我可以使用Python'；s Pygal模块来可视化SQLalchemy数据库中的数据？

如何说服Pygal从SQLAlchemy数据库中的两个表中提取数据

这些是我的模型：

class PlannedPost(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    title = db.Column(db.String(30), nullable=False, default='planned')
    category = db.Column(db.String(30), nullable=False, default=None)
    name = db.Column(db.String(30), nullable=True)
    planned_amount = db.Column(db.Float, nullable=False)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)
    date_period = db.Column(db.DateTime, nullable=False, default=datetime.utcnow)
    comments = db.Column(db.Text, nullable=True)

    def __repr__(self):
        return f"Post('{self.title}, '{self.category}'\
        , '{self.name}', '{self.planned_amount}'\
        , '{self.date_period}', '{self.comments}')"

class ActualPost(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    title = db.Column(db.String(30), nullable=False, default='actual')
    category = db.Column(db.String(30), nullable=False, default=None)
    actual_amount_name = db.Column(db.String(30), nullable=True)
    actual_amount = db.Column(db.Float, nullable=False)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)
    date_posted = db.Column(db.DateTime, nullable=False, default=datetime.utcnow)
    comments = db.Column(db.Text, nullable=True)

    def __repr__(self):
        return f"ActualPost('{self.title}, '{self.category}'\
        , '{self.actual_amount_name}', '{self.actual_amount}'\
        , '{self.date_posted}', '{self.comments}')"

这就是我设想的路线，我知道这是错误的，因为Pygal似乎只能使用列表

@posts.route("/graphing")
def graphing():
    planned = PlannedPost.query
    actual = ActualPost.query
    graph = pygal.Bar()
    graph.title = 'Planned Values vs Actual Values'
    graph.x_labels = planned.title
    graph.add('Planned', [planned.planned_amount])
    graph.add('Actual', [actual.actual_amount])
    graph_data = graph.render_data_uri()
    return render_template('graphing.html', graph_data=graph_data)

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问题的答案是“是”。可以使用Pygal可视化数据库中的数据

有关代码示例，请参见此问题：