Alembic。env.py中的ModuleNotFoundError_单独架构中的Alembic版本表_Colab中的ModuleNotFoundError - 腾讯云开发者社区

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4.alembic数据迁移工具

charset=utf8 （4）将models所在的目录路径添加到env.py，并指定target_metadata import sys,os # 1. :将指定版本的迁移文件映射到数据库中，会执行版本文件中的upgrade函数 head:代表当前的迁移脚本的版本号 downgrade:会执行指定版本的迁移文件中的downgrade函数 heads:展示当前可用的 alembic upgrade head 2.FAILED:Can't locate revision identified by 'xxxxxxx' 原因：数据库中存的版本号不在迁移脚本文件中解决办法：删除数据的alembic_version表中的数据，重新执行alembic upgrade head 1.3.current命令使用介绍用alembic工具：数据库中会自动生成一张表在数据库中可以查看当前的版本号 ?

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Python 数据库迁移工具 Alembic

生成的迁移脚本目录如下： ├── alembic │ ├── README │ ├── env.py │ ├── script.py.mako │ └── versions alembic env.py 文件：一个 python 文件，在调用 Alembic 命令时该脚本文件运行。 script.py.mako 文件：是一个 mako 模板文件，用于生成新的迁移脚本文件。 done 此时在 alembic 文件夹中可以看到以下文件: alembic├── README ├── env.py ├── script.py.mako └── versions ├ 自动生成迁移脚本无需考虑数据库相关操作，只需完成 ROM 中相关类的编写即可，通过 Alembic 命令即可在数据库中自动完成数据表的生成和更新。在使用自动生成命令之前，需要在 env.py 文件中修改 target_metadata 配置使其指向应用程序中的元数据对象。

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有奖征文丨玩转 Cloud Studio

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Superset安装出错 sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Cant determine which FROM clause to join from, ...

问题描述今天试着在python3.7.2上安装最新的superset（0.28.1），在初始化数据库的时候报如下错误： $ superset db upgrade ... /script/[base.py](base.py)", line 475, in run_env util.load_python_file(self.dir, "[env.py](env.py)" ) File "/home/jhadmin/.pyenv/versions/3.7.2/envs/myenv-3.7.2/lib/python3.7/site-packages/alembic/util /envs/myenv-3.7.2/lib/python3.7/site-packages/superset/migrations/[env.py](env.py)", line 93, in run_migrations_online 问题原因这是 SQLAlchemy 库版本太高导致的，需要安装低版本的 SQLAlchemy 库。

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[alembic

此应用为一个网络检测展示程序,为了简化就没有使用任务队列,直接后端跑一个mtr检测,利用协程的方式不影响前端数据获取和展示 2. 后来无意间看到网上的一段代码突然发现...自己没有在任何一个文件中导入过自定义的表....动手尝试~ 竟然成功.... 原来flask-migrate是检测上下文中db.Model的子类来创建表的... 解决方案: #! 的子类,所以只要在任意正确位置导入即可被检测到,so~ 为了方便我直接在入口文件中添加了~尝试再次初始化/迁移/升级~ 再次创建: D:\XmDevOps_Py\test\xmzoomeye-mtr> ... done Generating D:\XmDevOps_Py\test\xmzoomeye-mtr\migrations\env.py ... done Generating D:\XmDevOps_Py

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Flask扩展使用笔记

因此，更新表的唯一方式就是先删除旧表，不过这样做会丢失数据库中的所有数据。更新表的更好方法是使用数据库迁移框架。源码版本控制工具可以跟踪源码文件的变化，类似地，数据库迁移框架能跟踪数据库模式的变化，然后增量式的把变化应用到数据库中。这个扩展对Alembic 做了轻量级包装，并集成到Flask-Script 中，所有操作都通过Flask-Script 命令完成。 python .\setup.py db -? done Generating E:\githubProject\Study-Promgram\Python3\Flask\Day2\migrations\env.py ... 扩展描述:其实现了将服务器端生成session数据存储在指定的关系型、菲关系、磁盘文件中并将对应的key的HASH存储在网页的Cookie中; 关系型数据库关系越复杂性能越低，非关系型数据库由于采用

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Flask 中的数据库迁移

其中一个非常重要的依赖库是 Alembic ，数据库迁移时自动生成迁移文件和迁移脚本都是 Alembic 完成的，也是因为 Alembic 的机制，数据库迁移操作只能在 Linux 系统中使用，不能在 env.py 是迁移环境的相关信息。 ? 数据库迁移时，初始化命令只需要执行一次，如果在一开始发现执行有问题，需要重新初始化，要先删除 migrations 目录才行。执行 upgrade 命令后，会在数据库中创建一张 alembic_version 表，这张表不是代码中定义的，是 Alembic 自动创建的(看名字就知道了)，里面保存的是当前数据库的版本 id ，alembic_version 前面提到，在 Linux 系统中可以顺利执行数据库迁移，在 Windows 中会失败，是因为 Alembic 生成迁移脚本的机制，现在就简单解释一下原因。如果要在 Windows 中成功执行数据库迁移，就不能直接使用 Alembic 生成的迁移脚本，需要自己修改迁移脚本。

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Superset执行「superset db upgrade」命令的报错记录

Superset执行「superset db upgrade」命令的报错记录零、写在前面背景：离线数仓4.0项目可视化报表模块实验环境：Python3.7 | CentOS7.5 一、「superset error，其实是Python版本的问题这里需要将更换为Python3.9 注意「Python3.8似乎不可以」解决方法 0.卸载之前安装好的Superset -- 退出当前环境 (superset superset/utils/cache.py", line 28, in <module> from werkzeug.wrappers.etag import ETagResponseMixin ModuleNotFoundError superset/utils/cache.py", line 28, in <module> from werkzeug.wrappers.etag import ETagResponseMixin ModuleNotFoundError superset/utils/cache.py", line 28, in <module> from werkzeug.wrappers.etag import ETagResponseMixin ModuleNotFoundError

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数据库和ORMS：使用SQLAlchemy与数据库通信

使用SQLAlchemy与SQL数据库通信 2.1 创建表 2.2 连接数据库 2.3 insert、select 2.4 update、delete 2.5 relationships 2.6 用Alembic 进行数据库迁移 pip install alembic 终端输入： alembic init alembic 初始化迁移环境，其中包括一组文件和目录，Alembic将在其中存储其配置和迁移文件，需要一起提交 git 在 env.py 中导入元数据 from web_python_dev.sqlalchemy1.models import metadata target_metadata = metadata 编辑ini配置开始迁移 alembic revision --autogenerate -m "Initial migration" 之后会生成一个py文件该代码内有两个函数：upgrade ，downgrade用于数据迁移和回滚 # 升级 alembic upgrade head 数据的迁移和升级之前请做好备份和测试，防止丢失损坏 https://alembic.sqlalchemy.org

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python开发部署时新增数据库中表的方法

这需要额外的内存，如果不必要的可以禁用它。 table_one com_name %r>' % self.com_name if __name__=='__main__':#创建表 db.create_all() 如果在windows执行过程中报错 ModuleNotFoundError 注意点：如果需要重新执行此命令，需要删除migrations文件夹，否则报文件夹已经存在错误 alembic.util.exc.CommandError: Directory migrations ），记录migrate更新的版本号 python migrate_create_table.py db migrate third:通过 upgrade命令更新到数据库中 python migrate_create_table.py db upgrade 这时候打开数据库，便可看到新增的表，以及alembic_version表中新增的版本号注意点：1.在以后数据库迁移更新中，不再需要初始化，所以跳过init命令

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Python Web - Flask笔记6

修改配置文件：在alembic.ini中，给sqlalchemy.url设置数据库的连接方式。这个连接方式跟sqlalchemy的方式一样的。在alembic/env.py中的target_metadata设置模型的Base.metadata。但是要导入models，需要将models所在的路径添加到这个文件中。将生成的脚本映射到数据库中：alembic upgrade head。以后如果修改了模型，重复4、5步骤。注意事项：在终端中，如果想要使用alembic，则需要首先进入到安装了alembic的虚拟环境中，不然就找不到这个命令。常用命令： init：创建一个alembic仓库。解决办法：删除数据库的alembic_version表中的数据，重新执行alembic upgrade head 执行upgrade head时报某个表已经存在的错误：原因：执行这个命令的时候，会执行所有的迁移脚本

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带你认识 flask 中的数据库

这是一个看起来相当艰巨的任务，为了实现它，Alembic维护一个数据库迁移存储库，它是一个存储迁移脚本的目录。每当对数据库结构进行更改后，都需要向存储库中添加一个包含更改的详细信息的迁移脚本。 ... done Generating /home/miguel/microblog/migrations/env.py ... done Generating /home/miguel/microblog 要自动生成迁移，Alembic会将数据库模型定义的数据库模式与数据库中当前使用的实际数据库模式进行比较。然后，使用必要的更改来填充迁移脚本，以使数据库模式与应用程序模型匹配。在创建迁移的过程中执行了哪些逻辑。 Alembic通过使用降级方法可以将数据库迁移到历史中的任何点，甚至迁移到较旧的版本。 flask db migrate命令不会对数据库进行任何更改，只会生成迁移脚本。

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部署Glance

部署Glance 1、创建glance数据库、用户、表登录MySQL客户端，创建数据库和用户，并授权相应的数据库权限 [root@controller ~]# mysql -u root -p000000 IDENTIFIED BY ‘glance’;* Query OK, 0 rows affected (0.000 sec) MariaDB [(none)]> exit Bye 2、创建OpenStack中的 glance包 [root@controller ~]# yum install -y openstack-glance 5、配置/etc/glance/glance-api.conf文件在配置文件的相应位置添加以下配置内容 file filesystem_store_datadir = /var/lib/glance/images/ 6、配置/etc/glance/glance-registry.conf文件在配置文件的相应位置添加以下配置内容 INFO [alembic.runtime.migration] Running upgrade queens_contract01 -> rocky_contract01 INFO [alembic.runtime.migration

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Flask RESTful API 简单的设计一个 GET 请求接口

里面设置数据库的引擎以及其它的一些需要配置的程序参数 #! ，这个与flask中设计表结构的写法是一致的，用到flask的flask-sqlalchemy 数据库迁移文件migrate.py 使用Flask-Migrate和Flask-Script来实现数据迁移 migrate.py db migrate $ python migrate.py db upgrade 结束之后会生成一个文件夹，里面也会生成一些文件，如下： migrations ├── README ├── alembic.ini ├── env.py ├── script.py.mako └── versions └── 79d73a8da1cf_.py Flask-RESTful接口实现app.py 先给出代码 #! 后记忽略app.py中我对dates的处理... 本文作者为olei，转载请注明。

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ABC动画插件Alembic从浅入深(Unity3D)

Alembic插件就是转化这些影像资料和动力学等的模拟结果转换为顶点缓存数据为Unity可以使用的文件。然后我们将.abc动画文件导入到Unity的Assets任意文件夹中，会发现文件导入之后就变成了Unity可识别的prefabs文件：在StreamingAssets文件夹中会同步生成一个 Alembic/Standard着色器是在普通的Standard着色器的基础上添加基于上述velocity的motion vector生成的着色器。如果你想在自己的整形器中添加motion vector生成功能，可以修改SubShader中usepass " hidden/alembi/c/motionvectors motionvectors " Start Time是Alembic一侧的开始时间。Frame Rate是Time Sampling类型为Uniform时的Alembic侧的帧间间隔。

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OpenStack集群部署—glance集群

Glance的概述 Glance是为虚拟机的创建提供镜像的服务，我们基于Openstack是构建基本的IaaS平台对外提供虚拟机，而虚拟机在创建时必须为选择需要安装的操作系统，Glance服务就是为该选择提供不同的操作系统镜像可以简单的再分为两部分：一层中间件，它主要是做一些对请求的解析工作（如分析出版本号），另外一部分提供实际的服务（如与镜像上传下载的后端存储接口交互）。默认绑定端口是9292。具体的实现则需要外部存储（Swift，S3）的支持。创建service项目 #创建service项目 #创建1个project，glance/nova/neutron等服务加入到此project； # service项目在”Default” domain中 var/lib/glance/images [root@controller01 ~]# chown glance:nobody /var/lib/glance/images #注意 Queens版本中已弃用

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Airflow使用指南一安装与启动

安装通过pip安装: xiaosi@yoona:~$ pip install airflow 如果速度比较慢，可以使用下面提供的源进行安装: xiaosi@yoona:~$ pip install 安装完成之后我的默认安装在~/.local/bin目录下 2. ，但在Python标准库中并没有集成MySQL接口程序，MySQLdb是一个第三方包，需独立下载并安装。查看一下airflow数据库中做了哪些操作: mysql> use airflow; Reading table information for completion of table and column 可以访问 http://localhost:8080/admin/ , 呈现出的主界面如下: ?

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大咖浅谈 | 从头开始做一个机器手臂2：写静态环境

arm2-1.png 做一个 Viewer 其实 env.py 光有一个 ArmEnv 的 class 是不够的, 这个 ArmEnv 和可视化的部分分开来处理会更好管理你的代码. 所以, 我在 env.py 中, 除了 ArmEnv, 我还加入了一个叫 Viewer 的 class 来单独处理可视化的部分. render 功能找好了这个调用可视化的时机, 我们就能安心在 Viewer 中开始画手臂的样子了. 而 render() 是我们在 env.render() 中调用的功能. 最后, 我们要在 env.py 最下面写上一个测试代码. 当运行 env.py 时, 我们就能测试画图画得怎样了.

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Python virtualenv虚拟环境实现过程解析

在进行alembic的初始化init时，要在虚拟环境中进行。以前都是用的pycharm给的虚拟环境，这次还是新建一个自己的。 2、pip3 install virtualenvwrapper-win -i https://pypi.douban.com/simple 3、创建虚拟环境：默认在系统盘用户下的Envs里　　mkvirtualenv 4、切换到自己的虚拟环境：　　workon 虚拟环境名 ? 5、更改pycharm中的虚拟环境为自己创建的： ? 6、切换到自己的flask项目目录下，执行：　　alembic init alembic ? 成功新增了： ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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从头开始做一个机器手臂1：搭建结构

代码主结构在做每一个强化学习的时候, 我们最好先规划好要怎么分解这一个 task。一般来说我们尽量不要把所有代码 (环境, 强化学习算法, 学习主循环) 放在一个脚本中。 a = rl.choose_action(s) # RL 选择动作 s_, r, done = env.step(a) # 在环境中施加动作中, 我们必须有这样几个 function 和 attribute。 rl.py rl.choose_action(s) rl.store_transition(s, a, r, s_) rl.learn() rl.memory_full env.py env.reset 所以你可以另外创建一个 env.py 的脚本, 先写好下面这个 ArmEnv 的 class。然后给他加上上面提到的功能。

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使用github中py12306抢票系得

配置程序 cp env.py.example env.py 上面是linux的，如果是windows需要把cp换成copy 上述执行后，产生env.py配置文件，具体内容在配置文件里面查看。自动打码目前支持免费打码，和若快打码注：免费打码无法保证持续可用，如失效请手动切换到若快平台，需要先到 http://www.ruokuai.com 注册一个账号后填写到配置中语音通知语音验证码使用的是阿里云 API 市场上的一个服务商，需要到 https://market.aliyun.com/products/56928004/cmapi026600.html购买后将 appcode 填写到配置中 3. 单台主节点多个子节点同时运行主节点宕机后自动切换提升子节点为主节点主节点恢复后自动恢复为真实主节点配置通过主节点同步到所有子节点主节点配置修改后无需重启子节点，支持自动更新子节点消息实时同步到主节点使用将配置文件的中， tail -f 12306.log Web 管理页面目前支持用户和任务以及实时日志查看，更多功能后续会不断加入使用打开 Web 功能需要将配置中的 WEB_ENABLE 打开，启动程序后访问当前主机地址

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Superset安装出错 sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Cant determine which FROM clause to join from, ...

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Flask扩展使用笔记

Flask 中的数据库迁移

Superset执行「superset db upgrade」命令的报错记录

数据库和ORMS：使用SQLAlchemy与数据库通信

python开发部署时新增数据库中表的方法

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带你认识 flask 中的数据库

部署Glance

Flask RESTful API 简单的设计一个 GET 请求接口

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