命令行方式運行Python腳本

在這個章節中，我們將寫一些簡單的數據庫管理腳本。在此之前讓我們來復習一下如何通過命令行方式執行Python腳本.

如果Linux 或者OS X的操作系統，需要有執行腳本的權限。例如：

chmod a+x script.py

該腳本有個指向使用解釋器的命令行。再腳本賦予執行權限后就可以通過命令行執行，就像這樣： like this:

./script.py <arguments>

然而，在Windows系統上這樣做是不行的，你必須提供Python解釋器作為必選參數，如：

代碼如下:flask/Scripts/python script.py <arguments>

為了避免Python解釋器路徑輸入出錯，你可以將你的文件夾microoblog/flask/Scripts添加到系統路徑，確保能正常顯示Python解釋器。

從現在開始，在Linux/OS X上的語句簡潔。如果你使用Windows系統請記得轉換語句。 
 
在Flask使用數據庫

我們將使用Flask-SQLAlchemy 的擴展來管理數據庫。由SQLAlchemy項目提供的，已封裝了關系對象映射（ORM）的一個插件。

ORMs允許數據庫程序用對象的方式替代表和SQL語句。面向對象的操作被ORM轉化為數據庫命令。這樣就意味著，不用sql語句，讓Flask-SQLAlchemy為我們執行sql語句。
 
遷移

大多數數據庫教程都覆蓋了創建和使用一個數據庫的方法，但是沒有充分解決當應用程序擴展時數據庫更新的問題。通常，你會刪除舊的數據庫，然后再創建一個新的數據庫來達到更新的效果，這樣就丟失了所有的數據。如果這些數據創建起來很費勁，那么我們不得不寫導入導出的腳本了。

幸運的是，我們有了更好的方案.

我們現在可以使用SQLAlchemy-migrate做數據庫遷移的更新了，雖然它增加了數據庫啟動時的負擔，但這點小小的代價還是值得的，畢竟我們不用擔心手動遷移數據庫的問題了。

理論學習完畢，我們開始吧！

配置

我們的小程序使用sqlite數據庫。sqlite是小程序數據庫的最佳選擇，一個可以以單文件存儲的數據庫。

在我們的配置文件中添加新的配置項 (fileconfig.py):
 

import osbasedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'app.db')SQLALCHEMY_MIGRATE_REPO = os.path.join(basedir, 'db_repository')

SQLALCHEMY_DATABASE_URI是the Flask-SQLAlchemy必需的擴展。這是我們的數據庫文件的路徑。

SQLALCHEMY_MIGRATE_REPO 是用來存儲SQLAlchemy-migrate數據庫文件的文件夾。

最后，初始化應用的時候也需要初始化數據庫。這里是升級后的init文件(fileapp/__init)：
 

from flask import Flaskfrom flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__)app.config.from_object('config')db = SQLAlchemy(app) from app import views, models