Flask-SQLACodegen 项目启动与配置教程
2025-05-04 08:07:33作者:沈韬淼Beryl
1. 项目目录结构及介绍
Flask-SQLACodegen 是一个使用 Flask 框架和 SQLAlchemy 进行数据库逆向工程的工具。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
flask-sqlacodegen/
├── app.py # Flask 应用的主入口文件
├── generate.py # 生成模型的脚本文件
├── requirements.txt # 项目依赖的第三方库列表
├── sqlacodegen/ # sqlacodegen 的源代码目录
│ ├── __init__.py
│ ├── cli.py # 命令行接口
│ ├── engine.py # 引擎相关代码
│ ├── exceptions.py # 自定义异常
│ ├── generators.py # 代码生成器
│ ├── options.py # 选项处理
│ └── schema.py # 数据库模式处理
└── tests/ # 测试代码目录
├── __init__.py
├── conftest.py
├── cli_test.py # 命令行接口测试
├── engine_test.py # 引擎测试
└── test_config.py # 配置测试
2. 项目的启动文件介绍
项目的主入口文件是 app.py,以下是该文件的主要内容:
# app.py
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///example.db' # 示例数据库连接
db = SQLAlchemy(app)
# 定义模型和路由等
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
该文件负责创建 Flask 应用实例,并配置 SQLAlchemy 数据库连接。通常,你需要在 app.py 中定义数据模型和路由。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过环境变量或配置文件进行。在 app.py 中,我们可以看到数据库连接配置是通过 SQLALCHEMY_DATABASE_URI 设置的。在实际项目中,你可以使用 config.py 文件来管理不同的配置选项。
以下是一个示例配置文件 config.py:
# config.py
import os
class Config:
# 通用配置
SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'you-will-never-guess'
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URL') or 'sqlite:///example.db'
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
# 开发配置
class DevelopmentConfig(Config):
DEBUG = True
# 测试配置
class TestingConfig(Config):
TESTING = True
# 生产配置
class ProductionConfig(Config):
DEBUG = False
在这个配置文件中,我们定义了一个基础配置类 Config,以及针对不同环境(开发、测试、生产)的配置子类。这样可以根据当前的环境动态调整配置。
在启动应用时,你可以通过指定环境变量来选择不同的配置子类,例如:
export FLASK_ENV=development
这样 Flask 就会使用 DevelopmentConfig 类中的配置选项来启动应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1