python - 在 Flask 和非 Flask 程序中使用相同的数据库抽象

Question

基本上，我试图在 Flask 应用程序（用于 REST API）和非 Flask API之间共享尽可能多的数据库层代码。

在纯 Python API（旨在在非 Web Python 应用程序中导入）和 REST API Flask 守护程序中使用相同的Flask-SQLAlchemy层是一个好主意吗？

我想另一种说法，虽然我不确定术语，“我如何最好地在 Flask 应用程序和单独的 Python 导入库之间共享数据库模型？”

---

或者从另一个角度来看，如果您还想与导入库共享 SQL 抽象，那么在 Flask REST API中使用Flask-SQLAlchemy 是否有任何意义。那么使用普通的SQLAlchemy会更好吗？

---

用例：我们有一个包含许多表的大型数据库，并且想要构建一个 REST API（用于客户访问）和一个 Python 导入库（用于高性能内部工具）来访问数据库，但当然在它们之间共享尽可能多的代码尽可能。

有关的：

• 在蓝图模型中使用 Flask-SQLAlchemy，无需参考应用
• Flask 应用程序分为模块的文件夹布局是什么？
• 带有 Flask 的 SQLAlchemy——混合模型？

Answer 1

在 Web 上下文之外使用Flask-SQLAlchemy模型是创建 Flask 应用程序并调用

app.test_request_context().push()

这里的重点是您将如何处理“非网络”库。如果在需要使用该库时安装整个 Flask 库不是问题，那么以这种方式使用它完全没有问题。

如果您计划在库数据访问代码中进行性能改进，例如使用不同的会话、并发等，那么您正在修改您的初始代码，因此这是一个完全不同的场景。在这种情况下，纯 SQLAlchemy 方法可能会更好，但它实际上取决于两种模式之间的差异。

通常模型带有方法，并且使用 2 种不同的 ORM 模式（Flask-SQLAlchemy包装模型和纯SQLAlchemy）意味着复制代码。