過不是 Python 內置的元組，是 sqlalchemy.util._collections.KeyedTuple。